İş analitiği, büyük hacimli verilerdeki kalıpları ve eğilimleri keşfederek, kuruluşların daha iyi kararlar almasına ve performansı artırmasına yardımcı olur. Tanımlayıcı analitik en temel ve eyoğun olarak kullanılan analitik türü. İş raporlarında ve panolarda görünen KPI'ları ve ölçümleri tasarlarken kullanışlıdır. Tanımlayıcı analitik, mevcut ve geçmiş verilerdeki eğilimleri özetlemeye ve tanımlamaya odaklanır; sonunda işletmelere geçmiş olayları ve olayları anlamada yardımcı olur. Bununla birlikte, nedenlerini açıklamaya veya gelecekte ne olabileceğini tahmin etmeye çalışmaz. Bunların ışığında, "Descriptive Analytics" terimiyle ilgili örneklerinden en iyi sonucu elde etmek için atmanız gereken adımlara kadar bilmeniz gereken her şeyi gözden geçireceğiz.
Tanım
Tanımlayıcı analitik, şirket eğilimlerini daha iyi anlamak için geçmiş verilerin değerlendirilmesidir. Ayrıca, karşılaştırmalar oluşturmak için çeşitli geçmiş verilerin etkin kullanımını içerir. Yıldan yıla fiyatlandırma ayarlamaları, aydan aya satış büyümesi, kullanıcı sayısı veya abone başına toplam gelir gibi en sık rapor edilen finansal verilerin tümü açıklayıcı analitik ürünlerdir. Bu metriklerin tümü, bir şirkette belirli bir zaman diliminde neler olduğunu gösterir.
Tanımlayıcı Analitiği Anlama
Tanımlayıcı analitik, ham verileri alır ve yöneticilerin, yatırımcıların ve diğer paydaşların yararlı ve anlaşılır bulacağı bulguları geliştirmek için ayrıştırır. 1 milyon dolarlık satış gösteren bir rapor harika görünebilir, ancak bağlamdan yoksundur. Rakam bir önceki aya göre %20'lik bir düşüşü temsil ediyorsa, bu bir alarm nedenidir. Kazanç yıldan yıla %40 ise, satış planında bir şeylerin iyi çalıştığını gösterir. Ancak, şirketin satış başarısının net bir resmini elde etmek için, hedeflenen büyümeyi içeren daha büyük resme bakmanız gerekir.
Tanımlayıcı analitik, bir şirkette neler olup bittiğine ve önceki zamanlarla nasıl karşılaştırıldığına dair doğru bir resim sağlamak için geniş bir veri yelpazesinden yararlanır. Bu performans ölçüleri, güçlü ve zayıf olan alanları belirlemek için bir araç haline gelebilir. Bu da yöneticilerin daha iyi yönetim stratejileri geliştirmesine yardımcı olur.
Veri toplama ve veri madenciliği, tanımlayıcı analitik için veri toplamanın iki temel yoludur. Verilerin analiz edilebilmesi için önce elde edilmesi ve daha sonra kullanılabilir bilgilere dönüştürülmesi gerekir. Ancak o zaman şirket başkanları, şirketin nerede durduğunu daha iyi anlamak için verileri kullanabilir.
Ayrıca Oku: Paydaş Analizi: Paydaş Analizi Sürecine İlişkin Kesin Kılavuz
Tanımlayıcı Analitikten Ne Çıkartabiliriz?
Tanımlayıcı analitik, bir işletmenin başarısı ve başarısızlıkları hakkında da önemli veriler sağlar. Firmaların zaman içindeki ilerlemelerini izlemelerine ve sonuçlarını rakiplerinin sonuçlarıyla karşılaştırmasına olanak tanır. Ayrıca, temelde sizi aşağıdaki konularda aydınlatır.
- Gerçek zamanlı iş performansını izleme. İşletmeler, bireyler, gruplar ve bir bütün olarak şirket için temel ölçümleri izleyebilir. Örneğin tanımlayıcı analitik, hesap temsilcisi başına satışları, ürün hattı başına satışları veya şirketin zaman içindeki toplam satış gelirini ölçebilir.
- Şirketler, farklı zaman dilimlerindeki metrikleri karşılaştırarak başarılarını izleyebilirler. Örneğin şirketler, satış büyümesini değerlendirmek için üç aylık gelir artışını yüzde olarak hesaplayabilir ve grafiklerde tarihsel eğilimi gösterebilir.
- İşletmeler, çalışan başına gelir ve gelirin bir oranı olarak giderler gibi göstergeleri kullanarak farklı iş bölümlerinin performansını analiz etmek için açıklayıcı analitiği kullanabilir. Ayrıca, sonuçlarını sektör ortalamalarıyla veya diğer işletmelerden kamuya açık verilerle karşılaştırabilirler.
