Enkele van de meest succesvolle bedrijven over de hele wereld zijn bedrijven die voortdurend leren en aanpassen een gewoonte maken. Ongeacht het werkterrein is het van cruciaal belang om altijd te begrijpen en te analyseren wat er in het verleden is gebeurd, wat er nu gebeurt en wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. Maar de grote vraag is: hoe pakken bedrijven dit aan? Welnu, het antwoord begint en eindigt met het eenvoudig begrijpen van de verschillende soorten data-analyse.
De laatste tijd is er echter een verschuiving geweest die verder gaat dan de conventionele soorten analyses die we gewend zijn. Tijden veranderen samen met een heleboel processen, ook in data/business analytics. En zoals we uit de wetenschap weten, is het plan altijd om van het bekende naar het onbekende te gaan. Maar dat zal ik aan het einde van dit bericht onthullen.
Laten we in de tussentijd beginnen met de basis…
Overzicht
De meeste bedrijven verzamelen regelmatig gegevens, maar deze gegevens zijn in ruwe vorm zinloos. Het gaat erom wat je met de informatie doet. Gegevensanalyse is het proces van het analyseren van onbewerkte gegevens om patronen, trends en inzichten te ontdekken die waardevolle informatie over een bepaald bedrijfsgebied kunnen opleveren. Deze gegevensgestuurde inzichten worden vervolgens gebruikt om verstandige beslissingen te nemen.
Het soort inzichten dat u uit uw gegevens kunt halen, wordt echter bepaald door het type analyse dat u in gang zet. En ter bevestiging zijn er vier soorten analyses; beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief.
Dus als u klaar bent om te begrijpen hoe de verschillende soorten analyses werken en waarom ze een zeer nuttig hulpmiddel zijn bij het zakelijke groei, dan verzoek ik u dringend om nog wat langer aan uw apparaat gekluisterd te blijven.
Als u ondertussen op zoek bent naar een specifiek type analyse, gebruik dan het klikbare menu hierboven om naar de juiste sectie te gaan.
Lees ook: 7 hacks voor bedrijfsgroei voor 2021 [met gids]
Wat zijn de verschillende soorten analyses?
Hieronder volgen de verschillende soorten analyses die ook betrekking hebben op het proces van gegevens en bedrijfsanalyses.
#1. Beschrijvende analyses (Wat is er gebeurd?)
Het doel van beschrijvende analyses, zoals de naam al aangeeft, is om eenvoudig te rapporteren wat er in het verleden is gebeurd. Het probeert niet uit te leggen waarom iets is gebeurd of probeert oorzaak-gevolg-verbanden te construeren. Het belangrijkste doel is om een verteerbare momentopname te presenteren.
Google Analytics is een fantastisch voorbeeld van beschrijvende analyse in actie. Het geeft u een snel overzicht van wat er aan de hand is met uw website. Bijvoorbeeld hoeveel bezoekers u in een bepaalde periode heeft gehad of waar ze vandaan kwamen. Evenzo laten systemen zoals HubSpot u zien hoeveel personen een specifieke e-mail hebben geopend of hebben deelgenomen aan een campagne.
Maar dan zijn er twee basistechnieken die een rol gaan spelen bij beschrijvende analyses; data-aggregatie en datamining. Het proces van het verzamelen en presenteren van gegevens in een samenvattend formaat staat bekend als gegevensaggregatie.
(Stel dat een e-commercebedrijf een verscheidenheid aan informatie over zijn klanten en bezoekers van zijn website verzamelt. De geaggregeerde gegevens, ook wel samenvattende gegevens genoemd, zouden een breed overzicht geven van de grotere dataset. Dit omvat de gemiddelde leeftijd van de klant of de gemiddeld aantal aankopen).
Aan de andere kant staat het proces van het vinden van patronen, correlaties en anomalieën binnen enorme datasets om resultaten te voorspellen bekend als datamining. Simpel gezegd, dit is wanneer de analist de gegevens bekijkt om te zien of er patronen of trends zijn. Een visuele weergave van de gegevens, zoals een staafdiagram of een cirkeldiagram, is het resultaat van beschrijvende analyse.
