Занимательная статистика
Введение в бизнес-аналитику
Данные, статистические методы и ИТ-системы используются в бизнес-аналитике для анализа и повышения корпоративной эффективности. Сначала данные собираются через внутренние системы, социальные сети, отзывы клиентов, исследования рынка и т. д.
После получения эти необработанные данные служат основой для аналитики. Он обрабатывается, очищается и структурируется, чтобы стать полезным ресурсом. Измененные данные затем можно изучить, чтобы сделать важные выводы.
В ходе анализа используется несколько методов. Используя такие методы, как агрегация и интеллектуальный анализ данных, описательная аналитика показывает, что произошло в прошлом. С помощью детализации, обнаружения данных и корреляций диагностическая аналитика показывает, почему произошли определенные результаты.
Используя статистические модели и прогнозы, прогностическая аналитика предвидит будущие события. И последнее, но не менее важное: она использует подходы к моделированию и оптимизации, чтобы рекомендовать действия для достижения наилучших результатов.
При правильной интерпретации эти идеи поддерживают рост, определяя возможности, определяя тенденции и оптимизируя процедуры. Бизнес-аналитика — это систематический процесс преобразования данных в информацию, которую можно использовать для улучшения бизнеса.
Роль данных в развитии бизнеса
В современных корпоративных операциях данные облегчают стратегическое планирование и принятие взвешенных решений. Это ценный актив, который предлагает идеи, которые открывают большие возможности для роста.
Данные изначально помогают понять состояние рынка. Они точно интерпретируют поведение потребителей, рыночные тенденции и конкурентное позиционирование. Такая информация помогает в разработке стратегических бизнес-планов и направляет организации к возможностям расширения.
Данные также делают возможным отслеживание производительности. Компании могут обнаружить как успешные, так и нуждающиеся в улучшении области, путем оценки данных о продажах, маркетинговых показателей, операционной эффективности и т. д. Эта ясность помогает постоянному совершенствованию корпоративной тактики.
Данные улучшают персонализацию и обслуживание клиентов, предоставляя информацию о их предпочтения и модели покупок. Это укрепляет доверие и повышает лояльность.
Данные также полезны для управления рисками. Раннее вмешательство становится возможным благодаря помощи в выявлении закономерностей и аномалий, которые могут указывать на опасность. Эта упреждающая стратегия может защитить фирму от негативных последствий.
И последнее, но не менее важное: прогнозная аналитика на основе данных может помочь в определении будущих тенденций. Компании могут подготовиться к ожидаемым изменениям и реагировать на них, обеспечивая устойчивость и долгосрочную конкурентоспособность. Данные предоставляют предприятиям ресурсы, необходимые им для процветания в современной среде, основанной на данных.
Получение максимальной отдачи от бизнес-аналитики
В получении ценности от бизнес-аналитики задействованы различные процессы, и каждый из них помогает получать практические идеи, которые помогают компании развиваться.
Сбор данных. Первый шаг предполагает получение информации из различных источников, включая исследования рынка, социальные сети, операционные системы и онлайн-форумы.
Подготовка данных. После очистки и систематизации необработанные данные. Этот этап важен для гарантии того, что впоследствии будут получены новые знания.
Анализ. Подготовленные данные проверяются с использованием статистических методов. Благодаря описательным, диагностическим, прогнозным и предписывающим исследованиям предлагаются уникальные идеи, которые дают всестороннее представление о ситуации в бизнесе.
Интерпретация. Результаты анализа должны быть правильно интерпретированы. На этом этапе требуется деловая смекалка, чтобы преобразовать статистические данные в ощутимые и важные для бизнеса идеи.
Применение. Последний и самый важный шаг — применение идей для принятия бизнес-решений. Для оптимальной выгоды необходимо эффективно использовать аналитические данные для стратегического планирования, оптимизации производительности, сегментации потребителей или снижения рисков.
Обзор. Эта процедура продолжается. Эффективность аналитики следует постоянно оценивать, чтобы вносить необходимые коррективы.
Важно помнить, что истинная ценность бизнес-аналитики заключается в ее способности преобразовывать данные в информацию, которую можно использовать для принятия решений и повышения эффективности организации.
