Durch die Erkennung von Mustern und Trends in riesigen Datenmengen hilft Business Analytics Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen und die Leistung zu steigern. Deskriptive Analytik ist die grundlegendste und zxtensiv genutzte Art der Analytik. Es ist praktisch beim Entwerfen der KPIs und Messungen, die in Geschäftsberichten und Dashboards erscheinen. Descriptive Analytics konzentriert sich auf die Zusammenfassung und Identifizierung von Trends in aktuellen und historischen Daten; was Unternehmen schließlich dabei hilft, vergangene Ereignisse und Ereignisse zu verstehen. Es wird jedoch nicht versucht, das Warum zu erklären oder vorherzusagen, was in der Zukunft passieren könnte. Vor diesem Hintergrund gehen wir alles durch, was Sie über den Begriff „Descriptive Analytics“ wissen sollten, angefangen von den Beispielen bis hin zu den Schritten, die Sie unternehmen sollten, um das beste Ergebnis zu erzielen.
Definition
Descriptive Analytics ist die Auswertung vergangener Daten, um Unternehmenstrends besser zu verstehen. Dazu gehört auch die effektive Nutzung einer Vielzahl historischer Daten, um Vergleiche zu erstellen. Die am häufigsten gemeldeten Finanzdaten, wie z. B. Preisanpassungen im Jahresvergleich, Umsatzwachstum im Monatsvergleich, die Anzahl der Benutzer oder der Gesamtumsatz pro Abonnent, sind alle deskriptive Analyseprodukte. Diese Metriken zeigen alle an, was in einem Unternehmen über einen bestimmten Zeitraum passiert ist.
Deskriptive Analytik verstehen
Descriptive Analytics nimmt Rohdaten und analysiert sie, um Erkenntnisse zu entwickeln, die Manager, Investoren und andere Interessengruppen nützlich und verständlich finden. Ein Bericht, der einen Umsatz von 1 Million US-Dollar anzeigt, mag großartig erscheinen, aber er ist kontextlos. Es ist ein Grund zur Beunruhigung, wenn die Zahl einen monatlichen Rückgang von 20 % darstellt. Wenn der Zuwachs im Jahresvergleich 40 % beträgt, deutet dies darauf hin, dass etwas mit dem Verkaufsplan gut funktioniert. Um sich jedoch ein klares Bild vom Verkaufserfolg des Unternehmens zu machen, muss man den Blick über den Tellerrand werfen, wozu auch das angestrebte Wachstum gehört.
Descriptive Analytics nutzt eine Vielzahl von Daten, um ein genaues Bild davon zu erhalten, was in einem Unternehmen passiert ist und wie es im Vergleich zu früheren Zeiten abschneidet. Diese Leistungskennzahlen können zu einem Werkzeug werden, um Bereiche mit Stärken und Schwächen zu identifizieren. Es wiederum hilft Managern, bessere Managementstrategien zu entwickeln.
Datenaggregation und Data Mining sind die beiden grundlegenden Methoden zum Sammeln von Daten für deskriptive Analysen. Daten müssen erst gewonnen und dann zu verwertbaren Informationen verarbeitet werden, bevor sie analysiert werden können. Erst dann können Unternehmensleiter die Daten nutzen, um besser zu verstehen, wo das Unternehmen steht.
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Was können wir aus der deskriptiven Analytik ableiten?
Die deskriptive Analytik liefert auch entscheidende Daten über den Erfolg und Misserfolg eines Unternehmens. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Fortschritte im Laufe der Zeit zu verfolgen und ihre Ergebnisse mit denen ihrer Wettbewerber zu vergleichen. Darüber hinaus klärt es Sie im Wesentlichen über Folgendes auf.
- Verfolgung der Geschäftsleistung in Echtzeit. Unternehmen können wichtige Kennzahlen für Einzelpersonen, Gruppen und das Unternehmen als Ganzes verfolgen. Deskriptive Analysen können beispielsweise den Umsatz pro Kundenbetreuer, den Umsatz pro Produktlinie oder den Gesamtumsatz des Unternehmens im Laufe der Zeit messen.
- Unternehmen können ihren Erfolg überwachen, indem sie Metriken aus verschiedenen Zeiträumen vergleichen. Unternehmen können beispielsweise das vierteljährliche Umsatzwachstum in Prozent berechnen und den historischen Trend in Diagrammen anzeigen, um das Umsatzwachstum zu bewerten.
- Unternehmen können deskriptive Analysen verwenden, um die Leistung verschiedener Geschäftsbereiche anhand von Indikatoren wie Umsatz pro Mitarbeiter und Ausgaben im Verhältnis zum Umsatz zu analysieren. Sie können ihre Ergebnisse auch mit Branchendurchschnitten oder öffentlich verfügbaren Daten anderer Unternehmen vergleichen.
