Analisi dei dati
L'analisi dei dati è la scienza dell'analisi dei dati grezzi al fine di trarre conclusioni su tali informazioni. Molte delle tecniche e dei processi di analisi dei dati sono stati automatizzati in processi e algoritmi meccanici che lavorano su dati grezzi per il consumo umano.
Le tecniche di analisi dei dati possono rivelare tendenze e metriche che altrimenti andrebbero perse nella massa di informazioni. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per ottimizzare i processi per aumentare l'efficienza complessiva di un'azienda o di un sistema.
Comprensione di Data Analytics
L'analisi dei dati è un termine generico che comprende molti diversi tipi di analisi dei dati. Qualsiasi tipo di informazione può essere soggetta a tecniche di analisi dei dati per ottenere informazioni che possono essere utilizzate per migliorare le cose.
Ad esempio, le aziende manifatturiere spesso registrano il tempo di esecuzione, i tempi di inattività e la coda di lavoro per varie macchine e quindi analizzano i dati per pianificare meglio i carichi di lavoro in modo che le macchine operino più vicino alla capacità massima.
L'analisi dei dati può fare molto di più che segnalare colli di bottiglia nella produzione. Le società di gioco utilizzano l'analisi dei dati per impostare programmi di ricompensa per i giocatori che mantengono attiva la maggior parte dei giocatori nel gioco. Le società di contenuti utilizzano molte delle stesse funzionalità di analisi dei dati per consentirti di fare clic, guardare o riorganizzare i contenuti per ottenere un'altra visualizzazione o un altro clic.
Il processo coinvolto nell'analisi dei dati prevede diversi passaggi:
- Il primo passo è determinare i requisiti dei dati o come sono raggruppati i dati. I dati possono essere separati per età, dati demografici, reddito o sesso. I valori dei dati possono essere numerici o divisi per categoria.
- Il secondo passo nell'analisi dei dati è il processo di raccolta. Questo può essere fatto attraverso una varietà di fonti come computer, fonti online, telecamere, fonti ambientali o attraverso il personale.
- Una volta raccolti, i dati devono essere organizzati in modo che possano essere analizzati. L'organizzazione può avvenire su un foglio di calcolo o altra forma di software in grado di acquisire dati statistici.
- I dati vengono quindi ripuliti prima dell'analisi. Ciò significa che viene rimosso e verificato per garantire che non vi siano duplicazioni o errori e che non sia incompleto. Questo passaggio consente di correggere eventuali errori prima di passare a un analista di dati da analizzare.
[Importante: l'analisi dei dati si concentra sul trarre conclusioni basate su ciò che l'analista già conosce.]
Key Takeaways
- L'analisi dei dati è la scienza dell'analisi dei dati grezzi al fine di trarre conclusioni su tali informazioni.
- Le tecniche e i processi di analisi dei dati sono stati automatizzati in processi e algoritmi meccanici che lavorano su dati grezzi per il consumo umano.
- L'analisi dei dati aiuta un'azienda a ottimizzare le sue prestazioni.
Perché conta l'analitica dei dati
L'analisi dei dati è importante perché aiuta le aziende a ottimizzare le loro prestazioni. L'implementazione nel modello di business significa che le aziende possono aiutare a ridurre i costi identificando modi più efficienti di fare business e archiviando grandi quantità di dati.
Un'azienda può anche utilizzare l'analisi dei dati per prendere decisioni aziendali migliori e aiutare ad analizzare le tendenze e la soddisfazione dei clienti, il che può portare a nuovi e migliori prodotti e servizi.
Tipi di analisi dei dati
L'analisi dei dati è suddivisa in quattro tipi di base.
- L'analisi descrittiva descrive cosa è successo in un determinato periodo di tempo. Il numero di visualizzazioni è aumentato? Le vendite sono più forti questo mese rispetto allo scorso?
- L'analisi diagnostica si concentra maggiormente sul perché è successo qualcosa. Ciò comporta input di dati più diversi e un po 'di ipotesi. Il tempo ha influenzato le vendite di birra? L'ultima campagna di marketing ha influito sulle vendite?
- L'analisi predittiva si sposta su ciò che probabilmente accadrà a breve termine. Che cosa è successo alle vendite l'ultima volta che abbiamo avuto un'estate calda? Quanti modelli meteorologici prevedono un'estate calda quest'anno?
- L'analisi prescrittiva suggerisce un corso d'azione. Se la probabilità di un'estate calda viene misurata con una media di questi cinque modelli meteorologici superiore al 58%, dovremmo aggiungere un turno serale al birrificio e noleggiare un serbatoio aggiuntivo per aumentare la produzione.
L'analisi dei dati è alla base di molti sistemi di controllo della qualità nel mondo finanziario, incluso il sempre popolare programma Six Sigma. Se non stai misurando correttamente qualcosa, che si tratti del tuo peso o del numero di difetti per milione in una linea di produzione, è quasi impossibile ottimizzarlo.
Considerazioni speciali: chi sta utilizzando Data Analytics?
Alcuni dei settori che hanno adottato l'uso dell'analisi dei dati includono l'industria dei viaggi e dell'ospitalità, dove i tempi di risposta possono essere rapidi. Questo settore può raccogliere i dati dei clienti e capire dove si trovano i problemi e come risolverli.
L'assistenza sanitaria combina l'uso di elevati volumi di dati strutturati e non strutturati e utilizza l'analisi dei dati per prendere decisioni rapide. Allo stesso modo, il settore della vendita al dettaglio utilizza abbondanti quantità di dati per soddisfare le esigenze in continua evoluzione degli acquirenti. Le informazioni che i rivenditori raccolgono e analizzano possono aiutarli a identificare le tendenze, raccomandare prodotti e aumentare i profitti.
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