Znaczenie analizy danych w cyfrowym świecie

Odkąd pandemia wstrząsnęła naszym światem, firmy z wielu sektorów szybko ewoluują, aby prowadzić udane transformacje cyfrowe. W mniejszym lub większym stopniu nauczyli się pracować i rozwijać się w Internecie, pomagając swoim pracownikom znaleźć równowagę między pracą a życiem domowym i nadal osiągać większe zyski.

Wzrost aktywności online w naturalny sposób spowodował ogromny wzrost ilości danych , które firmy mogą gromadzić, wykorzystywać i analizować do różnych celów:

• zwiększyć sprzedaż
• lepiej zrozumieć zamierzonych odbiorców i rynki docelowe
• udoskonalać swoje produkty i usługi
• i tak dalej.

Jednak napływ danych stawia przed firmami nowe wyzwanie (i ogromną szansę – zależy od tego, jak ją postrzegasz): w jaki sposób przekształcają to bogactwo nowych danych w praktyczne wnioski? Oczywiście z pomocą analityki danych.

To prawda, że ​​firmy nie boją się wykorzystywać różnych sposobów rejestrowania i wykorzystywania danych w celu podejmowania lepszych decyzji biznesowych. A analiza danych zapewnia im platformę do wydobywania wartości z samej skali danych.

Ale czym jest analiza danych?

Analiza danych to proces analizowania surowych danych w celu uzyskania znaczących i praktycznych spostrzeżeń, które można wykorzystać do informowania i podejmowania inteligentnych decyzji biznesowych. Poza tym odnosi się do narzędzi i metodologii, które wchodzą w grę przy przetwarzaniu danych.

Źródło

Od produkcji i marketingu, przez motoryzację i zieloną energię, po edukację i zasoby ludzkie – wszystkie sektory w taki czy inny sposób korzystają z analizy danych. Według Splunk firmy, które kładą duży nacisk na dane, odnotowują roczny wzrost średnio o 5,32% .

HBR informuje, że 74% liderów biznesu oczekuje długoterminowego wzrostu wydajności poprzez udostępnianie szczegółowych informacji pracownikom pierwszej linii. Analiza danych pomaga firmom opracowywać solidne kampanie reklamowe, modyfikować oferty z wyprzedzeniem i wzmacniać relacje z klientami.

Nie jest to zaskakujące, ponieważ każdego dnia tworzonych jest 2,5 tryliona bajtów danych. Ta statystyka będzie rosnąć tylko wtedy, gdy Internet rzeczy (IoT) w analizie danych zajmie centralne miejsce, a firmy spieszą się, aby zrozumieć pojawiające się zawiłości zarządzania danymi.

Niestety nie wszystko jest w porządku.

Badanie Deloitte mówi, że 67% kadry kierowniczej nie czuje się komfortowo z dostępem do danych lub z ich wykorzystaniem za pomocą istniejących narzędzi i zasobów, a 55% danych gromadzonych przez firmy nigdy nie jest wykorzystywane. Istnieje większa potrzeba korzystania z analityki danych, aby firmy wiedziały, jak korzystać z danych w sposób, w jaki powinny.

Rodzaje analityki danych

Aby zrozumieć zagłębienie się w koncepcję analityki danych, konieczne jest poznanie różnych rodzajów analityki danych:

1. Analizy opisowe

Analityka opisowa odpowiada na pytania z dużego obrazu i pomaga w stworzeniu podsumowania dużych zbiorów danych. Pomaga firmom odkrywać istotne informacje za pomocą wizualizacji i analizy danych. Analiza danych oparta na IoT kręci się wokół tego.

2. Analiza diagnostyczna

Ten rodzaj analizy bardziej szczegółowo bada informacje otrzymane z analiz opisowych. Analityka diagnostyczna pomaga identyfikować anomalie i trendy, wykorzystując naukę o danych — dziedzinę badań, która łączy umiejętności programowania, wiedzę specjalistyczną w dziedzinie i znajomość statystyki, aby uzyskać znaczące wnioski z dużych ilości danych.

