In de huidige zakenwereld zijn bedrijven sterk afhankelijk van data-analyse omdat het management helpt beter geïnformeerde beslissingen te nemen, marketinginspanningen te verbeteren en de efficiëntie te vergroten. Het gebruik van data-analyse geeft bedrijven een voorsprong omdat ze veranderingen sneller kunnen doorvoeren, wat op zijn beurt de winst verhoogt, de kosten verlaagt en de creativiteit aanmoedigt. Ook zijn gegevensgestuurde besluitvorming en op analyse gebaseerde strategieontwikkeling essentieel in de digitale wereld van vandaag voor leiders op elk gebied. In dit artikel bespreken we de dodge-gegevens en -analyses.
Wat is data-analyse?
Data-analyse (DA) is het evalueren van gegevensverzamelingen om trends te identificeren en conclusies te trekken over de informatie die erin zit. Bij data-analyse wordt nu typisch gebruik gemaakt van op maat gemaakte hardware en software. Bedrijven in alle sectoren vertrouwen steeds meer op data-analysetools en -methoden om hen te helpen slimmere, meer strategische marketingbeslissingen te nemen. Analytics-tools worden ook gebruikt door wetenschappers en onderzoekers om de validiteit van hypothesen, theorieën en modellen te testen.
Bovendien is data-analyse een brede term die een breed scala aan velden en technieken omvat, van traditionele business intelligence (BI) en rapportage tot geavanceerde OLAP en andere vormen van online analytische verwerking (OLAP). Business analytics, een andere verzamelnaam voor methoden van data-analyse, is in dit opzicht analoog. De laatste heeft een concentratie op zakelijke toepassingen, terwijl data-analyse meer algemeen is. Niet iedereen deelt echter deze brede definitie; in andere contexten verwijst "data-analyse" alleen naar "geavanceerde analyse", terwijl "business intelligence" als een afzonderlijke entiteit wordt beschouwd.
Bedrijven kunnen hun bedrijfsresultaten, efficiëntie en marketing en klantenservice verbeteren met behulp van data-analyse-initiatieven. Bovendien helpen analyses bedrijven om beter te anticiperen op en te reageren op nieuwe ontwikkelingen in hun branche. Bij gegevensanalyse kan worden gekeken naar eerder verzamelde informatie of naar gloednieuwe gegevens die in realtime zijn verwerkt. En het kan afkomstig zijn uit een grote verscheidenheid aan interne en externe gegevensbronnen.
Hoe werkt gegevensanalyse?
Om tot een betrouwbare conclusie te komen, vereist data-analyse een proces dat uit meerdere stappen bestaat. Datawetenschappers en data-ingenieurs, die samenwerken met data-analisten om datapijplijnen te bouwen en te helpen bij het opzetten van modellen, voeren deze taken uit. In de volgende paragrafen gaan we in op de procedures die betrokken zijn bij data-analyse:
#1. Gegevensverzameling
Er zijn twee methoden om dataverzameling in de praktijk te brengen. De eerste stap is om alle informatie die u nodig heeft voor uw analyses op één plaats te verzamelen. Als de gegevens uit meerdere systemen komen, moet de analist procedures voor gegevensintegratie gebruiken om ze samen te brengen.
In bepaalde omstandigheden kan echter een klein deel van een grotere dataset voldoende zijn. Als onderdeel van hun analyse zullen datawetenschappers een plan bedenken om de relevante subset van data af te scheiden. Dit maakt een diepgaand onderzoek van de subset mogelijk zonder dat er wijzigingen in de volledige dataset nodig zijn.
#2. Gegevenskwaliteit aanpassen
De volgende stap is het onderzoeken en oplossen van eventuele problemen met de kwaliteit van de verzamelde gegevens. Gegevens voor het analytisch model moeten ook worden opgesteld in overeenstemming met het vastgestelde bedrijfsbeleid. Inconsistenties, fouten en duplicaten zijn allemaal voorbeelden van slechte datakwaliteit. Gegevensprofilering en procedures voor het opschonen van gegevens helpen deze problemen op te lossen.
De data-analisten vormen en rangschikken vervolgens de informatie in overeenstemming met de specificaties van het analytische model dat hij van plan is te gebruiken. De implementatie van het data governance-beleid is de laatste stap in het datakwaliteitsproces. Dit reglement garandeert dat de informatie correct en volgens vastgestelde procedures wordt gebruikt.
#3. Een analytisch model bouwen
De data-analist werkt vervolgens samen met datawetenschappers om analytische modellen te ontwikkelen die betrouwbare resultaten kunnen opleveren. Analytische programma's zoals tools voor voorspellende modellering en programmeertalen zoals Python, Scala, R en Structured Query Language (SQL) worden gebruikt om deze modellen te construeren.
Na de constructie wordt het model op de proef gesteld met behulp van real-world informatie. Testgegevens worden geanalyseerd en er worden aanpassingen aan het model gedaan. Het model wordt herhaaldelijk getest totdat het de gewenste resultaten bereikt. Ten slotte wordt het model in productiemodus getest op echte gegevens.
#4. Presentatie
De laatste fase van data-analyse is het delen van de bevindingen van de modellen met klanten en het hogere management. Het wordt aanbevolen dat presentaties gebruik maken van visuele hulpmiddelen zoals grafieken en infographics. Ze zijn eenvoudig te begrijpen en brengen bevindingen effectief over.