Превращение необработанных данных в полезную информацию
Важнейший процесс бизнес-аналитики, заключающийся в превращении необработанных данных в полезную информацию, включает в себя несколько процессов, каждый из которых имеет особое значение.
Сбор данных. Первый шаг включает в себя сбор информации из различных источников, включая цифровые платформы, операционные системы, отзывы клиентов и рыночные тенденции.
Подготовка данных. Необработанные данные очищаются и структурируются. Этот шаг имеет важное значение для обеспечения качества выводов, полученных позже.
Структурирование данных. В зависимости от типа данных они могут быть организованы определенным образом, чтобы соответствовать аналитическому программному обеспечению или определенному набору бизнес-потребностей.
Интеграция данных. Для создания консолидированного представления данные интегрируются из многих источников. Это позволяет проводить тщательный осмотр, обеспечивая более глубокое понимание.
Анализ данных. Структурированные данные анализируются с использованием различных статистических подходов. В зависимости от конкретных бизнес-задач может быть проведено множество анализов, таких как описательный, диагностический, предсказательный или предписывающий.
Анализ данных. После анализа данных делаются выводы. Они оценивают аналитические результаты и предлагают подробные данные о бизнес-сценарии.
Принятие решений. Сгенерированные идеи влияют на принятие решений. Их можно использовать для создания планов, улучшения процессов, максимального использования ресурсов и укрепления отношений с клиентами.
Отслеживание эффективности. После принятия решения мониторинг показателей эффективности имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы полученные данные привели к желаемому прогрессу.
С помощью этой процедуры организации могут получить знания, необходимые для содействия росту и продвижению.
Аналитическое принятие решений в бизнесе
Бизнес-решения формируются с помощью аналитики, которая обеспечивает управляемую данными основу для стратегии и исполнения.
Стратегическое планирование. Аналитика дает представление о рыночных тенденциях, конкурентах, поведении потребителей и внутренних показателях эффективности, помогая построить бизнес-стратегию. Компании могут обнаруживать возможности, риски и области для улучшения, что приводит к хорошо обоснованному стратегическому плану.
Операционная эффективность. Оценивая операционные данные, предприятия могут выявить неэффективность, узкие места и потери. Это позволит оптимизировать процессы, сэкономить ресурсы и повысить производительность.
Маркетинг и продажи. Аналитика может предоставить ценную информацию о предпочтениях клиентов, поведении и моделях покупок. Предприятия могут изменить свои методы маркетинга и продаж, чтобы удовлетворить потребности клиентов и увеличить доходы.
Управление рисками. Организации могут использовать прогнозную аналитику для обнаружения возможных опасностей и создания планов по их устранению. Принятие решений на основе данных обеспечивает упреждающее решение и прогнозирование проблем.
Управление цепочками поставок. Аналитика может повысить эффективность цепочки поставок за счет предоставления информации о прогнозах спроса, уровнях запасов и логистических процессах. Это может помочь в принятии решений, гарантирующих эффективную работу цепочки поставок по разумной цене.
Человеческие ресурсы. HR-аналитика может помочь специалистам принимать решения о найме, удержании, управлении производительностью и стимулировании вовлеченности сотрудников.
Разработка продукта. Компании могут улучшить свои предложения, сосредоточив внимание на том, что хотят клиенты, принимая во внимание вклад клиентов и тенденции рынка.
Финансовый менеджмент. Аналитические данные о тенденциях доходов, структурах расходов и прибыли от инвестиций помогают в принятии финансовых решений.
Используя эти и другие средства, аналитика помогает фирмам принимать решения на основе данных, которые повышают производительность, удовлетворенность клиентов и общий рост.
Основные инструменты бизнес-аналитики
Бизнес-аналитика использует различные инструменты сбора, обработки, анализа и интерпретации данных. Эти инструменты позволяют компаниям принимать решения на основе данных.
SQL. Язык структурированных запросов используется для управления и манипулирования реляционными базами данных. Он позволяет извлекать, обновлять и манипулировать структурированными данными.