Als gevolg hiervan condenseert beschrijvende analyse enorme hoeveelheden gegevens tot een duidelijke, eenvoudige samenvatting van wat er is gebeurd. Zoals we later zullen zien, is dit vaak het startpunt voor een meer diepgaande analyse.
#2. Diagnostische analyse (waarom is het gebeurd?)
Dit is het type analyse dat probeert te achterhalen waarom iets is gebeurd door dieper te graven. Het primaire doel van diagnostische analyse is het vinden van en reageren op afwijkingen in uw gegevens. Als uw beschrijvende analyse bijvoorbeeld een omzetdaling van 20% voor de maand maart aan het licht brengt, wilt u weten waarom. Een diagnostisch onderzoek helpt u daar in principe doorheen.
Toepassingen van diagnostische analyse
Met behulp van dit type analyse zoekt de analist naar nieuwe gegevensbronnen die meer inzicht kunnen geven in de reden waarom de verkoop is gedaald. Ze gaan misschien verder en ontdekken dat ondanks een hoog aantal websitebezoekers en een groot aantal "toevoegen aan winkelwagen"-acties, slechts een klein percentage bezoekers daadwerkelijk een aankoop doet. Nader onderzoek kan uitwijzen dat het merendeel van de klanten afhaakte op het moment dat het afleveradres werd ingevoerd.
Dit geeft de analist een idee van wat het probleem is... Het probleem kan zijn met het adresformulier; waarschijnlijk laadt het verkeerd op mobiele apparaten, of was het gewoon te lang en onhandig. U komt dichter bij het vinden van een antwoord op uw gegevensafwijking als u wat dieper graaft.
Maar diagnostische analyse is niet alleen voor het diagnosticeren van problemen; het kan ook worden gebruikt om erachter te komen wat gunstige resultaten veroorzaakt.
#3. Predictive Analytics (Wat gebeurt er in de toekomst?)
Predictive analytics is bedoeld om te voorzien wat er in de toekomst zal gebeuren. Dit is echter mogelijk op basis van patronen en trends uit het verleden die zullen helpen om de kans op een toekomstige gebeurtenis of uitkomst in bedrijven in te schatten.
Voorspellende modellen creëren letterlijk voorspellingen op basis van de relatie tussen een verzameling variabelen. U kunt bijvoorbeeld de correlatie tussen seizoensinvloeden en verkoopcijfers gebruiken om te voorspellen wanneer de verkoop zou dalen. Dus als uw voorspellende model voorspelt dat de verkoop in de zomer zal dalen, kunt u deze informatie gebruiken om een promotiecampagne met een zomerthema te creëren of elders uitgaven te verminderen om de seizoensdaling te compenseren.
Aan de andere kant run je misschien een restaurant en wil je weten hoeveel afhaalbestellingen je op een normale zaterdagavond krijgt. Resultaten van dit soort analyses kunnen u helpen beslissen om een extra bezorger in te huren.
Bovendien bevat voorspellende analyse een onderdeel dat machine learning wordt genoemd. In principe zijn machine learning-modellen ontworpen om patronen in gegevens te ontdekken en automatisch te evolueren om correcte voorspellingen te produceren. Dit is vergelijkbaar met mensen die voorspellende analyses gebruiken om modellen te bedenken en toekomstige resultaten te schatten. Zoals u kunt zien, zijn er echter tal van verschillen tussen door mensen geleide analyses en automatisch.
Dus over het algemeen wordt voorspellende analyse gebruikt om te anticiperen op een breed scala aan toekomstige resultaten, en hoewel het misschien nooit 100% correct is, neemt het veel giswerk weg. Dit is vrijwel het belangrijkste onderdeel als het gaat om het nemen van zakelijke beslissingen en het bepalen van de beste manier van handelen.
#4. Prescriptieve analyse (wat is de beste actie?)
Om te helpen bepalen wat de beste manier van handelen is, onderzoeken prescriptieve analyses wat er in het verleden is gebeurd, waarom het is gebeurd en wat er in de toekomst kan gebeuren. Met andere woorden, prescriptieve analyses leggen uit hoe u het beste kunt profiteren van beschrijvende, diagnostische en voorspellende analyses.