Soorten gegevensanalyse
Er zijn vijf verschillende soorten data-analyse. Volledige data-analyse kan het nodig maken om ze allemaal te gebruiken, afhankelijk van het probleem dat voorhanden is, maar dit is zelden essentieel. Het is echter cruciaal om bekend te zijn met alle soorten data-analyse.
#1. Beschrijvende gegevensanalyse
Dit type data-analyse kijkt naar gebeurtenissen uit het verleden om de oorzaken ervan te achterhalen. Het is de eenvoudigste methode om grote hoeveelheden gegevens te analyseren. Beschrijvende analyses worden door bepaalde gegevensanalisten gebruikt als samenvatting om onderzoeken en analyses van andere vormen van analyse te ondersteunen, afhankelijk van de situatie. We kunnen dit 'best practice' noemen omdat het de bevindingen van eerdere analyses op gegevens uit het verleden verduidelijkt.
Ook wordt beschrijvende gegevensanalyse vaak uitgevoerd door bedrijven met behulp van statistische methoden. Door de gegevens op deze manier te analyseren, kunnen ze zien hoe dingen in de loop van de tijd zijn veranderd, kunnen ze uitschieters opmerken, sterke en zwakke punten vergelijken en contrasteren, enz. Bedrijven gebruiken vaak beschrijvende analyses om de oorzaak van een probleem te achterhalen.
#2. Diagnostische gegevensanalyse
Het doel van diagnostische gegevensanalyse is om te ontdekken wat in het verleden tot een onverwachte gebeurtenis heeft geleid. Met behulp van een resultaat van beschrijvende analyse probeert deze methode uit te leggen "waarom is dit gebeurd?"
Diagnostische gegevensanalyse maakt gebruik van benaderingen van drill-down, ontdekking, mijnbouw en correlatie. De methode voor het ontdekken van gegevens wordt door analisten gebruikt om informatie te lokaliseren die kan worden gebruikt om betekenis uit observatie af te leiden. Informatie wordt "gedolven" uit een enorme hoeveelheid onbewerkte gegevens met behulp van computationele methoden. Diagnostische analyse heeft tot doel conclusies te trekken door relaties of patronen in gegevens te identificeren.
Bovendien kunnen bedrijven de inzichten uit deze analyses gebruiken om gerichte benaderingen van uitdagingen te formuleren, in plaats van te vertrouwen op gissen.
#3. Voorspellende gegevensanalyse
Gegevens uit het heden of het verleden worden geanalyseerd om voorspellingen te doen over de toekomst. Voorspellende analyse wordt uitgevoerd door individuen en bedrijven door gebruik te maken van een combinatie van machine learning, datamining en statistische modellering bovenop bestaande databases met informatie uit het verleden. Deze helpen hen bij het identificeren van trends en het voorzien van potentiële problemen of mogelijkheden.
Ook algoritmen en methoden (zoals een lineair of logistiek regressiemodel) zijn de hulpmiddelen van dit type analyse. Er zijn verschillende algoritmen ontworpen voor verschillende contexten, en het gebruik van de verkeerde zal onnauwkeurige resultaten opleveren. Zonder ze op een probleem toe te passen, zijn de klant en externe gegevensbits zinloos. Bedrijven zouden het risico lopen fouten te maken die ze nooit zouden herstellen als er geen voorspellende analyses beschikbaar waren.
#4. Prescriptieve gegevensanalyse
Het doel van prescriptieve data-analyse is het identificeren en voorschrijven van de optimale reactie op een probleem. Deze analyse van data houdt rekening met de bevindingen van eerdere analyses en geeft richting om tot een gewenste conclusie te komen.
Tools zoals aanbevelingsengines, leninggoedkeuringsengines, dynamische prijsmodellen en machinereparatieschema's gebruiken prescriptieve data-analyse om alle mogelijke resultaten te analyseren en het proces af te stemmen op de behoeften van elke individuele gebruiker. Ze kunnen worden gepresenteerd als een ja/nee-paar of een lijst met opsommingstekens. Deze bronnen beschrijven de resultaten van elke keuze en stellen verbeteringen voor. Prescriptieve analyse stelt bedrijven in staat hun goedkeuringsprocessen te stroomlijnen en de besluitvorming te automatiseren.
#5. Realtime gegevensanalyse
Bij realtime data-analyse wordt informatie verwerkt zodra deze in een database wordt ingevoerd. Nieuwe gegevens van consumenten of externe bronnen worden in realtime geanalyseerd, in tegenstelling tot andere methoden van gegevensanalyse die steunen op informatie uit het verleden (historische gegevens).
Edge computing, in-database-analyse, in-memory-analyse, apparaten voor datawarehousing, parallel programmeren, enz. zijn allemaal technologieën die worden gebruikt in real-time data-analyse. De beste use-case voor dit soort data-analyse is in applicaties die zowel een hoge beschikbaarheid als een korte responstijd vereisen. Het helpt bedrijven trends en prestatie-indicatoren te herkennen voordat hun rivalen dat doen. De activiteiten van concurrenten kunnen in realtime worden gevolgd en geanalyseerd.
Wat is de rol van gegevens en analyse in het bedrijfsleven?
Het doel van gegevens en analyses is om bedrijven, hun werknemers en hun leidinggevenden te helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen en de kwaliteit van hun oordelen te verhogen. Alle beslissingen - groot of klein, van tevoren of op het moment genomen, cyclisch of anderszins, strategisch, tactisch of operationeel - worden beïnvloed. D&A kan ook problemen aan het licht brengen die nog niet eerder zijn gesteld, samen met creatieve antwoorden en kansen die bedrijfsleiders mogelijk over het hoofd hebben gezien.
