Сьогодні операції, орієнтовані на дані, набувають дедалі більшого значення. А підприємства, які використовують потенціал аналізу даних, мають конкурентну перевагу перед тими, хто цього не робить.
Однак за великої кількості аналітичних методологій вибір оптимального підходу може стати складним завданням для бізнесу. У статті розглядаються основні типи аналізу даних і пояснюються унікальні переваги, які кожен метод пропонує організаціям.
Ця сфера аналізу даних вивчає історичні події та закономірності, щоб отримати цінні відомості та покращити поточні операції. Підхід дає змогу організаціям виявляти кореляції, закономірності та тенденції в отриманих у минулому даних, допомагаючи приймати обґрунтовані рішення на основі фактів. Описова аналітика переважно використовує інструменти візуалізації даних, як-от інформаційні панелі, графіки та діаграми.
Наприклад, роздрібний продавець може використовувати її для аналізу даних про продажі за попередній рік, щоб визначити найпопулярніші продукти, найефективніші магазини та найуспішніші маркетингові кампанії. Потім ці дані будуть використовуватися для прийняття рішень, пов’язаних з управлінням запасами, плануванням магазину та майбутніми маркетинговими кампаніями, що зрештою підвищить прибутковість.
Це аналітичний метод, який дає можливість заглибитись у вивчення історичних даних, щоб точно визначити основні причини проблем. Цей процес допомагає компаніям досліджувати фактори, що призвели до певного негативного результату. Отримані висновки можна застосувати для запобігання виникненню таких проблем у майбутньому. Для виявлення закономірностей та взаємозв’язків у наборах даних у діагностичній аналітиці використовуються прогресивні аналітичні підходи, як-от аналіз, кластеризація та дерева рішень. Саме тому цей підхід вважається надзвичайно важливим для тих, хто регулярно використовує різні типи аналізу даних.
Наприклад, якщо компанія стикається з високою плинністю кадрів, вона може використати цей метод для вивчення можливих причин, як-от низька заробітна плата чи неефективне управління. Усвідомивши основну причину проблеми, компанія може вжити відповідних дій для її розв’язання, тобто підвищити заробітну плату або поліпшити методи управління. Діагностична аналітика не висуває припущень про причини труднощів, а натомість використовує дані для визначення справжньої проблеми. Такий підхід призводить до успішнішого вирішення проблем та підвищення ефективності бізнесу загалом.
Прогнозна аналітика – це галузь, що використовує методи машинного навчання та аналіз даних для розпізнавання закономірностей та прогнозування майбутніх подій. Аналізуючи великі набори даних та ретельно вивчаючи історичні тенденції, підприємства можуть отримати цінну інформацію про поведінку клієнтів, ринкові тенденції та інші ключові фактори, які можуть вплинути на їхній прибуток.
За допомогою цього підходу установи можуть приймати більш обґрунтовані рішення, знаходити нові перспективи і перевершувати своїх конкурентів. Що б не було метою – передбачення уподобань споживачів, обсягів продажу чи оптимізація операцій ланцюжка постачань – використання даних для прогнозування майбутнього стало незамінним інструментом для підприємств будь-якого розміру та у всіх вертикалях.
Наказові аналітичні моделі – це передовий метод використання даних для прийняття обґрунтованих рішень, які можуть дати компаніям конкурентну перевагу. На основі різних математичних моделей та алгоритмів цей тип аналізу досліджує набори даних для отримання безцінної інформації, яку організації можуть використовувати для оптимізації своїх процесів, мінімізації витрат, підвищення ефективності та задоволеності клієнтів.
На відміну від описової або прогнозної аналітики, яка фокусується на аналізі минулих або теперішніх даних для виявлення закономірностей або складання прогнозів, наказова техніка просуває аналіз на крок вперед, рекомендуючи конкретні дії для досягнення бажаних результатів. Такі галузі, як охорона здоров’я, фінанси та виробництво, значно виграють від такого підходу, оскільки рішення в цих сферах можуть мати серйозні наслідки.
Використання вищезгаданих типів аналізу даних перетворилося на важливий інструмент для підприємств незалежно від їхнього розміру чи вертикалі. Завдяки йому підприємства можуть отримувати важливу інформацію про свою практику, поведінку клієнтів та рухи ринку, що дає їм змогу приймати ефективніші рішення, прискорювати розширення та перевершувати своїх конкурентів. Проте важливо відзначити, що для ефективної аналітики даних необхідний ретельно розроблений план, відповідні технології та інструменти, а також досвідчені фахівці, які здатні розшифрувати та оцінити дані.
