Analisis de datos empresariales- diferentes tipos y procesos para conocer el analisis de datos
La intercalacion e implementacion inteligentes de analisis de datos empresariales bien investigados en las operaciones cotidianas pueden poner en marcha la toma de decisiones basada en datos.
Al colaborar con datos historicos de ventas y clientes en todas las facetas de las operaciones empresariales, la administracion puede obtener informacion util que conduce a mayores beneficios, eficiencia y capacidad de crecimiento.
Comprender el analisis de
datos El analisis de datos resume esencialmente la recopilacion de informacion util para una empresa, que luego se organiza, procesa y, en ultima instancia, se analiza a traves de varios metodos para proporcionar informacion vital. En el mundo de los negocios, este analisis de datos se utiliza no solo para resolver problemas y aumentar los ingresos, sino tambien para comprender mejor los patrones y las predicciones empresariales para garantizar una mayor optimizacion.
Una vez implementado, el uso del analisis de datos puede tener un impacto multifacetico en las operaciones de una organizacion, al tiempo que tiene un impacto positivo en la toma de decisiones basada en datos. Estos efectos pueden abarcar desde la construccion de estrategias de marketing especificas hasta la utilizacion de patrones identificables en la demanda. Al comprender el comportamiento del consumidor, las empresas pueden crear planes de ventas basados en tendencias cuantitativas para evitar la incertidumbre.
4 Tipos clave de analisis de datos empresariales El analisis de
datos puede ser un proceso complicado y diverso. Por lo tanto, las empresas deben mirar primero hacia adentro para identificar sus objetivos y requisitos para los analisis a fin de ver cual de los 4 tipos principales de analisis de datos se adaptara a su situacion.
1. Analisis descriptivo
Esta forma de analisis de datos consiste en mirar el pasado para comprender mejor el futuro. En pocas palabras, el analisis descriptivo de datos toma datos de ejercicios financieros anteriores para extraer conclusiones sobre el funcionamiento actual y futuro de una empresa. Este tipo de analisis se utiliza con gran efecto en la busqueda de clientes potenciales de ventas y el seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI).
2. Analisis de
diagnostico El analisis de datos de diagnostico consiste en comprender por que ocurrio un evento, si fue positivo o negativo, para comprender como ocurrio. Despues de identificar las causas y factores que rodean estos escenarios, las empresas pueden tomar medidas preventivas o replicar el proceso. Por ejemplo, el analisis de diagnostico se utiliza para identificar bajadas o aumentos de ventas para ayudar a las empresas a emplear las estrategias de marketing correctas para avanzar.
3. Analisis predictivo
A diferencia del analisis descriptivo, el analisis predictivo de datos busca mirar hacia el futuro, normalmente mediante el uso de datos descriptivos. Esto permite a una empresa utilizar estadisticas y cifras anteriores para predecir lo que sucedera en el proximo trimestre o ano. El modelo de analisis predictivo se puede utilizar para pronosticar todo, desde tendencias del mercado hasta ingresos continuos. Al mirar hacia el futuro, las empresas tambien pueden evaluar los riesgos potenciales en la cadena de suministro antes de que surjan problemas.
4. Analisis prescriptivo
Este es a menudo el mas completo de los 4 tipos de analisis de datos. El metodo de analisis prescriptivo combina elementos de los modelos descriptivos, diagnosticos y predictivos para permitir a las empresas formular planes basados en datos. Durante este proceso, las empresas pretenden crear conocimientos practicos que impacten positivamente las decisiones y la direccion de la empresa en el futuro.
Guia de 5 pasos para analizar datos
Para las empresas, la informacion es potencia, lo que significa que la capacidad de procesar datos de manera eficiente y precisa puede afectar significativamente la capacidad de una organizacion para escalar las operaciones. Siguiendo los 5 pasos generales para el procesamiento y analisis de datos, las organizaciones pueden aprovechar y utilizar todo el potencial de sus conjuntos de datos.
1. Haga las preguntas correctas
Antes de que comience el analisis de datos, comience por idear preguntas claras y mensurables que buscan resolver un problema especifico. Esto podria entranar la realizacion de ajustes en el numero de funcionarios, como la viabilidad de aumentar el equipo o estudiar la viabilidad de aplicar medidas de reduccion de gastos sin afectar negativamente a la calidad.
2. Elija Que medir y como medirlo
Una vez identificadas las preguntas correctas, el siguiente paso en el analisis de datos implica decidir que conjuntos de datos se requieren para responderlas. Como una pregunta amplia puede tener multiples partes, puede ser necesario desglosar el tema mas abajo.
Por ejemplo, al examinar la viabilidad de aumentar el numero de funcionarios, seria prudente medir algo mas que la viabilidad general, sino si ese aumento se puede mantener durante los periodos de ventas lentos. Tambien es crucial decidir como se medira esto, por ejemplo, que unidad de medida y marco temporal se utilizara.
3. Compagina los datos
Una vez que se han establecido las preguntas clave y se han definido las medidas y los parametros, la recopilacion de datos puede comenzar.
Sin embargo, antes de recopilar esos datos, las empresas deben explorar que informacion se puede obtener de fuentes existentes e idear un sistema de almacenamiento de archivos para ayudar con la delegacion de tareas y la organizacion del equipo. A traves de la integracion de datos y sistemas, las empresas pueden recopilar y limpiar automaticamente toda la informacion en una sola base de datos.
4. Analizar los datos
Con la ayuda del software de integracion de datos, el analisis ahora puede comenzar. En este paso, los datos deben ser ordenados y manipulados para incluir patrones claros, tendencias y variaciones.El
uso de visualizaciones como graficos y graficos puede mostrar claramente las correlaciones en datasets existentes. Dependiendo de las conclusiones de este paso, es posible que las empresas deban revisar los pasos anteriores para recopilar informacion adicional, como informacion del mercado y big data.
El software de integracion puede conectar todos los sistemas existentes, como el punto de venta, el seguimiento de inventario, la prevision y el software de generacion de informes para crear un flujo libre de informacion y automatizar el proceso de analisis.
5. Interpretar los hallazgos
Una vez que los resultados estan en el momento de entender con precision lo que significan. Durante este ultimo paso, las empresas deben hacer las siguientes 3 preguntas clave-
- Respondio el analisis de datos a la pregunta inicial? Si es asi, como?
- El analisis de los datos refuto alguna objecion? Si es asi, como?
- Cuales son las limitaciones del estudio?
7 Pasos del proceso de toma de decisiones empresariales
Guia para la toma de decisiones basada en datos- procesos, consejos y beneficios La toma de decisiones
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