Data Analytics

Mikä Data Analytics on?

Dataanalytiikka on tiedettä, joka analysoi raakadataa tehdäkseen niistä johtopäätöksiä. Monet data-analytiikan tekniikat ja prosessit on automatisoitu mekaanisiksi prosesseiksi ja algoritmeiksi,. jotka toimivat ihmisravinnoksi tarkoitetun raakadatan yli.

Tietojen analysoinnin ymmärtäminen

Dataanalytiikka on laaja käsite, joka kattaa monia erilaisia data-analyysin tyyppejä. Kaiken tyyppiseen tietoon voidaan soveltaa data-analytiikkatekniikoita, jotta saadaan tietoa, jota voidaan käyttää parantamaan asioita. Tietojen analysointitekniikat voivat paljastaa trendejä ja mittareita, jotka muuten katoaisivat tietomassasta. Näitä tietoja voidaan sitten käyttää prosessien optimointiin yrityksen tai järjestelmän yleisen tehokkuuden lisäämiseksi.

Esimerkiksi valmistusyritykset kirjaavat usein eri koneiden ajo-, seisonta- ja työjonot ja analysoivat sitten tiedot työkuormien paremmin suunnittelemiseksi, jotta koneet toimivat lähempänä huippukapasiteettia.

Data-analytiikka voi tehdä paljon muutakin kuin osoittaa tuotannon pullonkauloja. Peliyhtiöt käyttävät data-analytiikkaa asettaakseen palkintoaikatauluja pelaajille, jotka pitävät suurimman osan pelaajista aktiivisina pelissä. Sisältöyritykset käyttävät monia samoja data-analyyseja pitääkseen sinut napsauttamalla, katsomassa tai järjestämässä sisältöä uudelleen saadaksesi uuden näkymän tai toisen napsautuksen.

Tietojen analysointi on tärkeää, koska se auttaa yrityksiä optimoimaan suorituskykynsä. Sen käyttöönotto liiketoimintamallissa tarkoittaa, että yritykset voivat auttaa vähentämään kustannuksia tunnistamalla tehokkaampia tapoja toimia ja tallentamalla suuria tietomääriä. Yritys voi myös käyttää data-analytiikkaa tehdäkseen parempia liiketoimintapäätöksiä ja auttaa analysoimaan asiakastrendejä ja -tyytyväisyyttä, mikä voi johtaa uusiin – ja parempiin – tuotteisiin ja palveluihin.

SQL

Jotkut nykyaikaisen data-analytiikan alkuajoista johtuvat SQL:stä. Tämä vuonna 1979 luotu laskentakieli mahdollistaa relaatiotietokantojen kyselyn ja tuloksena olevien tietojoukkojen analysoinnin helpommin. SQL on edelleen laajalti käytössä.

Tietojen analysoinnin vaiheet

Tietojen analysointiin liittyvä prosessi sisältää useita eri vaiheita:

1. Ensimmäinen vaihe on määrittää tietovaatimukset tai kuinka tiedot ryhmitellään. Tiedot voidaan erotella iän, väestörakenteen, tulojen tai sukupuolen mukaan. Tietojen arvot voivat olla numeerisia tai jaettuna luokittain.

2. Data-analytiikan toinen vaihe on sen kerääminen. Tämä voidaan tehdä useista eri lähteistä, kuten tietokoneista, verkkolähteistä, kameroista, ympäristölähteistä tai henkilöstön kautta.

3. Kun tiedot on kerätty, ne on järjestettävä niin, että ne voidaan analysoida. Tämä voi tapahtua laskentataulukolla tai muulla ohjelmistolla, joka voi ottaa tilastotietoja.

4. Tiedot puhdistetaan sitten ennen analysointia. Tämä tarkoittaa, että se puhdistetaan ja tarkistetaan sen varmistamiseksi, ettei siinä ole päällekkäisyyksiä tai virheitä ja ettei se ole epätäydellinen. Tämä vaihe auttaa korjaamaan mahdolliset virheet ennen kuin se siirtyy data-analyytikon analysoitavaksi.

Tietojen analysointityypit

Dataanalytiikka on jaettu neljään perustyyppiin.

1. Kuvaava analytiikka: Tämä kuvaa, mitä on tapahtunut tietyn ajanjakson aikana. Onko katselukerrat nousseet? Onko myynti vahvempi tässä kuussa kuin viimeksi?

2. Diagnostinen analytiikka: Tämä keskittyy enemmän siihen, miksi jotain tapahtui. Tämä edellyttää monipuolisempaa datan syöttämistä ja hieman hypoteesia. Vaikuttiko sää oluen myyntiin? Vaikuttiko viimeisin markkinointikampanja myyntiin?