Excel. Microsoft Excel — это широко используемый инструмент для простого анализа данных. Его функции поддерживают базовый статистический анализ, очистку данных и организацию.
Python. Этот язык программирования популярен при анализе данных благодаря своей простоте и мощным библиотекам, таким как Pandas, NumPy и SciPy, которые поддерживают манипулирование данными, анализ и визуализацию.
R. R — это язык, предназначенный для статистического анализа и визуализации. Широкий выбор пакетов делает его мощным оружием в наборе инструментов аналитика данных.
Tableau. Tableau — это хорошо известный инструмент для визуализации данных. Можно обрабатывать большие наборы данных, а интерактивные визуализации помогают в изучении данных и составлении отчетов.
Microsoft PowerBI. — это приложение бизнес-аналитики с функциями визуализации данных и бизнес-аналитики. Это позволяет предприятиям создавать содержательные информационные панели и отчеты, используя данные из различных источников.
SAS. система статистического анализа (SAS) — это программный пакет, используемый для расширенной аналитики, многомерного анализа, бизнес-аналитики и управления данными.
Hadoop. Apache Hadoop обеспечивает распределенную обработку больших объемов данных в компьютерных кластерах. Он может масштабироваться от одного сервера до сотен устройств.
Spark. Apache Spark — это распределенная система с открытым исходным кодом для обработки больших объемов данных и проведения аналитики. Поддерживается как пакетная аналитика, так и аналитика в реальном времени.
Google Analytics. Этот инструмент отслеживания трафика и составления отчетов на веб-сайте предлагает информацию о действиях пользователей и производительности.
Каждый инструмент имеет особый набор преимуществ, и решение о том, какой из них использовать, принимается в зависимости от потребностей бизнеса, типа используемых данных и целей исследования.
Аналитические примеры: стимулирование роста
Аналитика в сфере розничной торговли. Крупная розничная сеть использовала передовые аналитические методы, чтобы лучше понять покупательское поведение потребителей. Бизнес нашел популярные пары продуктов, изучив данные о транзакциях. Планировка магазинов была изменена, поощрялись перекрестные продажи, благодаря находкам увеличились продажи.
Профилактическое обслуживание повышает эффективность производства. Крупная компания использовала аналитику для прогнозирования отказов оборудования. Компания разработала прогностические модели с использованием данных датчиков машин, что значительно сократило незапланированные простои, снизило затраты и увеличило производительность.
Использование данных для удержания клиентов: крупный банк внедрил аналитику, чтобы снизить отток клиентов. Банк может выявить ранние признаки того, что потребители могут передать услуги, изучив данные о транзакциях и взаимодействиях с клиентами. Чтобы удержать этих клиентов, были предприняты активные шаги, которые повысили их лояльность и удержание.
Улучшение здравоохранения на основе данных: поставщик медицинских услуг использовал аналитику для улучшения ухода за пациентами. Поставщик обнаружил возможности для улучшения оказания помощи, просматривая истории болезни пациентов, результаты лечения и комментарии. Наблюдения вызвали корректировки, которые повысили показатели успеха терапии и удовлетворенность пациентов.
Оптимизация логистики электронной коммерции: крупная компания электронной коммерции использовала аналитику для эффективного управления логистикой. Организация оптимизировала маршруты и графики доставки с помощью анализа данных о заказах, что привело к более быстрой доставке и снижению эксплуатационных расходов.
Управление человеческими ресурсами с помощью кадровой аналитики: крупная международная фирма использовала кадровую аналитику для улучшения процедур найма. Компания улучшила свои стандарты найма, проанализировав данные о сотрудниках и показатели эффективности, что привело к найму специалистов более высокого уровня и повышению производительности команды.
Эти примеры демонстрируют ценность аналитики в стимулировании корпоративного роста. Предприятия могут оптимизировать операции, повышать удовлетворенность клиентов и принимать стратегические решения, поддерживающие рост, благодаря анализу данных.
Роль этики в бизнес-аналитике
Хотя бизнес-аналитика имеет много преимуществ, существуют некоторые этические проблемы, о которых следует помнить.