Tanımlayıcı Analitik Nasıl Kullanılır?
Şirketler, ne kadar iyi performans gösterdiklerini ve hedeflerine ulaşma yolunda olup olmadıklarını değerlendirmek için operasyonlarının birçok alanında tanımlayıcı analitikten yararlanır. Pazarlama ekipleri, kampanya performansını izlemek için dönüşüm oranları ve sosyal medya takipçileri gibi göstergeleri değerlendirmek için açıklayıcı analitiği kullanır. İmalat şirketleri, üretim hattı çıktısı ve arıza süresi gibi şeyleri takip eder.
Bireylerin bu tür analizleri kullanmanın diğer yolları arasında şunlar yer alır;
#1. Raporlar:
Tanımlayıcı analitik, bir şirketin mali tablolarında bulunan birincil mali ölçütleri oluşturur. Ayrıca, iş performansının belirli yönlerini vurgulamak için diğer tipik raporlarda da kullanışlıdır.
#2. Görselleştirmeler:
Metrikleri görüntülemek için çizelgeleri ve diğer grafik temsilleri kullanmak, bunların önemini daha geniş bir kitleye açıklamanıza yardımcı olabilir.
#3. Panolar:
Yöneticiler, yöneticiler ve diğer personel, ilerlemelerini takip etmek ve günlük görevlerini yönetmek için gösterge tablolarını kullanabilir. Gösterge tabloları, işletmelerin kendi ihtiyaçlarına göre kişiselleştirebilecekleri bir dizi temel performans göstergesi (KPI) ve diğer ilgili verileri sağlar. Bireylerin bilgiyi daha hızlı sindirmesine yardımcı olmak için, genellikle grafikler veya diğer görselleştirmeler olarak gelebilir.
Tanımlayıcı Analiz Örnekleri
Aşağıda, finanstan üretim ve satışa kadar iş yerindeki bazı tanımlayıcı analitik örnekleri verilmiştir.
- Gelir ve gider raporları, nakit akışı, alacak ve borç hesapları, envanter ve üretim.
- İş KPI'larının finansal ve diğer metrikleri, açıklayıcı analitiklerin temel örnekleridir. Bunlar, bir şirketin sağlığını ve değerini değerlendirmek için kullanılan fiyat-kazanç oranı, cari oran ve yatırılan sermayenin getirisi gibi ölçümleri içerir.
- Tanımlayıcı analitik, sosyal medya projelerinin getirisini tahmin etmeye yardımcı olan çeşitli sosyal medya platformlarıyla ilgili takipçilerdeki büyüme, katılım oranları ve gelir gibi göstergeler üretir.
- Ayrıca, net destekçi puanı gibi dahili ve harici anket sonuçlarının özetlerini de oluşturur.
Ayrıca Oku: Kredi Analizi: Kredi Analizi Süreci ve Oranları Rehberi
Beş Adımda Tanımlayıcı Analitik
Tanımlayıcı analitik genellikle oluşturmak istediğiniz metrikleri belirlemekle başlar ve bunları istediğiniz biçimde sunmakla biter. Kendi tanımlayıcı analitiklerinizi oluşturma süreçleri aşağıdaki gibidir;
#1. Oluşturmak istediğiniz metrikleri tanımlayın:
Bunlar, şirketin veya her grubun ana iş hedeflerini yansıtmalıdır. Örneğin, büyüme odaklı bir şirket, gelirindeki üç aylık artışları takip edebilirken, alacak hesapları grubu, bekleyen satış günlerini ve müşterilerden para toplamanın ne kadar sürdüğünü yansıtan diğer ölçümleri izleyebilir.
#2. Hangi bilgilerin en önemli olduğunu belirleyin:
İstediğiniz istatistikleri oluşturmak için ihtiyaç duyacağınız verileri bulun. Bazı işletmeler için veriler birkaç program ve dosyaya dağılmış olabilir. ERP sistemlerini kullanan şirketler ise veri tabanlarında ihtiyaç duydukları bilgilerin tamamı olmasa da çoğuna zaten sahip olabilirler. Bazı KPI'lar için sektör kıyaslama veritabanları, e-ticaret web siteleri ve sosyal medya platformları gibi harici veri kaynakları gerekebilir.