Om betere zakelijke beslissingen te nemen, zijn moderne bedrijven sterk afhankelijk van gegevens, en deze gegevens zijn vaak afkomstig van bronnen buiten de directe invloedssfeer van de organisatie.
Het vermogen om betere, snellere zakelijke beslissingen te nemen in dynamische, complexe omgevingen is een belangrijke drijfveer voor digitale transformatie.
De beslissing om een product of dienst aan te schaffen wordt genomen door een individu, terwijl de beslissing om een klant of burger zo goed mogelijk van dienst te zijn wordt genomen door een team binnen een organisatie.
De term "datagestuurde besluitvorming" verwijst echter naar de praktijk van het analyseren van gegevens om te bepalen hoe betere keuzes kunnen worden gemaakt. Dit leidt tot het concept van een beslissingsmodel, dat prescriptieve analytische benaderingen kan bevatten om output te produceren die voorschrijft welke stappen moeten worden genomen. Naast toegelichte modellen zijn er ook diagnostische en prescriptieve modellen. Elk is nuttig voor het maken van bepaalde soorten keuzes.
Belangrijk is dat beslissingen niet alleen bepalen wanneer er moet worden gehandeld, maar ook wanneer er niet moet worden gehandeld.
Bedrijfsresultaten worden meetbaar en gecommuniceerd, en op gegevens gebaseerde bedrijfsverbeteringen worden gestimuleerd nu vooruitstrevende bedrijven gegevens en analyses integreren in hun bedrijfsstrategie en digitale transformatie.
Technieken voor gegevensanalyse
Gegevensanalisten kunnen gegevens verwerken en informatie extraheren met behulp van verschillende analytische methoden en technieken. Hier zijn enkele van de meest voorkomende benaderingen.
- Monte Carlo. De kans van gebeurtenissen wordt gemodelleerd met behulp van Monte Carlo-simulaties. Deze simulaties bieden meer voorspellende kracht dan andere data-analysemethoden omdat ze rekening houden met een breder scala aan waarden en factoren, wat handig is om risico's te verminderen en verliezen te voorkomen.
- Regressie analyse. Het doel van regressieanalyse is het identificeren van de potentiële impact van een verandering in één afhankelijke variabele op de andere afhankelijke variabelen.
- Tijdreeksanalyse. Tijdreeksanalyse is een methode om gegevens over een bepaalde periode te bestuderen en een oorzakelijk verband vast te stellen tussen de waarde van een gegevenspunt en de frequentie waarmee het voorkomt. De financiële markten en conjunctuurcycli zijn veelgebruikte toepassingen van deze methode van data-analyse.
- Factoren analyse. Met behulp van factoranalyse kunt u een enorme dataset verkleinen tot een meer beheersbare omvang. Gehoopt wordt dat door deze strategie toe te passen, eerder verduisterde tendensen kunnen worden blootgelegd.
- Cohortanalyse. Cohortanalyse is het proces van het segmenteren van een dataset in subsets met vergelijkbare kenmerken, meestal op basis van een klantprofiel. Dit maakt de weg vrij voor een nog diepgaander statistisch onderzoek van een geselecteerde steekproef van data door data-analisten en andere gebruikers van data-analyse.
Tools voor gegevensanalyse
Data-analyse is snel vooruitgegaan in technologische mogelijkheden en maakt gebruik van een breed scala aan wiskundige en statistische benaderingen voor het kraken van cijfers. Tegenwoordig kunnen data-analisten kiezen uit een breed scala aan programma's die helpen bij het verzamelen van gegevens, het archiveren van gegevens, het verwerken van gegevens en het presenteren van resultaten.
Gegevensanalyse is nooit erg afhankelijk geweest van spreadsheets of programma's zoals Microsoft Excel. De data-analisten van tegenwoordig gebruiken vaak ongefilterde programmeertalen om databases te wijzigen en te manipuleren. Python, een open-source programmeertaal, wordt veel gebruikt. Voor statistische analyse of grafische modellering kunnen meer gespecialiseerde gegevensanalyseprogramma's, zoals R, worden gebruikt.
Ook bij het rapporteren of communiceren van conclusies hebben data-analisten ondersteuning. Tableau en Power BI zijn zowel gegevensvisualisatie- als analysetoepassingen die worden gebruikt om gegevens te verzamelen, analyses uit te voeren en bevindingen te delen via dashboards en rapporten.
Er komen ook nieuwe tools aan die data-analisten kunnen helpen. Hoewel Apache Spark een open-sourceplatform is dat nuttig is voor het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens, is SAS een analysetool die kan helpen bij datamining. Data-analisten hebben tegenwoordig toegang tot een breed scala aan technologische tools, waarmee ze de waarde die ze aan hun organisatie toevoegen, kunnen vergroten. Lees ook Beste tools voor gegevensanalyse: bijgewerkt
Waarom is data-analyse belangrijk?