Wie wird Descriptive Analytics verwendet?
Unternehmen nutzen deskriptive Analysen in vielen Bereichen ihrer Geschäftstätigkeit, um zu beurteilen, wie gut sie abschneiden und ob sie auf dem richtigen Weg sind, ihre Ziele zu erreichen. Marketingteams verwenden deskriptive Analysen, um Indikatoren wie Konversionsraten und Social-Media-Follower auszuwerten, um die Kampagnenleistung zu verfolgen. Fertigungsunternehmen behalten den Überblick über Dinge wie den Durchsatz der Produktionslinie und Ausfallzeiten.
Andere Möglichkeiten, wie Einzelpersonen diese Art von Analysen verwenden, sind:
#1. Berichte:
Descriptive Analytics generiert die primären Finanzkennzahlen, die in den Jahresabschlüssen eines Unternehmens zu finden sind. Es ist auch in anderen typischen Berichten nützlich, um bestimmte Aspekte der Geschäftsleistung hervorzuheben.
#2. Visualisierungen:
Die Verwendung von Diagrammen und anderen grafischen Darstellungen zur Anzeige von Metriken kann Ihnen helfen, ihre Bedeutung einem größeren Publikum zu erklären.
#3. Dashboards:
Führungskräfte, Manager und andere Mitarbeiter können Dashboards verwenden, um ihren Fortschritt zu verfolgen und ihre täglichen Aufgaben zu verwalten. Dashboards bieten eine Auswahl an Key Performance Indicators (KPIs) und anderen relevanten Daten, die Unternehmen an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen können. Um Einzelpersonen dabei zu helfen, die Informationen schneller zu verdauen, werden sie oft in Form von Diagrammen oder anderen Visualisierungen bereitgestellt.
Beispiele für beschreibende Analysen
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für deskriptive Analysen am Arbeitsplatz, die von Finanzen über Produktion bis hin zu Vertrieb reichen.
- Einnahmen- und Ausgabenberichte, Cashflow, Debitoren- und Kreditorenbuchhaltung, Inventar und Produktion.
- Finanzielle und andere Kennzahlen von Geschäfts-KPIs sind grundlegende Beispiele für deskriptive Analysen. Dazu gehören Messwerte wie das Kurs-Gewinn-Verhältnis, das aktuelle Verhältnis und die Rendite auf das investierte Kapital, die zur Bewertung der Gesundheit und des Werts eines Unternehmens verwendet werden.
- Descriptive Analytics generiert Indikatoren wie das Wachstum der Follower, Engagement-Raten und Einnahmen im Zusammenhang mit verschiedenen Social-Media-Plattformen, die bei der Schätzung der Rendite von Social-Media-Projekten helfen.
- Es erstellt auch Zusammenfassungen von internen und externen Umfrageergebnissen, wie z. B. einen Net Promoter Score.
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Deskriptive Analytik in fünf Schritten
Die deskriptive Analyse beginnt normalerweise mit der Identifizierung der Metriken, die Sie generieren möchten, und endet damit, sie im gewünschten Format darzustellen. Die Prozesse zum Erstellen Ihrer eigenen deskriptiven Analyse sind wie folgt;
#1. Identifizieren Sie die Metriken, die Sie generieren möchten:
Diese sollten die wichtigsten Geschäftsziele des Unternehmens oder jeder Gruppe widerspiegeln. Ein wachstumsorientiertes Unternehmen könnte beispielsweise seine vierteljährlichen Umsatzsteigerungen verfolgen, während die Debitorengruppe die Tage der ausstehenden Verkäufe und andere Metriken verfolgen könnte, die widerspiegeln, wie lange es dauert, Geld von Kunden einzuziehen.
#2. Bestimmen Sie, welche Informationen am wichtigsten sind:
Finden Sie die Daten, die Sie benötigen, um die gewünschten Statistiken zu erstellen. Bei manchen Unternehmen können Daten über mehrere Programme und Dateien verteilt sein. Unternehmen, die ERP-Systeme einsetzen, haben hingegen möglicherweise bereits die meisten, wenn nicht sogar alle Informationen, die sie benötigen, in ihren Datenbanken. Für einige KPIs können externe Datenquellen wie Branchen-Benchmarking-Datenbanken, E-Commerce-Websites und Social-Media-Plattformen erforderlich sein.
