Одними з найуспішніших компаній у всьому світі є ті, які постійно роблять навчання та адаптацію звичкою. Незалежно від сфери діяльності, важливо завжди розуміти й аналізувати те, що сталося в минулому, що відбувається зараз і що може статися в майбутньому. Але велике питання полягає в тому, як підприємства йдуть на це? Що ж, відповідь починається і закінчується простим розумінням різних типів аналізу даних.
Однак останнім часом відбувся зсув за рамки звичайних типів аналітики, до яких ми звикли. Часи змінюються разом із безліччю процесів, у тому числі в аналітиці даних/бізнесу. І, як ми знаємо з науки, план завжди полягає в тому, щоб рухатися від відомого до невідомого. Але це те, про що я розповім в кінці цієї публікації.
А поки почнемо з основ…
огляд
Більшість компаній збирають дані на регулярній основі, але ці дані безглузді в сирому вигляді. Важливо те, що ви робите з інформацією. Аналітика даних — це процес аналізу необроблених даних, щоб виявити закономірності, тенденції та ідеї, які можуть надати цінну інформацію про певну бізнес-сферу. Ці знання, керовані даними, потім використовуються для прийняття мудрих рішень.
Однак, які дані ви можете отримати на основі даних, залежить від типу аналітики, яку ви запускаєте. І для підтвердження існує чотири типи аналітики; описові, діагностичні, прогностичні та наказові.
Тож якщо ви готові зрозуміти, як працюють різні типи аналітики і чому вони є дуже корисним інструментом зростання бізнесу, то я закликаю вас затриматися на своєму пристрої ще трохи.
Тим часом, якщо ви шукаєте певний тип аналітики, скористайтеся меню, яке можна натиснути вище, щоб перейти до відповідного розділу.
Читайте також: 7 інструментів для зростання бізнесу на 2021 рік [з посібником]
Які існують види аналітики
Нижче наведено різні типи аналітики, які також охоплюють процес даних і бізнес-аналітику.
№1. Описова аналітика (Що трапилося?)
Метою описової аналітики, як випливає з назви, є просто повідомити про те, що сталося в минулому. Він не намагається пояснити, чому щось сталося, або спробувати побудувати причинно-наслідкові зв’язки. Основна мета – представити легкозасвоюваний знімок.
Google Analytics є фантастичним прикладом описової аналітики в дії. Це дає вам короткий підсумок того, що відбувається з вашим веб-сайтом. Наприклад, скільки відвідувачів у вас було за певний період часу або звідки вони прийшли. Аналогічно, такі системи, як HubSpot, покажуть вам, скільки людей відкрили конкретну електронну пошту або взяли участь у кампанії.
Але в описовій аналітиці діють дві основні методики; агрегація даних і аналіз даних. Процес збору та представлення даних у зведеному форматі відомий як агрегація даних.
(Припустимо, що компанія електронної комерції збирає різноманітну інформацію про своїх клієнтів і відвідувачів свого веб-сайту. Зведені дані, також відомі як підсумкові дані, дадуть широке уявлення про більший набір даних. Це включає середній вік клієнта або середня кількість здійснених покупок).
З іншого боку, процес пошуку закономірностей, кореляцій та аномалій у великих наборах даних для прогнозування результатів відомий як аналіз даних. Простіше кажучи, це коли аналітик переглядає дані, щоб побачити, чи є якісь закономірності чи тенденції. Результатом описового аналізу є візуальне зображення даних, наприклад стовпчаста або кругова діаграма.
В результаті описова аналітика ущільнює величезні обсяги даних у чіткий основний підсумок того, що сталося. Як ми побачимо пізніше, це часто є відправною точкою для більш глибокого аналізу.
№2. Діагностична аналітика (чому це сталося?)
Це той тип аналітики, який намагається з’ясувати, чому щось сталося, копаючи глибше. Основна мета діагностичної аналітики – знайти аномалії у ваших даних і реагувати на них. Наприклад, якщо ваш описовий аналіз виявляє зниження продажів на 20% за березень, вам потрібно з’ясувати, чому. Діагностичне обстеження, в основному, допомагає вам у цьому.
Застосування діагностичної аналітики
Використовуючи цей тип аналітики, аналітик шукає будь-які нові джерела даних, які могли б дати більше уявлення про те, чому продажі падають. Вони можуть піти далі й виявити, що, незважаючи на велику кількість відвідувачів веб-сайту та велику кількість дій «додати в кошик», лише невеликий відсоток відвідувачів насправді робить покупку. Подальше розслідування може виявити, що більшість клієнтів вибули під час введення адреси доставки.
Це дає аналітику підказку щодо проблеми... Проблема може бути з адресною формою; ймовірно, він неправильно завантажується на мобільних пристроях, або просто був занадто довгим і незручним. Ви наближаєтеся до пошуку відповіді на аномалію даних, якщо ви вникнете трохи глибше.
Але діагностична аналітика призначена не лише для діагностики проблем; його також можна використовувати, щоб з'ясувати, що викликає сприятливі результати.
№3. Прогнозна аналітика (Що станеться в майбутньому?)
Прогнозна аналітика спрямована на передбачити, що станеться в майбутньому. Однак це можливо на основі минулих моделей і тенденцій, які допоможуть оцінити ймовірність майбутньої події або результату в бізнесі.