# 3. Verileri ayıklayın ve hazırlayın:
Veriler çok sayıda kaynaktan geliyorsa, verilerin ayıklanması, birleştirilmesi ve analiz için hazırlanması zaman alıcıdır ancak doğruluğu sağlamak için gerekli bir adımdır. Bu süreç, çeşitli kaynaklardan gelen verilerdeki tutarsızlıkları ve yanlışlıkları ortadan kaldırmak için veri temizlemeyi ve ayrıca verilerin analiz araçları tarafından kullanılabilecek bir formata dönüştürülmesini içerebilir. Veri modelleme, şirket verilerinin hazırlanmasına, düzenlenmesine ve düzenlenmesine yardımcı olmak için gelişmiş veri analitiğinde kullanılan bir prosedürdür. Bilgi sistemlerinde verileri tanımlamak ve biçimlendirmek için bir çerçevedir.
#4. Veri analizi:
Açıklayıcı analitik, elektronik tablolardan çeşitli teknolojiler kullanılarak uygulanabilir. iş zekası (BI) yazılımına. Temel matematiksel işlemlerin bir veya daha fazla değişkene uygulanması, tanımlayıcı analitikte yaygındır. Örneğin satış yöneticileri, satış başına ortalama geliri veya yeni müşterilerden elde edilen aylık geliri takip etmek isteyebilir. Parasal brüt kar marjı gibi önlemler, brüt karın satışlara oranı, yöneticiler ve finans uzmanları tarafından izlenebilir.
# 5. Mevcut veriler:
Son olarak, verilerin paydaşlar için daha kolay anlaşılmasını sağlamak için pasta grafikler, çubuk grafikler ve çizgi grafikler gibi ilgi çekici görsel temsillerde verileri sunmanız gerekir. Ancak, finans uzmanları gibi bazı kişiler verilerin rakamlarla ve tablolarla sunulmasını tercih edebilir.
kesinlikle
Tanımlayıcı analitik, önemli verileri anlaşılması kolay bir şekilde sunar. Bu nedenle her zaman gerekli olacaktır. Ancak, daha yeni analitik alanları, örneğin tahmine dayalı ve kuralcı analitik, daha fazla ilgi görüyor.
Bu tür analitikler, beklenen yakın vadeli sonuçları tahmin etmek için tanımlayıcı analitiği diğer kaynaklardan gelen ekstra verilerle birleştirir. Veri sağlamaktan fazlasını yaparlar; aynı zamanda karar vermede yardımcı olur ve olumsuz sonuçları en aza indirirken olumlu sonuçları en üst düzeye çıkarmak için stratejiler sağlar.
Ancak uygarlık henüz tüm büyük işletmelerin iyi niyetli ve ileri görüşlü bilgisayarlar tarafından yönetileceği konumda değil. İnsanlar, dünya genelindeki ofislerde ve yönetim kurulu odalarındaki kararların çoğunu vermek için 10, 20 ve 30 yıl önce kullanılan aynı tür tanımlayıcı analitiklere güveniyorlar, örneğin satışların geçen aya göre yükselip yükselmediği gibi. zamanında pazarlamak ve şirketin geçen ayki rakamlara göre yeterli arzı var mı?
Tanımlayıcı Analitik Örneği Nedir?
Aşağıda, finanstan üretim ve satışa kadar iş yerindeki bazı tanımlayıcı analitik örnekleri verilmiştir.
- Gelir ve gider raporları, nakit akışı, alacak ve borç hesapları, envanter ve üretim
Tanımlayıcı Analitik Ne İçin Kullanılır?
Tanımlayıcı analitik, bir işletmenin başarısı ve başarısızlıkları hakkında da önemli veriler sağlar. Firmaların zaman içindeki ilerlemelerini izlemelerine ve sonuçlarını rakiplerinin sonuçlarıyla karşılaştırmasına olanak tanır.
Tanımlayıcı ve Tahmine Dayalı Analitik Arasındaki Fark Nedir?
Tanımlayıcı analitik, "Ne oldu?" sorusuna yanıt verir. bir şirketin operasyonları açısından, teşhis analitiği “Neden oldu?” sorusunu yanıtlar. ve tahmine dayalı analitik, "Gelecekte ne olabilir?" sorusuna yanıt verir.
7 Analitik Yöntem Nedir?
Veri Analizi İçin En Yararlı 7 Yöntem ve Teknik
- Regresyon analizi.
- Monte Carlo simülasyonu.
- Faktor analizi.
- Kohort analizi.
- Küme analizini kullanma
- Zaman serilerini analiz etme
- duygusal analiz
3 Tanımlayıcı Yöntem Nedir?
Betimsel araştırmada, veri toplamanın üç ana yolu vardır:
- gözlem yöntemi
- vaka çalışması yöntemi
- tarama araştırma yöntemi.
İlgili Makaleler