# 3. Daten extrahieren und aufbereiten:
Wenn die Daten aus zahlreichen Quellen stammen, ist das Extrahieren, Zusammenführen und Vorbereiten der Daten für die Analyse zeitaufwändig, aber ein notwendiger Schritt, um die Genauigkeit sicherzustellen. Dieser Prozess kann eine Datenbereinigung umfassen, um Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in Daten aus verschiedenen Quellen zu entfernen, sowie eine Datentransformation in ein Format, das von Analysetools verwendet werden kann. Die Datenmodellierung ist ein Verfahren, das in der erweiterten Datenanalyse verwendet wird, um Unternehmensdaten vorzubereiten, zu ordnen und zu organisieren. Es ist ein Framework zum Definieren und Formatieren von Daten in Informationssystemen.
#4. Daten analysieren:
Deskriptive Analysen können mit einer Reihe von Technologien angewendet werden, die von Tabellenkalkulationen reichen bis hin zu Business Intelligence (BI)-Software. Die Anwendung grundlegender mathematischer Operationen auf eine oder mehrere Variablen ist in der deskriptiven Analytik üblich. Vertriebsleiter möchten beispielsweise den durchschnittlichen Umsatz pro Verkauf oder den monatlichen Umsatz von Neukunden verfolgen. Finanziell Kennzahlen wie Rohertragsmarge, das ist das Verhältnis von Bruttogewinn zu Umsatz, kann von Führungskräften und Finanzspezialisten überwacht werden.
# 5. Daten präsentieren:
Schließlich müssten Sie Daten in ansprechenden visuellen Darstellungen wie Tortendiagrammen, Balkendiagrammen und Liniendiagrammen präsentieren, um die Daten für die Beteiligten leichter verständlich zu machen. Bestimmte Personen, wie z. B. Finanzexperten, bevorzugen jedoch möglicherweise die Darstellung von Daten in Zahlen und Tabellen.
Schlüssig
Descriptive Analytics präsentiert wichtige Daten auf leicht verständliche Weise. Daher wird es immer benötigt. Neuere Bereiche der Analytik, wie z prädiktive und präskriptive Analytik, erhalten mehr Aufmerksamkeit.
Diese Arten von Analysen kombinieren deskriptive Analysen mit zusätzlichen Daten aus anderen Quellen, um erwartete kurzfristige Ergebnisse abzuschätzen. Sie liefern mehr als nur Daten; Sie helfen auch bei der Entscheidungsfindung und bieten Strategien zur Maximierung positiver Ergebnisse bei gleichzeitiger Minimierung ungünstiger.
Aber die Zivilisation ist noch nicht in der Lage, alle großen Unternehmen von wohltätigen und vorausschauenden Computern zu leiten. Die Menschen verlassen sich immer noch auf dieselben Arten von deskriptiven Analysen, die vor 10, 20 und 30 Jahren verwendet wurden, um die meisten Entscheidungen in Büros und Sitzungssälen auf der ganzen Welt zu treffen, z. B. ob der Umsatz im Vergleich zum letzten Monat gestiegen oder gesunken ist rechtzeitig auf den Markt zu bringen, und hat das Unternehmen basierend auf den Zahlen des letzten Monats ein ausreichendes Angebot.
Was ist ein Beispiel für deskriptive Analytik?
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für deskriptive Analysen am Arbeitsplatz, die von Finanzen über Produktion bis hin zu Vertrieb reichen.
- Einnahmen- und Ausgabenberichte, Cashflow, Debitoren- und Kreditorenbuchhaltung, Inventar und Produktion
Wofür wird deskriptive Analytik verwendet?
Die deskriptive Analytik liefert auch entscheidende Daten über den Erfolg und Misserfolg eines Unternehmens. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Fortschritte im Laufe der Zeit zu verfolgen und ihre Ergebnisse mit denen ihrer Wettbewerber zu vergleichen.
Was ist der Unterschied zwischen deskriptiver und prädiktiver Analytik?
Descriptive Analytics beantwortet die Frage „Was ist passiert?“ In Bezug auf die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens beantwortet die diagnostische Analytik die Frage „Warum ist das passiert?“. und Predictive Analytics beantwortet die Frage „Was könnte in der Zukunft passieren?“
Was sind die 7 Analysemethoden?
Die 7 nützlichsten Methoden und Techniken zur Datenanalyse
- Regressionsanalyse.
- Monte-Carlo-Simulation.
- Faktorenanalyse.
- Kohortenanalyse.
- Verwendung von Clusteranalysen
- Analysieren von Zeitreihen
- Sentimentale Analyse
Was sind 3 beschreibende Methoden?
In der deskriptiven Forschung gibt es im Wesentlichen drei Möglichkeiten, Daten zu sammeln:
- die Beobachtungsmethode
- die Fallstudienmethode
- die Erhebungsforschungsmethode.
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