Конфиденциальность данных. предприятия имеют доступ к большому количеству данных, некоторые из которых являются конфиденциальными или личными. Уважение к конфиденциальности требует осторожного обращения, безопасного хранения и надлежащего использования таких данных при соблюдении нормативных рамок и законов.
Информированное согласие. Информация должна собираться и использоваться только с согласия лиц, которых она касается. Это влечет за собой информирование людей о том, почему данные собираются, как они будут использоваться, и гарантируется, что у них есть возможность отказаться.
Прозрачность. Организации должны быть открытыми и честными в отношении того, как они используют аналитику. Это влечет за собой открытость в отношении того, какие суждения основаны на алгоритмах, типе используемых данных и любых потенциальных последствиях для определенных людей или групп.
Справедливость. Аналитика должна избегать усиления или сохранения несправедливых предубеждений. Специалисты по данным должны убедиться, что алгоритмы и данные не дают дискриминационных или предвзятых результатов.
Точность данных. Данные, используемые в аналитике, должны быть точными и актуальными для получения справедливых и точных результатов. Из-за вводящих в заблуждение или устаревших фактов могут быть сделаны неточные суждения, которые могут нанести вред людям или предприятиям.
Подотчетность. Лица, ответственные за решения, основанные на аналитике, должны нести твердую ответственность. Даже когда алгоритмы влияют на решения, люди создают и внедряют эти системы и несут полную ответственность.
Уважение к интеллектуальной собственности. При использовании конкурентной аналитики организации должны проявлять уважение к правам на чужую интеллектуальную собственность. Это включает воздержание от использования конфиденциальной информации или аналитических методов без разрешения.
Этические факторы в бизнес-аналитике необходимы для поддержания доверия, обеспечения справедливости и защиты прав личности. Компании должны учитывать этические соображения в своих аналитических стратегиях, чтобы обеспечить этичные и справедливые действия.
Как использовать аналитику в вашей компании пошагово
Планирование, внедрение и постоянный анализ — все это этапы многоступенчатого процесса интеграции аналитики в вашу компанию.
Определите цели. Первый этап подразумевает недвусмысленное определение ваших бизнес-целей. Определение целей аналитики заложит основу для ее успешной интеграции.
Оцените текущее состояние. Просмотрите свои текущие возможности. Это влечет за собой осведомленность о данных, которые вы собираете, о том, как они обрабатываются, и о преобладающей культуре данных в вашей компании.
Определите ключевые показатели. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые соответствуют вашим бизнес-целям. С помощью этих показателей будет легче оценить влияние ваших инициатив в области аналитики.
Сбор данных. Определите данные, которые вам необходимо собрать для достижения ваших целей, и оцените свои ключевые показатели эффективности. Это может включать информацию об операциях, клиентах, рынках и т. д.
Подготовка и очистка данных. Убедитесь, что данные верны, чисты и готовы к анализу. Этот шаг может повлечь за собой очистку данных, добавление пропущенных значений и их организацию.
Выберите инструменты и методы аналитики. Выберите инструменты и методы аналитики, которые вы будете использовать, исходя из ваших целей и характеристик данных. Это может быть что угодно, от простых платформ, таких как Excel для анализа данных, до сложных, таких как Python или SAS.
Анализ данных. Используйте выбранные вами инструменты и методы для анализа ваших данных. В зависимости от ваших целей это может повлечь за собой описательный, диагностический, прогностический или предписывающий анализ.
Понимание и применение идей. Преобразуйте результаты анализа в полезную информацию для бизнеса. Принимайте решения, разрабатывайте стратегии и оптимизируйте операции, используя эту информацию.
Измеряйте влияние. Отслеживайте свои ключевые показатели эффективности, чтобы определить, насколько хорошо работают ваши аналитические усилия. Это поможет вам понять ценность аналитики и управлять предстоящими проектами.
Постоянное совершенствование. Использование аналитики в операциях требует постоянной работы. Постоянно оценивайте и улучшайте стратегию в свете выводов, меняющихся корпоративных целей и улучшений в методологиях аналитики.
Предприятия могут интегрировать аналитику, способствуя принятию решений на основе данных и стимулируя рост, придерживаясь этих мер.