De meeste divisies in moderne bedrijven vertrouwen op data-analyse om actuele gebeurtenissen te analyseren en plannen voor de toekomst te maken. Veel positieve resultaten zijn mogelijk als gevolg van het nemen van deze maatregelen. Onder deze voordelen zijn:
#1. Bedrijfskosten verlagen
Ondanks zorgen over de initiële kosten, is het uiteindelijk financieel zinvol om in een data-analist te investeren. Geld besparen kan worden bereikt door het vermijden van financiële risico's, het versterken van de gegevensbeveiliging en andere maatregelen die mogelijk worden gemaakt door grondige gegevensanalyse. Data-analyse wordt ook door bedrijven gebruikt om te zien welke afdelingen te veel geld uitgeven en welke meer geldinjecties nodig hebben. Dit resulteert in besparingen, met name op het gebied van operaties en productie, en vermindert uiteindelijk de behoefte aan menselijke arbeid.
#2. Verbeter uw vermogen om beslissingen te nemen
Gegevensanalyse stelt bedrijven ook in staat snellere, verstandigere beslissingen te nemen, waardoor tijd en geld wordt bespaard die anders zouden worden verspild aan verkwistende tactieken, ineffectieve procedures, foutieve advertenties en onbewezen ideeën voor nieuwe producten en diensten. Leiders die een datagestuurde benadering van besluitvorming hanteren, stellen hun teams in staat proactiever te zijn in het zien van mogelijkheden, omdat ze hun acties kunnen baseren op empirisch bewijs in plaats van op hun eigen persoonlijke voorkeuren of de meningen van mensen om hen heen. Een fout in de analyse- of verzamelmethode kan de gegevens mogelijk foutief of misleidend maken, maar het is nog steeds van cruciaal belang voor besluitvormers om te erkennen dat gegevens een bepaalde trend kunnen onthullen of een uitkomst kunnen voorspellen.
Daarnaast moet je DATA 2100: Intermediate Data Analytics volgen als je de beginnerscursus data-analyse hebt afgerond. In deze cursus leert u hoe u zowel enquête- als experimenteel onderzoek uitvoert. Je leert de ins en outs van het doen van enquêteonderzoek, van vragenlijstontwerp tot steekproefselectie tot gegevensanalyse en interpretatie. Deze online cursus in je eigen tempo zal je R-programmeervaardigheden aanscherpen terwijl je leert hoe je een gerandomiseerd experiment ontwerpt en analyseert.
#3. Verminder inefficiënties en verhoog de veiligheid in operaties
Het vermogen om inzichten toe te passen om de operationele efficiëntie te verbeteren, is nog een ander belangrijk voordeel van data-analyse. Bedrijven kunnen hun aanbod verbeteren door te leren van opmerkingen van klanten en gegevens die ze in grote hoeveelheden verzamelen. Mogelijkheden voor het stroomlijnen van processen, het verlagen van kosten of het verhogen van inkomsten kunnen worden ontdekt met behulp van data-analyse. Met behulp van data-analyse kunnen bedrijven snel vaststellen welke processen de beste resultaten opleveren en welke ondermaats presteren. Besluitvormers kunnen vervolgens hun tactieken aanpassen om beter te anticiperen op problemen en deze te voorkomen, risico's te beheersen en wijzigingen door te voeren.
Er is ook veel vraag naar datawetenschappers met ervaring in voorspellende modellering, aangezien deze expertise wordt gebruikt op een breed scala van gebieden, van bedrijfs- en non-profitstrategie tot politieke campagneplanning. Beginnend met een diepgaande blik op eenvoudige regressieanalyse, gaan DATA 4010: geavanceerde onderwerpen in gegevensanalyse van Penn LPS Online verder met meer complexe onderwerpen in R, zoals mapping, tekstanalyse, webschrapen en werken met tekenreeksvariabelen. Naast de grondbeginselen van datavisualisatie leer je ook geavanceerde technieken, zoals het gebruik van het Shiny R-pakket om interactieve datarepresentaties te bouwen.
#4. Vind nieuwe product-/servicemogelijkheden
Door inzicht te krijgen in hun huidige klantenbestand met behulp van data-analyse, kunnen bedrijven beter innoveren door gaten in de markt op te vullen voor producten en diensten die ze al aanbieden. Met behulp van gegevens kunnen bedrijven niet alleen controleren hoe goed hun producten verkopen en hoe tevreden klanten zijn, maar ook hoe het hun concurrenten vergaat. Organisaties kunnen de inzichten uit data-analyse gebruiken om de klantenservice te verbeteren, hun marketingstrategieën aan te passen aan de behoeften van hun demografische doelgroep en hun productlijnen bij te werken om te voldoen aan de veranderende voorkeuren van hun klantenkring. Het succes of falen van een bedrijf kan afhangen van het vermogen om gebruik te maken van de inzichten die worden geboden door de toegenomen flexibiliteit van big data.
#5. Krijg een beter begrip van specifieke markten
Bedrijven kunnen een schat aan inzicht krijgen in de smaak, wensen en browse-/koopgewoonten van klanten door hun digitale voetafdruk te analyseren. Bedrijven kunnen sneller trends en patronen in doelgebieden ontdekken door gegevens uit deze markten te analyseren en hun producten en diensten daarop aan te passen. Hoe meer een bedrijf te weten komt over wie zijn consumenten zijn en wat ze willen, hoe beter het in staat zal zijn om de loyaliteit van de klanten te ontwikkelen, ervoor te zorgen dat ze tevreden zijn en de verkoop te stimuleren. Als leiders niet opletten, kunnen ze hun klanten zien overlopen naar een rivaal die dat wel is.