Het is echter het moeilijkste type analyse om uit te voeren. Dit komt omdat het een heleboel omvat, waaronder algoritmen, machine learning, statistische benaderingen en computationele modelleringsprocedures.
Kortom, een prescriptief model evalueert alle verschillende keuzepatronen of -paden die een bedrijf zou kunnen nemen, evenals hun waarschijnlijke effecten. Hiermee kunt u visualiseren hoe elke reeks beslissingen de toekomst kan beïnvloeden, en kunt u de invloed van een specifieke beslissing kwantificeren. Verderop kan de organisatie op basis van alle denkbare scenario's en gevolgen de optimale routes bepalen.
Kaarten en verkeersapps zijn veelvoorkomende voorbeelden van prescriptieve analyses in actie. Google Maps onderzoekt alle beschikbare vormen van vervoer (bijv. bus, wandelen of autorijden), de huidige verkeersomstandigheden en waarschijnlijke wegwerkzaamheden bij het berekenen van de optimale route om u van punt A naar punt B te brengen.
Prescriptieve modellen worden op een vergelijkbare manier gebruikt om alle verschillende "routes" te berekenen die een bedrijf zou kunnen nemen om zijn doelstellingen te bereiken; met de beste optie voor ogen. En weten welke acties u moet ondernemen om de meeste kans op succes te hebben, is een enorm voordeel voor elk bedrijf. Het is dan ook geen verrassing dat prescriptieve analyses zo'n grote rol spelen in het bedrijfsleven.
Cognitieve Analytics
Cognitieve analyse is een tak van analyse die probeert het menselijk brein na te bootsen door gevolgtrekkingen te trekken uit bestaande gegevens en patronen, conclusies te trekken op basis van bestaande kennisbanken en de informatie vervolgens opnieuw in de kennisbank in te voegen voor toekomstige gevolgtrekkingen - een zelf- feedbackloop leren.
Semantiek, algoritmen voor kunstmatige intelligentie, deep learning en machine learning zijn slechts enkele van de slimme technologieën waaruit Cognitive Analytics bestaat. Een cognitieve toepassing kan leren van zijn interacties met gegevens en mensen en in de loop van de tijd intelligenter en succesvoller worden door deze strategieën toe te passen.
Kortom, bedrijven hoeven geen handmatige beslissingen te nemen op basis van gegevens uit de vier soorten analyses. Cognitive analytics zorgt daar automatisch voor.
Wat zijn de 5 soorten analyses?
In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, zijn er slechts vier soorten analyses en niet 5 soorten. Deze omvatten Beschrijvend. Voorspellende, Prescriptieve, Diagnostische analyses.
Wat zijn de 4 soorten analyses?
De 4 soorten analyses zijn Beschrijvend. Voorspellende, Prescriptieve, Diagnostische analyses
Wat zijn de 4 soorten bedrijfsanalyses?
De 4 soorten bedrijfsanalyses omvatten Beschrijvend. Voorspellende, Prescriptieve, Diagnostische analyses
Wat zijn de 3 pijlers van analyse?
Geavanceerde data-analyse is gebouwd op drie pijlers: snelheid, flexibiliteit en prestaties, die allemaal nodig zijn om het volledige potentieel te realiseren. Deze pijlers helpen de analysestrategie te stimuleren en uw bedrijf op verschillende manieren te verbeteren.
Wat zijn basisanalyses?
Gegevensanalyse is ingedeeld in vier typen: beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief. Deze vier typen gegevensanalyse kunnen, wanneer ze worden gecombineerd, een organisatie helpen bij het nemen van gegevensgestuurde beslissingen.
Key Takeaways
In sommige opzichten is data-analyse vergelijkbaar met een schattenjacht. Op basis van aanwijzingen en inzichten uit het verleden kun je erachter komen wat je volgende zet moet zijn. Alle soorten bedrijven en organisaties kunnen hun gegevens gebruiken om betere beslissingen te nemen, intelligent te investeren, interne procedures te verbeteren en uiteindelijk hun kansen op succes te vergroten met het juiste type analyse.
