Analisi dei dati aziendali- diversi tipi e processi per conoscere l'analisi dei dati
La raccolta intelligente e l'implementazione di un'analisi dei dati aziendali ben studiata nelle operazioni quotidiane possono mettere in moto le ruote per un processo decisionale basato sui dati.
Collaborando con i dati storici delle vendite e dei clienti in tutti gli aspetti delle operazioni aziendali, la gestione puo ottenere informazioni utili che portano a maggiori profitti, efficienza e capacita di crescita.
La comprensione dell'analisi
dei dati L'analisi dei dati sintetizza essenzialmente la raccolta di informazioni utili per un'azienda, che viene poi organizzata, elaborata e infine analizzata attraverso vari metodi per fornire informazioni essenziali. Nel mondo del business, questa analisi dei dati viene utilizzata non solo per risolvere i problemi e aumentare i ricavi, ma anche per comprendere meglio i modelli e le previsioni aziendali per garantire una maggiore ottimizzazione.
Una volta implementato, l'uso dell'analisi dei dati puo avere un impatto multi-sfaccettato sulle operazioni di un'organizzazione, influenzando positivamente il processo decisionale basato sui dati. Questi effetti possono spaziare dalla costruzione di strategie di marketing mirate all'utilizzo di modelli identificabili nella domanda. Comprendendo il comportamento dei consumatori, le aziende possono costruire piani di vendita basati su tendenze quantitative per evitare incertezze.
4 Tipi chiave di analisi dei dati aziendali L'analisi
dei dati puo essere un processo contorto e diversificato. Pertanto, le imprese dovrebbero prima guardare verso l'interno per identificare i loro obiettivi e requisiti per le analisi per vedere quale dei quattro principali tipi di analisi dei dati si adatta alla loro situazione.
1. Analisi descrittiva
Questa forma di analisi dei dati e incentrata sull'analisi del passato per comprendere meglio il futuro. In poche parole, l'analisi descrittiva dei dati prende i dati dei precedenti periodi finanziari per trarre conclusioni sul funzionamento attuale e futuro di un'impresa. Questo tipo di analisi e utilizzato per ottenere grandi risultati nella raccolta di lead di vendita e nel monitoraggio degli indicatori di prestazioni chiave (KPI).
2.
Diagnostic Analysis Diagnostic Data Analysis Diagnostic Data Analysis significa capire perche si e verificato un evento, sia esso positivo che negativo, per capire come si e verificato. Dopo aver individuato le cause e i fattori che circondano questi scenari, le aziende possono adottare misure preventive o replicare il processo. Ad esempio, l'analisi diagnostica viene utilizzata per identificare i crollo delle vendite o gli aumenti per aiutare le aziende a utilizzare le strategie di marketing corrette andando avanti.
3. Analisi predittiva
A differenza dell'analisi descrittiva, l'analisi predittiva dei dati cerca di guardare avanti, in genere utilizzando dati descrittivi. Cio consente a un'azienda di utilizzare statistiche e cifre passate per prevedere cio che accadra nel prossimo trimestre o anno. Il modello di analisi predittiva puo essere utilizzato per prevedere tutto, dalle tendenze del mercato alle entrate correnti. Guardando al futuro, le aziende possono anche valutare i potenziali rischi nella catena di fornitura prima che sorgano problemi.
4. Analisi prescrittiva
Questo e spesso il piu completo dei 4 tipi di analisi dei dati. Il metodo di analisi prescrittiva combina elementi dei modelli descrittivi, diagnostici e predittivi per consentire alle aziende di formulare piani basati sui dati. Durante questo processo, le aziende mirano a creare insight fruibili che influiscano positivamente sulle decisioni e sulla direzione dell'azienda che va avanti.
Guida in 5 fasi all'analisi dei dati
Per le aziende, le informazioni sono potenti, il che significa che la capacita di elaborare i dati in modo efficiente e accurato puo influire in modo significativo sulla capacita di un'organizzazione di scalare le operazioni. Seguendo i 5 passaggi generali per l'elaborazione e l'analisi dei dati, le organizzazioni possono sfruttare e sfruttare appieno il potenziale dei propri dataset.
1. Fai le domande giuste
Prima che inizi l'analisi dei dati, inizia con l'ideazione di domande chiare e misurabili che cercano di risolvere un problema specifico. Cio potrebbe comportare adeguamenti al numero di personale, ad esempio la possibilita di aumentare la squadra o di valutare la fattibilita dell'attuazione di misure di riduzione dei costi senza influire negativamente sulla qualita.
2. Scegliere Cosa misurare e Come misurarlo
Una volta individuate le domande giuste, il passo successivo nell'analisi dei dati consiste nel decidere quali set di dati sono necessari per rispondere. Poiche una domanda generica puo avere piu parti, potrebbe essere necessario suddividere ulteriormente l'argomento.
Ad esempio, quando si esamina la fattibilita di un aumento del numero di dipendenti, sarebbe prudente misurare piu che la redditivita complessiva, ma se tale aumento sarebbe mantenibile durante periodi di vendita lenti. E 'anche fondamentale decidere in che modo verra misurato, come ad esempio l'unita di misura e il periodo di tempo saranno utilizzati.
3. Collare i dati
Una volta che le domande chiave sono state impostate e le misurazioni e i parametri definiti, la raccolta dei dati puo iniziare.
Prima di raccogliere tali dati, tuttavia, le aziende dovrebbero esplorare quali informazioni possono essere raccolte da fonti esistenti e ideare un sistema di archiviazione dei file per facilitare la delega delle attivita e l'organizzazione del team. Attraverso l'integrazione dei dati e dei sistemi, le aziende possono raccogliere e pulire automaticamente tutte le informazioni in un unico database.
4. Analizzare i dati
Con l'aiuto del software di integrazione dei dati, l'analisi puo ora iniziare. In questo passaggio, i dati devono essere ordinati e manipolati per presentare modelli chiari, tendenze e variazioni.
L' utilizzo di visualizzazioni come grafici e grafici puo mostrare chiaramente le correlazioni nei set di dati esistenti. A seconda dei risultati ottenuti da questo passaggio, le aziende potrebbero dover rivedere i passaggi precedenti per raccogliere informazioni aggiuntive come informazioni di mercato e big data.
Il software di integrazione e in grado di collegare tutti i sistemi esistenti, come il punto vendita, il monitoraggio dell'inventario, le previsioni e il software di reporting, per creare un flusso libero di informazioni e automatizzare il processo di analisi.
5. Interpretare i risultati
Una volta che i risultati sono in e il momento di capire esattamente cosa significano. Durante questa fase finale, le aziende dovrebbero porre le seguenti 3 domande chiave-
- L'analisi dei dati ha risposto alla domanda iniziale? Se si, come?
- L' analisi dei dati ha contestato eventuali obiezioni? Se si, come?
- Quali sono i limiti dello studio?
Analisi predittiva delle vendite- che cos'e e quali sono i vantaggi?