Het wordt steeds duidelijker dat het vermogen om gegevens te evalueren en de bevindingen uit te leggen op een manier die eenvoudig te begrijpen is, cruciaal is voor succes op de huidige arbeidsmarkt, of je nu op zoek bent naar een instapfunctie of een leidinggevende functie. Penn LPS Online's DATA 1010, Inleiding tot gegevensanalyse, leert u de grondbeginselen van gegevensanalyse in verschillende domeinen door middel van de programmeertaal R. Na het voltooien van deze cursus kunt u kwantitatieve gegevens gebruiken om snel en nauwkeurig problemen te diagnosticeren, formuleer gedegen conclusies en ontwerp effectieve oplossingen.
Welke vaardigheden zijn nodig om een data-analist te worden?
Om te beginnen is het cruciaal om de rol te begrijpen die een data-analist speelt. Alle data-analisten, met het risico het voor de hand liggende te zeggen, zijn geïnteresseerd in data. Ze gebruiken complexe technologische instrumenten om enorme hoeveelheden onverwerkte gegevens te doorzoeken en bruikbare conclusies te trekken. De taken van een data-analist omvatten doorgaans ook het opschonen van slechte informatie, het beoordelen van de datakwaliteit en het schrijven van rapporten voor het management.
Al deze taken vereisen, zoals u misschien al besefte, dat data-analisten een goed ontwikkelde toolkit met technische vaardigheden hebben. Overweeg de volgende selecte groep.
#1. Gegevens opschonen en voorbereiden
Volgens studies zullen datacleaners en -voorbereiders ongeveer 80% van hun tijd aan deze taken besteden. Daarom is dit vermogen cruciaal.
Een integraal onderdeel van het werk van een data-analist is het verzamelen van informatie uit vele bronnen en het formatteren ervan voor statistisch en logisch onderzoek. Het maakt ook deel uit van het opschonen van gegevens om eventuele lege plekken in te vullen en eventuele inconsistenties recht te zetten die een analyse zouden kunnen verstoren.
Hoewel gegevensvoorbereiding niet noodzakelijkerwijs het meest fascinerende onderdeel van gegevensanalyse is, kan het dat wel zijn als u het benadert als een leuke en uitdagende probleemoplossende activiteit.
#2. Statistische kennis
Data-analisten moeten een goed begrip hebben van waarschijnlijkheid en statistiek. Dit begrip zal uw onderzoek en analyse sturen, zodat u de bevindingen kunt begrijpen.
Bovendien zal het begrijpen van statistieken u ook helpen ervoor te zorgen dat uw analyse geldig is, en het zal u helpen om veelvoorkomende misvattingen en logische fouten te voorkomen.
Uw specifieke functie en de bijbehorende gegevens bepalen de precieze aard en diepgang van uw vereisten voor statistische expertise.
In het geval van een onderneming die bijvoorbeeld gebruik maakt van probabilistische analyse, is meer diepgaande bekendheid met de relevante velden vereist.
#3. Schrijven en communiceren
Een belangrijke vaardigheid voor een data-analist is het vermogen om informatie op verschillende manieren te presenteren. Succes in elke data-analysepositie vereist uitstekende communicatieve vaardigheden, waaronder schrijven, spreken, uitleggen en luisteren.
Bij het werken met anderen is communicatie essentieel. Tijdens een kick-off meeting met stakeholders uit het bedrijfsleven, bijvoorbeeld, kan aandachtig luisteren u helpen de soorten analyses te begrijpen die zij nodig hebben.
Evenzo is het belangrijk om moeilijke ideeën te kunnen communiceren met collega's die geen experts zijn in het vakgebied waarin u werkt.
Jezelf schriftelijk uitdrukken, of het nu gaat om een samenvatting van je onderzoek of een uitleg van een bevinding uit je gegevensverkenning, is even cruciaal.
Als je vooruit wilt komen in de digitale wereld, leer dan duidelijk en direct te communiceren. Het is een 'zachte' vaardigheid, maar onderschat het niet alleen daarom.
Het vermogen om de betekenis van uw bevindingen over te brengen en anderen te overtuigen uw aanbevelingen te implementeren, is net zo belangrijk als uw analytisch vermogen.
#4. Probleemoplossing
Elke dag krijg je als data-analist te maken met uitdagingen als storingen, fouten en haperingen. Een andere belangrijke vaardigheid die een data-analist moet hebben, is het vermogen om problemen te identificeren en creatieve oplossingen te bedenken.
Enkele mogelijke uitkomsten worden hieronder opgesomd:
- Het is mogelijk dat u iets moet leren over een bijzonderheid in het programma of de programmeertaal die u gebruikt.
- Soms moet u out-of-the-box denken vanwege de beperkte middelen van uw bedrijf.
- Het is mogelijk dat uw gegevens enkele belangrijke onderdelen missen.
- Als de tijd dringt, moet u mogelijk een "goed genoeg" -analyse uitvoeren.
In elke situatie is de vaardigheid van een data-analist om creatief te denken en problemen op te lossen van onschatbare waarde.
#5. Gegevensvisualisaties maken
Trends en patronen in gegevens kunnen beter worden begrepen wanneer ze worden gevisualiseerd. Aangezien de meeste mensen meer zijn afgestemd op visuele aanwijzingen dan op numerieke, spreekt het voor zich dat een diagram of grafiek voor hen gemakkelijker te begrijpen is dan een spreadsheet.
Het is belangrijk om grafieken te maken die prettig zijn voor de ogen om ervoor te zorgen dat uw bevindingen effectief worden gecommuniceerd. Blijf ook uit de buurt van alles wat lezers zou kunnen misleiden, zoals cirkeldiagrammen of sleutelen aan aswaarden.