3. Analityka predykcyjna

Jest to gałąź zaawansowanej analityki, która prognozuje wyniki przy użyciu danych historycznych w połączeniu z modelowaniem statystycznym, ML i technikami eksploracji danych.

Firmy wykorzystują analizy predykcyjne do znajdowania wzorców w danych, aby zidentyfikować ryzyko i możliwości w cyklach biznesowych i cyklach życia klientów.

Składniki analizy danych

Zasadniczo istnieją cztery metody przetwarzania dowolnego zestawu danych, w tym:

1. Eksploracja danych

Eksploracja danych dzieli ogromne ilości nieprzetworzonych danych na ziarniste porcje informacji do wykorzystania. Pomaga również identyfikować anomalie w grupach danych i ocenia zależności między różnymi grupami danych, aby uzyskać korelacje między nimi.

Źródło

2. Wizualizacja danych

Jak sama nazwa wskazuje, wizualizacja danych przedstawia dane wizualnie w celu lepszej oceny . W prostych słowach sprawia, że ​​złożone dane są łatwo zrozumiałe – nawet przez nowicjusza. Może to obejmować wykresy kołowe, histogramy, wykresy słupkowe i wykresy.

3. Analiza tekstu

Mówiąc najprościej, analityka tekstu służy do predykcyjnego pisania e-maili i rozwijania autokorekty dla Twojego telefonu . Przetwarza ogromne fragmenty nieustrukturyzowanych tekstów w celu budowania algorytmów, w tym analizy lingwistycznej i rozpoznawania wzorców w danych tekstowych.

4. Analiza biznesowa (BI)

BI obejmuje technologie i strategie wykorzystywane przez firmy do analizy danych i zarządzania informacją biznesową. Pomaga wykrywać trendy w branży, monitorować zachowania klientów i nastroje społeczne . BI jest przydatne w lokowaniu produktu i ustalaniu cen produktów lub usług. Wykorzystuje do tego narzędzia wizualne, takie jak tabele przestawne i mapy cieplne.

Źródło

Analiza danych a analityka biznesowa: wspólne różnice

Wbrew powszechnemu przekonaniu te dwie terminologie różnią się skokowo pomimo manipulowania danymi, wydobywania z nich spostrzeżeń i wykorzystywania informacji do zwiększania wydajności operacyjnej. Możesz pomyśleć – w zasadzie wykonują tę samą pracę! Nie.

Czym więc analityka danych i analityka biznesowa różnią się od siebie?

Analityka danych

Analityka danych polega na przeszukiwaniu ogromnych zbiorów danych w celu zidentyfikowania wzorców i trendów oraz wyciągnięcia wniosków na temat hipotez, które z kolei pomagają podejmować decyzje biznesowe.

Za pomocą analizy danych firmy mogą odpowiedzieć na pytania typu: „Jakie jest prawdopodobieństwo zmiany klienta na konkurenta? ” lub „Jaki jest wpływ niepokojów politycznych w kraju x na preferencje konsumentów?” Wykorzystuje różne techniki, takie jak modelowanie danych, eksploracja danych i nauka o danych .

Analiza jest bardziej doraźna, a źródła danych są dodawane w miarę odkrywania korelacji. Analityka danych jest zazwyczaj bardziej predykcyjna niż nakazowa, ponieważ jej celem jest znalezienie odpowiedzi na konkretne pytania i odkrycie nowych spostrzeżeń dla przewagi konkurencyjnej.

Analityka biznesowa

Z drugiej strony analityka biznesowa koncentruje się na zarządzaniu bardziej znaczącymi konsekwencjami biznesowymi danych i ich działań, które mogą polegać na opracowywaniu nowego produktu lub nadawania priorytetu jednemu zadaniu przed innym.

Analityka biznesowa wspiera ciągłe doskonalenie procesów technologicznych i operacyjnych. Źródła danych są z góry definiowane na podstawie celów projektu lub celów firmy. Ta forma analizy jest bardziej retrospektywna i opisowa.