3. Ennakoiva analytiikka: Tämä siirtyy siihen, mitä todennäköisesti tapahtuu lähitulevaisuudessa. Mitä tapahtui myynnille viimeksi kun meillä oli kuuma kesä? Kuinka moni säämalli ennustaa kuumaa kesää tälle vuodelle?

4. Preskriptiivinen analytiikka: Tämä ehdottaa toimintatapaa. Jos kuuman kesän todennäköisyyttä mitataan näiden viiden säämallin keskiarvona yli 58 %, meidän pitäisi lisätä panimoon iltavuoro ja vuokrata lisäsäiliö tuotannon lisäämiseksi.

Dataanalytiikka tukee monia finanssimaailman laadunvalvontajärjestelmiä, mukaan lukien yhä suositumpi Six Sigma -ohjelma. Jos et mittaa jotain oikein – olipa kyseessä painosi tai vikojen lukumäärä miljoonaa kohti tuotantolinjassa – sen optimointi on lähes mahdotonta.

Joitakin data-analytiikan käyttöön ottaneita sektoreita ovat muun muassa matkailu- ja ravintola-ala, jossa käännökset voivat olla nopeita. Tämä toimiala voi kerätä asiakastietoja ja selvittää, missä mahdolliset ongelmat piilevät ja kuinka ne korjataan.

Terveydenhuolto yhdistää suurien määrien strukturoidun ja strukturoimattoman datan käytön ja käyttää data-analytiikkaa nopeiden päätösten tekemiseen. Samoin vähittäiskauppa käyttää suuria määriä tietoa vastatakseen ostajien jatkuvasti muuttuviin vaatimuksiin. Jälleenmyyjien keräämät ja analysoivat tiedot voivat auttaa heitä tunnistamaan trendit, suosittelemaan tuotteita ja lisäämään voittoja.

Joulukuussa 2021 dataanalyytikon keskimääräinen kokonaissumma Yhdysvalloissa oli hieman yli 93 000 dollaria.

Tietojen analysointitekniikat

On olemassa useita erilaisia analyyttisiä menetelmiä ja tekniikoita, joita dataanalyytikot voivat käyttää tietojen käsittelyyn ja tiedon poimimiseen. Jotkut suosituimmista menetelmistä on lueteltu alla.

• Regressioanalyysi sisältää riippuvien muuttujien välisen suhteen analysoinnin sen määrittämiseksi, kuinka yhden muutos voi vaikuttaa muutokseen toisessa.

• Tekijäanalyysi tarkoittaa suuren tietojoukon ottamista ja pienentämistä pienemmäksi. Tämän liikkeen tavoitteena on yrittää löytää piilotettuja trendejä, joita muuten olisi ollut vaikeampi havaita.

• Kohorttianalyysi on prosessi, jossa tietojoukko jaetaan samankaltaisten tietojen ryhmiin, jotka usein jaetaan asiakkaiden demografisiin tietoihin. Näin dataanalyytikot ja muut data-analytiikan käyttäjät voivat sukeltaa tarkemmin tiettyä datan osajoukkoa koskeviin lukuihin.

• Monte Carlo -simulaatiot mallintavat erilaisten tulosten toteutumisen todennäköisyyttä. Nämä simulaatiot, joita käytetään usein riskien vähentämiseen ja tappioiden ehkäisyyn, sisältävät useita arvoja ja muuttujia, ja niillä on usein paremmat ennusteominaisuudet kuin muilla data-analytiikkamenetelmillä.

• Aikasarjaanalyysi seuraa tietoja ajan kuluessa ja vahvistaa datapisteen arvon ja datapisteen esiintymisen välistä suhdetta. Tätä data-analyysitekniikkaa käytetään yleensä suhdannesuuntausten havaitsemiseen tai taloudellisten ennusteiden ennustamiseen.

Tietojen analysointityökalut

Lukujen murskaamiseen käytettävien lukuisten matemaattisten ja tilastollisten lähestymistapojen lisäksi data-analytiikka on kehittynyt nopeasti teknologisissa ominaisuuksissa. Nykyään dataanalyytikoilla on laaja valikoima ohjelmistotyökaluja, jotka auttavat hankkimaan tietoja, tallentamaan tietoja, käsittelemään tietoja ja raportoimaan havainnoista.