Visualisaties kunnen ook een belangrijk aspect zijn van uw gegevensverkenning. Als je alleen naar de cijfers kijkt, zou je dingen kunnen missen die opvallen als je de gegevens visualiseert.
Het is buitengewoon moeilijk om een data science-functie te vinden die geen datavisualisatie nodig heeft, waardoor het een belangrijke vaardigheid voor data-analisten is.
#6. Gegevensanalyse en verkenning
In een lijst met kritieke vaardigheden voor een data-analist lijkt 'data-analyse' misschien niet op zijn plaats, maar in werkelijkheid is dit een essentiële vaardigheid.
Het analyseren van gegevens om een zakelijke vraag te beantwoorden of om aan een vereiste te voldoen, is de kernfunctie van gegevensanalyse.
Verkennende analyse is een andere methode om naar gegevens te kijken. Data-exploratie is het proces van het doorzoeken van data om verborgen patronen of correlaties te vinden die een bedrijf kunnen helpen.
Verkenning kan worden gestuurd door een zakelijke vraag, of het kan vrij ongericht zijn. U kunt mogelijk geld besparen of nieuwe markten voor uw bedrijf openen als u de tijd neemt om naar trends in de gegevens te zoeken.
Marketinggegevens en analyses
De toepassing van data-analyse in marketing evolueert naar een rol die steeds belangrijker wordt. Terwijl u campagnes voert, zijn er altijd dingen die u over uw klanten kunt leren door de klikken die ze maken, evenals likes, opens en shares.
Gegevens zijn koning. De werkelijke kracht ligt echter in het vermogen om de gegevens te verwerken en te analyseren om er inzichten uit te halen die uiteindelijk zullen leiden tot betere oordelen over toekomstige initiatieven.
Marketing is niet altijd gemakkelijk. Het is veel moeilijker als u net begint met uw nieuwe advertentiecampagne of als u experimenteert met verschillende methoden om potentiële klanten te bereiken.
Als u geen analyses heeft, weet u niet hoe goed uw marketingstrategieën presteren in termen van wat werkt en wat niet. Dit kan inefficiënt zijn en tot ernstige gevolgen leiden.
Het is mogelijk dat bepaalde bedrijven opmerkelijke resultaten kunnen behalen zonder analyses te gebruiken. Ze zijn misschien niet in staat om het succes van hun initiatieven uit te leggen en zeggen misschien gewoon: "We hadden geluk." Ondertussen, wanneer marketinginspanningen volledig bombarderen, kan niemand de oorzaak aanwijzen.
Wat is marketinggegevensanalyse?
Marketingdata-analyse is de praktijk van het bestuderen van marketingdata om zinvolle inzichten te krijgen. Dit omvat het vaststellen van kritieke marketingindicatoren, het verzamelen van betrouwbare gegevens, het volgen van de statistieken in de loop van de tijd en het toepassen van de resultaten op betere toekomstige tactieken.
'Marketinganalyse' klinkt als statistieken, maar het is zoveel meer. Om marketingdoelstellingen te bereiken, is het een proces dat mensen, tools en technologie omvat.
Marketingdata-analyse geeft u de mogelijkheid om te ontdekken wat werkt en waarom. Deze procedure zal u helpen om volledig te profiteren van wat het kan.
Waarom is data-analyse belangrijk in marketing?
Marketingdata-analyse wordt door bedrijven op verschillende manieren gebruikt. Overweeg enkele veel voorkomende voorbeelden:
#1. Voorspelling van potentiële resultaten
Met behulp van actuele en historische gegevens kan men een voorspellingsmodel met voorspellende analyses bouwen. Bovendien kunt u met behulp van dit type analyse de mate van interesse in een bepaald stuk inhoud of marketing bepalen, evenals het tijdsbestek waarin u een aankoop van een bepaalde lead kunt verwachten. U kunt uw winst maximaliseren, een bredere demografie bereiken en nieuwe consumenten aantrekken door middel van meer gerichte advertenties als u goed begrijpt hoe uw kortingen en speciale aanbiedingen worden ontvangen door verschillende demografische subgroepen, zoals leeftijdsgroepen.
#2. Trends en voorkeuren van klanten
Als u de trends en voorkeuren van uw klanten begrijpt, kunt u uw marketingmix aanpassen zodat deze aantrekkelijker wordt voor de doelgroep die u probeert te bereiken.
Deze gegevens kunnen u ook helpen uw klantenbestand op te delen in beter beheersbare brokken voor meer gerichte advertentie-inspanningen.
#3. Uitzending en berichtverzending
Met behulp van data-analyse kunt u bepalen welke kanalen en media het meest productief zijn in termen van het bereiken en converteren van uw doelgroep. Met deze gegevens zijn nauwkeurigere en succesvollere marketingcampagnes mogelijk.
#4. Klantenservice
Het gebruik van analyses maakt het mogelijk om de klantenondersteuning te verbeteren door de identificatie mogelijk te maken van gebieden waarin consumenten moeilijkheden ondervinden of hulp nodig hebben. Deze informatie kan worden gebruikt bij het maken van trainingsmateriaal en het verbeteren van alternatieven voor zelfbediening.
Voors en tegens van data-analyse in marketing
Data-analyse wordt steeds belangrijker in het huidige economische landschap. Ik zal je een paar voorbeelden geven waarom.