Do wspólnych członków zespołu analityki biznesowej należą:

• CDO
• dyrektor ds. informatyki
• analitycy biznesowi
• inżynierowie hurtowni danych
• i tak dalej.

Powiedzmy, że analityka danych to bardziej niszowa wersja analityki biznesowej.

Aby przeprowadzić analizę danych, potrzebujesz algorytmu, który wykryje wzorce w Twoich danych i określi, które zmienne są kluczowe, a które nie dla dobra wyników biznesowych. Analiza danych wykorzystuje uczenie maszynowe, aby lepiej przewidywać zestawy danych i dawać dokładniejsze wyniki.

Analityka danych w marketingu cyfrowym

Zrozumiałe jest, że sedno analityki cyfrowej kręci się wokół jej zdolności do wykrywania wzorców . Biorąc pod uwagę liczbę dostępnych obecnie źródeł marketingowych – media społecznościowe, poczta e-mail, ruch w witrynie – opłacalne jest posiadanie solidnego narzędzia, które pomoże Ci zebrać wszystkie punkty danych i nadać im sens.

Na przykład firmy mogą dokładnie badać odwiedzających witrynę i optymalizować wrażenia użytkownika i przepływ witryny. Podobnie, zbierając dane o produktach podobnych do produktów innej firmy, możesz dostosować ceny w celu uzyskania większej przewagi konkurencyjnej.

Jak analityka danych może usprawnić Twój biznes w cyfrowym świecie

W cyfrowym świecie analiza danych jest korzystna, ponieważ oferuje wiele korzyści dla firm. W obecnych czasach z pewnością nie można prosperować bez badania i wykorzystywania danych w celu poprawy ich działalności, powinniśmy poznać różne sposoby, w jakie analiza danych pomaga:

1. Doświadczenie klienta

Ponieważ firmy stały się bardziej zdigitalizowane, ilość dostępnych danych o klientach również wzrosła w krótkim czasie.

Możesz teraz łączyć lokalizację, interakcje chatbota, Internet rzeczy (IoT), wykorzystanie aplikacji mobilnych i kanały marketingowe w mediach społecznościowych z danymi z historii transakcji, rozmów telefonicznych, rozmów e-mail, czatów i interakcji w sklepie.

Źródło

Te kanały, po połączeniu, mogą przechwytywać mnóstwo danych, które zawierają cenny wgląd w to, gdzie i jak klienci lubią kontaktować się z firmami. Na przykład, jeśli do chatbotów zadawane są konkretne pytania klientów, sensowne jest wprowadzenie odpowiednich zmian i oferowanie klientom wyższego poziomu usług, zapewniając dostęp do najczęściej zadawanych pytań.

2. Ograniczanie ryzyka

Wykorzystanie analityki danych nie ogranicza się tylko do identyfikowania i przewidywania możliwości biznesowych. W rzeczywistości podkreśla również potencjalne zagrożenia i pomaga firmom lub działom podejmować środki zapobiegawcze .

Na przykład sieci handlowe mogą stosować modele statystyczne oparte na danych o przestępczości. W ten sposób mogą określić, które z ich sklepów stacjonarnych są najbardziej narażone na atak złodziei sklepowych, aby odpowiednio zwiększyć bezpieczeństwo.

Podobnie analiza danych uwydatnia również ryzyko finansowe . Dane mogą ograniczyć straty, określając optymalną cenę sprzedaży starszych zapasów.

3. Zwiększone bezpieczeństwo

Zagrożenia bezpieczeństwa danych nie są dziś rzadkością. Chociaż żadna firma nie jest w stanie przewidzieć przyszłości, zwłaszcza w przypadku zagrożeń bezpieczeństwa, wdrażanie narzędzi analitycznych do analizy zdarzeń związanych z bezpieczeństwem pomaga w wielu sytuacjach.

Źródło

Za pomocą takich narzędzi można wykryć zagrożenie, zanim zdąży ono wpłynąć na Twoją infrastrukturę i wyniki finansowe . Na przykład monitorowany ruch sieciowy może służyć do identyfikowania wskaźników naruszenia bezpieczeństwa lub nietypowych zachowań i podejmowania środków zaradczych przed wystąpieniem rzeczywistego zagrożenia.