Tietojen analysointi on aina ollut löysästi sidoksissa laskentataulukoihin ja Microsoft Exceliin. Nyt data-analyytikot ovat myös usein vuorovaikutuksessa raaka-ohjelmointikielten kanssa muuntaessaan ja manipuloidakseen tietokantoja. Usein käytetään avoimen lähdekoodin kieliä, kuten Python. Tarkempia data-analytiikan työkaluja, kuten R, voidaan käyttää tilastolliseen analyysiin tai graafiseen mallinnukseen.

Tietoanalyytikot auttavat myös havaintojen raportoinnissa tai viestimisessä. Sekä Tableau että Power BI ovat tietojen visualisointi- ja analysointityökaluja tietojen kokoamiseen, data-analytiikan suorittamiseen ja tulosten jakamiseen kojelautailujen ja raporttien kautta.

Myös muita työkaluja on tulossa avuksi dataanalyytikoille. SAS on analytiikka-alusta, joka voi auttaa tiedon louhinnassa,. kun taas Apache Spark on avoimen lähdekoodin alusta, joka on hyödyllinen suurten tietojoukkojen käsittelyyn. Dataanalyytikoilla on nyt laaja valikoima teknisiä valmiuksia parantaakseen edelleen yritykselleen tuottamaa arvoa.

Bottom Line

Maailmassa, joka on yhä riippuvaisempia tiedoista ja tilastojen keräämisestä, data-analytiikka auttaa yksilöitä ja organisaatioita varmistamaan tietonsa. Erilaisia työkaluja ja tekniikoita käyttämällä joukko raakalukuja voidaan muuntaa informatiivisiksi, opetukselliseksi oivallukseksi, joka ohjaa päätöksentekoa ja harkittua hallintaa.

Kohokohdat

• Dataanalytiikka on tiedettä, joka analysoi raakadataa tehdäkseen niistä johtopäätöksiä.

• Erilaisia lähestymistapoja data-analytiikkaan kuuluu tarkastelu, mitä tapahtui (kuvaava analytiikka), miksi jotain tapahtui (diagnostinen analytiikka), mitä tulee tapahtumaan (ennustava analytiikka) tai mitä pitäisi tehdä seuraavaksi (prescriptive analytics).

• Data-analytiikka auttaa yritystä optimoimaan suorituskykyään, toimimaan tehokkaammin, maksimoimaan tuoton tai tekemään strategisemmin ohjattuja päätöksiä.

• Data-analytiikan tekniikat ja prosessit on automatisoitu mekaanisiksi prosesseiksi ja algoritmeiksi, jotka toimivat ihmisravinnoksi tarkoitetun raakadatan yli.

• Tietojen analysointi perustuu useisiin ohjelmistotyökaluihin, jotka vaihtelevat laskentataulukoista, tietojen visualisointi- ja raportointityökaluista, tiedonlouhintaohjelmista tai avoimen lähdekoodin kielistä parhaan tiedonkäsittelyn saavuttamiseksi.

UKK

Miksi Data Analytics on tärkeää?

Tietojen analysointi on tärkeää, koska se auttaa yrityksiä optimoimaan suorituskykynsä. Sen sisällyttäminen liiketoimintamalliin tarkoittaa, että yritykset voivat auttaa vähentämään kustannuksia tunnistamalla tehokkaampia tapoja toimia. Yritys voi myös käyttää data-analytiikkaa tehdäkseen parempia liiketoimintapäätöksiä ja auttaa analysoimaan asiakastrendejä ja -tyytyväisyyttä, mikä voi johtaa uusiin – ja parempiin – tuotteisiin ja palveluihin.

Mitkä ovat 4 tietoanalyysityyppiä?

Dataanalytiikka on jaettu neljään perustyyppiin. Kuvaava analytiikka kuvaa, mitä on tapahtunut tietyn ajanjakson aikana. Diagnostinen analytiikka keskittyy enemmän siihen, miksi jotain tapahtui. Ennakoiva analytiikka siirtyy siihen, mitä todennäköisesti tapahtuu lähitulevaisuudessa. Lopuksi ohjeellinen analytiikka ehdottaa toimintatapaa.

Kuka käyttää Data Analyticsia?

Data-analytiikka on otettu käyttöön useilla sektoreilla, kuten matkailu- ja ravintola-alalla, joissa käännökset voivat olla nopeita. Tämä toimiala voi kerätä asiakastietoja ja selvittää, missä mahdolliset ongelmat piilevät ja kuinka ne korjataan. Terveydenhuolto on toinen ala, jossa yhdistyvät suurien määrien strukturoidun ja strukturoimattoman datan käyttö ja data-analytiikka voi auttaa tekemään nopeita päätöksiä. Samoin vähittäiskauppa käyttää suuria määriä tietoa vastatakseen ostajien jatkuvasti muuttuviin vaatimuksiin.