PROS
#1.Een betere marketingstrategie
Data Analytics geeft je een neutrale blik op je marketinginspanningen. Hierdoor kunt u beter geïnformeerde keuzes maken in plaats van te vertrouwen op vermoedens. Het toepassen van analytics zowel voor als na het nemen van een beslissing kan u helpen om optimale resultaten te behalen. Dit zal helpen bij het monitoren van de resultaten van uw campagnes en het maken van aanpassingen indien nodig.
#2. Bespaart zowel tijd als geld
Data-analyse stelt iemand in staat om te bepalen welke marketingmethoden het meest productief zijn bij het creëren van resultaten en om die strategieën dienovereenkomstig te kiezen. Dit helpt u niet alleen tijd en geld te besparen op toekomstige initiatieven, maar zorgt er ook voor dat er geen geld wordt uitgegeven aan activiteiten die geen resultaat opleveren.
#3. Effecten op andere gebieden
De toepassing van marketing analytics kan effect hebben op andere gebieden. Zo kan het je naamsbekendheid aanzienlijk vergroten, maar ook de kwaliteit van je content, de optimalisatie van je kanalen en je begrip van je klanten.
CONS
Het kan voor veel bedrijven moeilijk zijn om een analyseproces op te zetten dat op betrouwbare wijze belangrijke KPI's meet en bijhoudt. Het ontwikkelen van een betrouwbare analytische methode brengt veel problemen met zich mee. Hier zijn enkele van de belangrijkste obstakels die we moeten overwinnen.
#1. Marketinggegevens zijn zowel enorm als gevarieerd
De marketingomgeving van vandaag is enorm en ingewikkeld. De meeste distributie vindt nu online plaats en de informatie die campagnes genereren, wordt gelezen op een grote verscheidenheid aan platforms. Hoewel deze schat aan informatie nuttig is, resulteert het vaak in een data-overload voor marketingafdelingen.
#2. Ontoereikende middelen
Een andere typische moeilijkheid is dat bedrijven meer middelen nodig hebben om data-analyse efficiënt te gebruiken. Het zal een topprioriteit zijn om het aantal medewerkers met analytische expertise te vergroten. Veel bedrijven hebben niet de middelen om zich te wijden aan data-analyse, en nog minder hebben de tijd om zich te wijden aan marketing data-analyse.
#3. Onvoldoende onderwijs en opleiding
Bij veel marketingbureaus ontbreekt het aan expertise in het gebruik van data-analyse. Statistische analyse, datavisualisatie en technische expertise zijn allemaal nodig voor effectieve marketingdata-analyse. Het is cruciaal om de markt en de aangeboden producten goed te begrijpen. Deze vaardigheden zijn vereist om gegevens te interpreteren en bruikbare conclusies te trekken.
Hoe kan data-analyse de marketingstrategie helpen?
Zelfs zonder een duidelijke marketingstrategie of analyseproces kunnen bedrijven marketingactiviteiten ondernemen. Analytics maakt mogelijk geen deel uit van de marketingbudgetten van startups en kleinere bedrijven. Zouden ze het zonder kunnen? Waarschijnlijk niet, omdat marketinganalyses helpen om uw aanpak uniform te houden. Zonder een analytische procedure kun je net zo goed in het donker rondrijden.
Met de juiste data-analysebenadering kunt u zien hoe uw marketing het nu doet en hoe u deze kunt verbeteren. Lees ook ANALYTIC SERVICE: Gids voor Data Analytics Service
Analytics helpt u ook te zien hoe goed uw strategie werkt, zodat u deze indien nodig kunt aanpassen. U kunt uw gedachten bij de taak houden en zo de productiviteit verbeteren.
Gegevensanalyse gebruiken in marketing
Er zijn verschillende effectieve benaderingen om data-analyse in marketing op te nemen die kunnen worden afgestemd op de behoeften van uw klant of bedrijf en de branche waarin zij actief zijn. Enkele basisprincipes om het meeste uit de analyse van marketinggegevens te halen, zijn de volgende:
#1. Denk na over uw marketinginspanningen uit het verleden
Bepalen of uw bedrijf of klant al dan niet eerder data-analyse heeft gebruikt om marketingbeslissingen te sturen, is een cruciale eerste stap. Daarom is het belangrijk om te weten te komen hoe succesvol hun marketingcampagnes zijn geweest. Grafieken en andere visuele weergaven van gegevens kunnen verkooptrends en de effectiviteit van marketingcampagnes onthullen.
#2. Onderzoek het recente traject van de markt
Het controleren van de gezondheid van de markt kan nuttige details onthullen over de mensen die u met uw marketinginspanningen wilt bereiken. Het belangrijkste is dat u hiermee kunt zien of er een haalbare kans is voor nieuwkomers op de markt. Een gebruikelijke methode hiervoor is het onderzoeken van het marktaandeel van concurrerende producten.
Door hun concurrenten te bestuderen en te letten op marktverschuivingen, kunt u uw klanten helpen reclame te maken voor hun bedrijf. Voor bedrijven zoals bedrijven die kantoorbenodigdheden produceren, is reclame voor telewerkers een haalbare optie. Naarmate meer bedrijven een telewerkbeleid invoeren, zoeken werknemers naar comfortabele manieren om vanuit huis zaken te doen.
#3. Monitor voor opkomende marktpatronen
Soms is het met behulp van data-analyse mogelijk baanbrekende marktbewegingen te voorzien. U kunt uw marketinginspanningen en de tevredenheid van uw doelgroep verbeteren door gebruik te maken van de inzichten die u verkrijgt door uw marketinggegevens te analyseren. Het voorspellen van marketingtrends, zowel op korte als op lange termijn, vereist inzicht in de factoren die de interesse van klanten wekken.