4. Usprawnione zarządzanie łańcuchem dostaw

Firmy mogą poprawić wydajność operacyjną dzięki analizie danych, gromadząc i analizując dane dotyczące łańcucha dostaw . Dane mogą pokazać, skąd biorą się opóźnienia w produkcji lub wąskie gardła, i pomóc przewidzieć, gdzie mogą pojawić się przyszłe problemy.

Na przykład, jeśli prognoza popytu pokazuje, że określony dostawca nie byłby w stanie obsłużyć ilości produktu „A” wymaganego w okresie świątecznym, możesz znaleźć zastępcę dla dostawcy, aby zakupić ten produkt i uniknąć opóźnień w produkcji.

Źródło

W świecie handlu detalicznego wiele firm ma trudności z utrzymaniem optymalnego poziomu zapasów. Analiza danych przydaje się do zapewnienia optymalnej dostawy wszystkich produktów w oparciu o wiele czynników, takich jak:

• sezony świąteczne
• sezonowość
• zachowania konsumenckie
• i tak dalej.

Ten rodzaj analityki przygotowuje Cię lepiej do prowadzenia biznesu. Kto tego nie chce?

5. Lepsze możliwości biznesowe

Najbardziej oczywistą korzyścią płynącą z analizy danych jest to, że pomaga ona dostrzec kluczowe możliwości biznesowe .

Odbywa się to zwykle w dwóch krokach. Po pierwsze, analityka predykcyjna pomaga zasugerować, co może się wydarzyć w przyszłości na podstawie zebranych danych. Następnie analizy nakazowe mogą wskazać, jak Twoja firma powinna reagować na te przewidywane zmiany, trendy lub możliwości. Na przykład Twoja firma może dostosować swoją ofertę i ceny na podstawie danych klientów i bezpośrednio zwiększyć sprzedaż.

Gigant e-commerce Amazon prezentuje rekomendacje produktów na stronie głównej dla każdego powracającego gościa, który wraca do swojej witryny lub aplikacji mobilnej. Te sugestie są oparte na tym, co przeglądali lub kupowali w przeszłości.

Kroki związane z analizą danych

Teraz, gdy znasz już analitykę danych, jej główne typy i komponenty oraz sposób, w jaki może ona pomóc ulepszyć Twój biznes w cyfrowym świecie, czy zastanawiałeś się kiedyś, jakie kroki wiążą się z analizą danych? Zaintrygowany? Przyjdź, zobaczmy:

Wyobraź sobie scenariusz: masz odnoszącą sukcesy firmę eCommerce z milionem klientów w swoim kociaku. Wszystko jest w porządku, ale nie możesz jeszcze być zrelaksowany lub stanąć na nogach. W twojej zbroi wciąż znajdują się konkretne dziury, które chciałbyś naprawić. W PORZĄDKU!

Chcesz zidentyfikować konkretne problemy związane z Twoją działalnością eCommerce i opracować niestandardowe rozwiązania oparte na danych dla rozwoju firmy. Oto pięć konkretnych kroków, które wykonasz, aby osiągnąć swoje cele za pomocą analizy danych:

1. Zrozum problem

Po pierwsze – jakie są najbardziej widoczne problemy w Twojej działalności? Firmy e-commerce często borykają się z problemami, takimi jak:

• przewidywanie zwrotu przedmiotów
• liczba anulowanych zamówień
• optymalizacja tras pojazdów
• identyfikacja oszustwa
• i tak dalej.

Co cię trapi? Co wymaga naprawy?

Źródło

2. Zbierz dane

Zbierz transakcyjne dane biznesowe i informacje dotyczące klientów z ostatnich kilku lat. W ten sposób możesz rozwiązać problemy, z jakimi boryka się Twoja firma. Dane mogą zawierać informacje o łącznej liczbie sprzedanych jednostek produktu i zyskach osiągniętych w określonym czasie. Dane z przeszłości odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu przyszłości firmy. Dlatego pobierz jak najwięcej zestawów danych.