Прогнозні моделі буквально створюють прогнози на основі зв’язку між набором змінних. Наприклад, ви можете використати кореляцію між сезонністю та показниками продажів, щоб спрогнозувати, коли продажі впадуть. Отже, якщо ваша прогнозна модель передбачає, що продажі впадуть влітку, ви можете використати цю інформацію для створення рекламної кампанії на літню тематику або скоротити витрати в інших місцях, щоб компенсувати сезонне падіння.
З іншого боку, ви можете керувати рестораном і захотіти знати, скільки замовлень на винос ви отримаєте в звичайний суботній вечір. Результати такого типу аналітики можуть допомогти вам прийняти рішення найняти додаткового водія доставки.
Крім того, прогнозна аналітика включає компонент, який називається машинним навчанням. По суті, моделі машинного навчання розроблені для виявлення закономірностей у даних і автоматичного розвитку для створення правильних прогнозів. Це схоже на те, як люди використовують прогнозну аналітику для розробки моделей та оцінки майбутніх результатів. Однак, як ви бачите, існує маса відмінностей між аналітикою, керованою людиною, та автоматичною.
Тож загалом прогнозна аналітика використовується для передбачення широкого спектру майбутніх результатів, і хоча вона ніколи не буде на 100% правильною, вона усуває багато здогадок. Це майже найважливіша частина, коли справа доходить до прийняття бізнес-рішень і визначення найкращого курсу дій.
№ 4. Рекомендаційна аналітика (яка найкраща лінія дій?)
Щоб допомогти визначити найкращий напрямок дій, директивна аналітика вивчає те, що сталося в минулому, чому це сталося і що може статися в майбутньому. Іншими словами, директивна аналітика пояснює, як найкраще скористатися перевагами описової, діагностичної та прогнозної аналітики.
Однак це найскладніший у виконанні тип аналізу. Це тому, що він включає в себе багато, включаючи алгоритми машинного навчання, статистичні підходи та процедури обчислювального моделювання.
По суті, директивна модель оцінює всі різні моделі вибору або шляхи, якими може піти корпорація, а також їх ймовірні наслідки. Це дозволяє вам уявити, як кожен набір рішень може вплинути на майбутнє, а також кількісно оцінити вплив конкретного рішення. Просуваючись далі, організація зможе визначити оптимальні маршрути на основі всіх уявних сценаріїв і наслідків.
Карти та програми для дорожнього руху є типовими прикладами директивної аналітики в дії. Карти Google перевірять усі доступні види транспорту (наприклад, автобус, пішохід або автомобілем), поточні умови руху та ймовірні дорожні роботи під час розрахунку оптимального маршруту, щоб дістатися з точки А в пункт Б.
Рекомендаційні моделі використовуються подібним чином для обчислення всіх різних «шляхів», які корпорація може пройти для досягнення своїх цілей; з найкращим варіантом. І знати, які дії потрібно вжити для досягнення найкращих шансів на успіх, є величезною перевагою для будь-якої компанії. Тому не дивно, що директивна аналітика відіграє таку велику роль у бізнесі.
Когнітивна аналітика
Когнітивна аналітика — це галузь аналітики, яка намагається імітувати людський мозок, роблячи висновки з наявних даних і шаблонів, роблячи висновки на основі наявних баз знань, а потім знову вставляючи інформацію назад у базу знань для майбутніх висновків – само- навчання циклу зворотного зв’язку.
Семантика, алгоритми штучного інтелекту, глибоке навчання та машинне навчання — це лише деякі з розумних технологій, які складають Cognitive Analytics. Застосовуючи ці стратегії, когнітивний додаток може вчитися на основі взаємодії з даними та людьми і з часом ставати більш розумним і успішним.
Отже, простіше кажучи, підприємствам не потрібно приймати рішення вручну на основі даних чотирьох типів аналітики. Когнітивна аналітика подбає про це автоматично.
Які є 5 типів аналітики?
Всупереч поширеній помилковій думці, існує лише чотири типи аналітики, а не 5 типів. До них належать описові. Прогнозна, директивна, діагностична аналітика.
Які є 4 типів аналітики?
4 типи аналітики є описовою. Прогнозна, директивна, діагностична аналітика
Які є 4 типи бізнес-аналітики?
4 типи бізнес-аналітики включають описову. Прогнозна, директивна, діагностична аналітика
Що таке 3 стовпи аналітики?
Розширена аналітика даних побудована на трьох стовпах: швидкість, гнучкість і продуктивність, усі вони необхідні для реалізації повного потенціалу. Ці стовпи допомагають посилити стратегію аналітики та покращити ваш бізнес різними способами.
Що таке Basic Analytics?
Аналіз даних поділяється на чотири типи: описовий, діагностичний, прогнозний і приписний. Ці чотири типи аналізу даних у поєднанні можуть допомогти організації приймати рішення на основі даних.
Ключові винесення
У деяких аспектах аналіз даних схожий на пошук скарбів. Ви можете зрозуміти, який ваш наступний крок має бути заснований на підказках і думках з минулого. Усі типи компаній та організацій можуть використовувати свої дані для прийняття кращих рішень, розумного інвестування, покращення внутрішніх процедур і, зрештою, підвищити свої шанси на успіх за допомогою правильного типу аналізу.