#4. Stimuleer marketingverandering met behulp van gegevens
Het is veel eenvoudiger om te zien hoe de smaak van consumenten in de loop van de tijd verandert als je hun huidige activiteiten met een bepaald merk volgt. U wilt misschien meer video-inhoud opnemen in uw marketingstrategie wanneer u bijvoorbeeld ziet dat minder mensen het geschreven materiaal van uw klant zien. Bedrijven kunnen vaak hun marktaandeel behouden en zelfs laten groeien door zich snel aan te passen aan kleine veranderingen in klantgedrag, wat leidt tot een toename van de omzet en het werven van nieuwe klanten.
Ontwijk gegevens en analyses
Dodge Construction Network (DCN) is een technologiebedrijf dat een uitgebreide set gegevens, analyses en relaties biedt die de commerciële bouwsector overstijgen om de krachtigste bron van informatie, kennis, inzichten en verbindingen in het veld te creëren. Ook Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS en Principia zijn slechts enkele van de brancheoplossingen die door deze organisatie worden aangedreven. Deze oplossingen bestaan al heel lang en hebben het vertrouwen gewonnen van de commerciële bouwsector.
Al met al openen deze opties duidelijke en werkbare vooruitzichten voor bedrijven van elke omvang, van lokale squadrons tot conglomeraten met meerdere staten. Al meer dan een eeuw voorziet Dodge Construction Network de industrie van de gegevens die nodig zijn om te blijven groeien en bloeien.
Rollen van Dodge Data en Analytics
Om kritieke projectvooruitzichten en -relaties beter te begrijpen en te benutten, helpen ze belanghebbenden in de bouwsector, waaronder fabrikanten en distributeurs van bouwmaterialen, algemene aannemers, onderaannemers en gespecialiseerde handel, architecten, ontwerpprofessionals en dienstverleners in de bouw. We bieden marktonderzoeksdiensten om bedrijven te helpen bij het formuleren van uitbreidingsplannen voor zowel de korte als de lange termijn, evenals geavanceerde workflowintegratieoplossingen om de pre-constructiefase te versnellen. Gerelateerd artikel: DATA ANALYSE BEDRIJVEN: Top Data Analytics Bedrijven van 2023
Deze opties geven bouwprofessionals de gegevens die ze nodig hebben om hun bedrijf te laten groeien en maken de ingewikkelde behoeften van bouwprojecten beter beheersbaar voor ondernemingen van elke omvang. Dodge Construction Network is de drijvende kracht achter de commerciële constructie van vandaag vanwege zijn eeuwenlange ervaring in het veld.
Vereist data-analyse codering?
Ja. Bij het volgen van een graad in data-analyse via internet, is coderen een absolute must. Het vereist echter geen zeer geavanceerde programmeervaardigheden. Het is echter noodzakelijk om een fundamenteel begrip van R en Python te verwerven. Daarnaast is een uitgebreide kennis van querytalen zoals SQL meer dan vereist.
Kan een Fresher een data-analist worden?
Ja. Werkgevers zoeken tegenwoordig mensen die een cursus data-analyse of bootcamp hebben gevolgd. Een portfolio van uw eerdere werk is ook handig bij het solliciteren naar data-analisten op instapniveau.
Conclusie
Tegenwoordig is data-analyse een van de meest geïnvesteerde studiegebieden. Tegen 2025, zegt Gartner, zullen traditionele analyses ter ziele gaan door nieuwere methoden zoals contextgestuurde analyse en kunstmatige intelligentie. Gartner voorziet ook belangrijke ontwikkelingen op het gebied van connected governance, het delen van data en de verspreiding van datafabrics.
Bedrijven moeten echter bedreven zijn in data-analyse en de vele vormen en toepassingen ervan, willen ze het potentieel van deze tools volledig benutten. Zelfs in een concurrerende branche kan een goed uitgevoerde analyse-implementatie het succes van het bedrijf bevorderen en de resultaten versnellen.
Veelgestelde vragen
Worden data-analisten goed betaald?
Ja. De salarissen voor data-analisten zijn hoog. Het Bureau of Labor Statistics (BLS) meldt dat het gemiddelde jaarloon in de Verenigde Staten $ 58,260 is. Het typische loon van een data-analist is veel hoger.
Hoeveel uur werken data-analisten?
Data-analisten werken vaak tussen de 40 en 60 uur per week, van maandag tot en met vrijdag. Dit schema is afhankelijk van de uren dat het bedrijf beschikbaar is voor zaken. Meestal werk je op weekdagen tussen 9 en 5 uur of tussen 8 en 6 uur.
Is data-analyse een goed beroep?
Ja. Competente data-analisten behoren tot de meest gewilde specialisten ter wereld. Data-analisten, zelfs op instapniveau, kunnen bovengemiddelde beloningen en secundaire arbeidsvoorwaarden verwachten vanwege de grote vraag en de geringe beschikbaarheid van competente sollicitanten.
Vergelijkbare artikelen
- 37 LEUKE CARRIÈRES DIE GOED BETALEN in 2023, onthuld!!
- Welke vaardigheden zijn vereist om door te groeien naar een managementrol?
- HOE EEN RECRUITER TE WORDEN: Voltooi eenvoudige stappen om te volgen
- CUSTOMER JOURNEY ANALYTICS: gids en alles wat u moet weten
Referentie