3. Wyczyść dane

Nie każdy zebrany zestaw danych będzie godny analizy. W rzeczywistości, kiedy wybierasz dane, najprawdopodobniej będą one w stanie bałaganu i nieuporządkowania. Niektóre zestawy danych nie będą odpowiednie lub istotne dla jakiejkolwiek analizy i dlatego należy je usunąć z zestawu. Wyczyść dane, aby usunąć zbędne, niechciane i brakujące wartości i przygotuj je do analizy.

Źródło

4. Eksploracja danych

Po zebraniu danych, oczyszczeniu i przygotowaniu należy przeprowadzić eksploracyjną analizę danych. Korzystaj z wizualizacji danych, narzędzi do eksploracji danych i technologii analizy biznesowej, aby analizować i przewidywać przyszłe wyniki z zestawów danych. Istnieją konkretne wyniki, których możesz się spodziewać po ukończeniu kroku dla swojej firmy eCommerce. Możesz:

• Określ, kiedy klient kupi następny produkt.
• Przewiduj sprzedaż i zysk na następny kwartał.
• Oblicz najkrótszą drogę do dostarczenia produktu.
• Określ, ile czasu zajmie Ci ukończenie przesyłki.

5. Zinterpretuj wyniki

Ostatnim krokiem jest interpretacja wyników i sprawdzenie, czy wyniki spełniają Twoje oczekiwania. Możesz także odkryć ukryte wzorce i przyszłe trendy, które pomogą Ci uzupełnić podejmowanie decyzji biznesowych.

Najlepsze narzędzia do analizy danych

Teraz rozumiemy różne kroki, które są częścią typowego procesu analizy danych. Aby rozpocząć swoją podróż, omówmy najważniejsze narzędzia do wykorzystania w tej funkcji:

• Tableau pomaga opracowywać różne wizualizacje do interaktywnego przedstawiania danych oraz tworzenia raportów i pulpitów nawigacyjnych do prezentowania trendów biznesowych i spostrzeżeń. Oferuje nieograniczone możliwości eksploracji danych bez przerywania przepływu analizy.
• Apache Spark to maszyna do analizy danych typu open source, która pomaga przetwarzać dane w czasie rzeczywistym. Przeprowadza zaawansowane analizy za pomocą zapytań SQL i algorytmów uczenia maszynowego.
• R to język programowania o otwartym kodzie źródłowym używany do analizy statystycznej i numerycznej. Pomaga w analizie i wizualizacji danych.
• Power BI, jak sama nazwa wskazuje, to narzędzie analizy biznesowej z łatwą funkcją przeciągania i upuszczania, które obsługuje różne źródła danych i pomaga zadawać pytania dotyczące danych, uzyskując natychmiastowy wgląd.
• SAS pomaga wizualizować dane, pisać zapytania SQL i wykonywać analizy, które pomagają tworzyć modele uczenia maszynowego na potrzeby predykcji i prognozowania.
• Python, obiektowy język programowania open-source, obsługuje różne biblioteki do wizualizacji, modelowania i manipulacji danymi.

Do Ciebie

Świat danych jest naprawdę fascynujący. Analiza danych pomaga firmom zrozumieć ogromne ilości informacji do rozwoju. Statista podaje, że globalny rynek Big Data będzie wyceniany na 103 miliardy dolarów do 2027 roku. Przyszłość analityki danych jest świetlana!

Przy udziale 45% segment oprogramowania (narzędzi do analizy danych) stałby się w tym samym roku segmentem dużego rynku Big Data. W jaki sposób Twoja firma czerpie korzyści z danych? Czy korzystasz z pomocy jakichkolwiek narzędzi do analizy danych?

Z pewnością powyższe procesy i narzędzia pomogą Ci uzyskać największe wsparcie ze strony analityki danych. Jeśli nie położyłeś jeszcze większego nacisku na dane, teraz jest czas, aby zacząć, aby nie zostać w tyle. Wszystkiego najlepszego!