Įmonės sprendimus priima remdamosi duomenimis, o tai reiškia, kad jos gali būti labiau tikros, kad jų veiksmai atneš sėkmę, nes yra duomenų, kurie juos paremtų.
Taigi, kas yra duomenų analizė?
Paprastais žodžiais tariant, duomenų analizė yra duomenų rinkimo ir tvarkymo procesas, siekiant iš jų padaryti naudingas išvadas. Duomenų analizės procesas naudoja analitinius ir loginius samprotavimus, kad gautų informaciją iš duomenų. Pagrindinis duomenų analizės tikslas – rasti duomenų prasmę, kad gautomis žiniomis būtų galima priimti pagrįstus sprendimus.
Kaip duomenų analizė naudojama versle?
Duomenų analizė analitika360.lt verslui naudojama, siekiant jam padėti bei organizacijoms priimti geresnius verslo sprendimus. Nesvarbu, ar tai būtų rinkos tyrimas, produktų tyrimas, jų kiekiai, klientų apžvalgos, nuotaikų analizė ar bet kuri kita problema, duomenų analizė suteiks įžvalgų, kurių organizacijoms reikia, kad jos galėtų tinkamai, efektyviai veikti.
Kokie yra duomenų analizės pavyzdžiai?
Duomenų analizė yra šiek tiek abstrakti sąvoka. Taigi, norint suprasti, kaip ir kodėl duomenų analizė yra svarbi įmonėms, pateikiame 4 duomenų analizės tipus ir kiekvieno iš jų pavyzdžius.
- Aprašomoji analizė: aprašomoji duomenų analizė apžvelgia ankstesnius duomenis ir pasakoja, kas atsitiko. Tai dažnai naudojama stebint pagrindinius našumo rodiklius (KPI), pajamas, potencialius pardavimus ir kt.
- Diagnostinė analizė: Diagnostikos duomenų analizės tikslas yra nustatyti, kodėl kažkas atsitiko. Kai aprašomoji analizė parodo, kad įvyko kažkas neigiamo ar teigiamo, galima atlikti diagnostinę analizę, kad išsiaiškintumėte priežastį. Įmonė gali pastebėti, kad spalio mėnesį potencialių klientų padaugėjo, ir naudoti diagnostinę analizę, kad nustatytų, kurios rinkodaros pastangos prisidėjo daugiausiai.
- Nuspėjamoji analizė: Nuspėjamoji duomenų analizė numato, kas gali nutikti ateityje. Šio tipo tyrimuose tendencijos išvedamos iš praeities duomenų, kurie vėliau naudojami ateities prognozėms formuoti. Pavyzdžiui, norint prognozuoti kitų metų pajamas, bus analizuojami ankstesnių metų duomenys. Jei pajamos kasmet didėjo 20% jau daugelį metų, prognozuotume, kad kitais metais pajamos bus 20% didesnės nei šiemet. Tai paprastas pavyzdys, tačiau nuspėjamoji analizė gali būti taikoma daug sudėtingesnėms problemoms, tokioms kaip rizikos vertinimas, pardavimų prognozavimas ar potencialių klientų įvertinimas.
- Nurodančioji analizė: Nurodančioji duomenų analizė sujungia informaciją, gautą iš ankstesnių 3 duomenų analizės tipų, ir sudaro organizacijos veiksmų planą, kad ji išspręstų kylančias problemas. Čia daromi duomenimis pagrįsti pasirinkimai.
Lithuanian