Что такое описательная аналитика? Определение, как это работает и преимущества

Мы не первые, кто сообщает, что современные компании используют бизнес-аналитику и анализ данных для принятия более обоснованных и обоснованных решений. Также не секрет, что инструменты и лучшие практики бизнес-аналитики и анализа данных позволяют руководителям организаций выявлять тенденции и закономерности на основе огромных объемов данных, чтобы улучшить свою производительность и результаты. В конце концов, осознанные решения имеют больше шансов на успех.

Тем не менее, всегда есть возможности для совершенствования, поскольку сегодня все меняется очень быстро.

На этой ноте давайте углубимся в описательную аналитику, включая то, что это такое, что она показывает, как она работает и почему она дает предприятиям конкурентное преимущество.

Что такое описательная аналитика?

Существует четыре различных вида бизнес-аналитики: диагностическая, описательная, прогнозирующая и предписывающая аналитика. Каждый задает свой вопрос:

• Описательная аналитика. Что случилось?
• Диагностическая аналитика. Почему это произошло?
• Прогнозная аналитика. Судя по прошлым данным, что могло произойти?
• Предписывающая аналитика. Что мы можем сделать, взяв в совокупности три остальные аналитики?

Для более детального определения мы определяем описательную аналитику как наиболее распространенную, фундаментальную форму бизнес-аналитики, используемую для мониторинга тенденций и отслеживания операционных показателей — путем обобщения и выделения закономерностей в прошлых и существующих данных.

Практика описательной аналитики позволяет создавать бизнес-показатели, отчеты и KPI (ключевые показатели эффективности), которые помогают предприятиям отслеживать свою эффективность и различные тенденции. В результате компании понимают, что произошло на данный момент, и в сочетании с другими видами бизнес-аналитики получают представление о том, почему что-то произошло, что может произойти и как подготовиться к будущим событиям.

Вот пример описательной аналитики — очень актуальный в современном цифровом мире — взаимодействие с социальными сетями. Описательная аналитика предоставляет показатели, которые помогают компаниям определить уровень отдачи от различных инициатив в социальных сетях. Эти инициативы включают уровень вовлеченности, количество подписчиков, независимо от того, растет оно или уменьшается, а также доход, полученный через платформы социальных сетей.

Специалисты по маркетингу могут использовать описательную аналитику при взаимодействии с социальными сетями, чтобы решить, какие рекламные акции работают, а от каких следует отказаться. Показатели социальных сетей также могут помочь компаниям расставить приоритеты в своих информационно-пропагандистских кампаниях в социальных сетях.

Другие примеры описательной аналитики включают финансовые показатели, которые оценивают состояние бизнеса. Сюда входят отчеты, которые показывают расходы и доходы, журналы запасов и производства, записи дебиторской и кредиторской задолженности, движение денежных средств, движение в цепочке поставок, внутренние и внешние исследования и многое другое. Да, это сложный анализ данных в описательном смысле.

Что говорит нам описательная аналитика?

Итак, описательная аналитика дает компаниям важную информацию о том, как они работают, куда идут и как они противостоят конкурентам. Но это еще не все. Так что же это говорит компаниям и начинающим профессионалам в этой области?

• Текущая производительность компании: описательная аналитика помогает компаниям отслеживать важные показатели, включающие отдельных лиц, группы и команды, а также компанию в целом. Например, описательная аналитика может показать, как дела у конкретного торгового представителя в этом квартале или какой из продуктов этого представителя продается больше всего.
• Исторические тенденции бизнеса: описательная аналитика собирает информацию за длительные периоды, и эту накопленную информацию можно использовать для отслеживания прогресса компании путем сравнения показателей за разные периоды. Например, корпоративные счетчики могут отслеживать продажи или расходы, сравнивая результаты различных кварталов, рассчитывая рост доходов в процентах и ​​отображая результаты в виде удобных для чтения диаграмм.
• Сильные и слабые стороны компании: Описательная аналитика дает профессионалам инструменты для сравнения эффективности различных бизнес-групп с использованием таких показателей, как доходы, полученные сотрудниками, или расходы в процентах от дохода. Он также будет сравнивать эти результаты с известными средними показателями по отрасли или опубликованными результатами других предприятий. Эти сравнения помогают компаниям увидеть, где у них дела идут хорошо, а где им нужно улучшиться.

Как работает описательная аналитика?

Описательная аналитика разбивается на пять этапов, в том числе:

1. Укажите бизнес-показатели

Для начала бизнес должен определить показатели, которые он хочет генерировать, исходя из основных бизнес-целей каждой группы внутри компании или общих целей компании. Например, компания, делающая упор на рост, может уделять особое внимание измерению квартального увеличения выручки. В то же время отдел дебиторской задолженности компании может отслеживать продажи в хорошие дни и другие показатели, которые показывают, сколько времени требуется, чтобы получить деньги от клиентов.

2. Определите необходимые данные

Далее компания должна найти данные, необходимые для генерации желаемых показателей. Эта задача представляет собой потенциальную проблему, поскольку соответствующие данные могут быть разбросаны по множеству файлов и приложений. Однако компаниям, использующим систему планирования ресурсов предприятия (ERP), может быть легче, поскольку у них уже будет большая часть или все необходимые данные в базах данных их систем. Кроме того, для некоторых показателей могут также потребоваться данные из внешних источников, таких как веб-сайты электронной коммерции, базы данных отраслевого сравнительного анализа или платформы социальных сетей.

3. Извлеките и подготовьте данные

Извлечение, объединение и подготовка соответствующих данных для анализа потенциально отнимает много времени, если необходимые данные анализа поступают из нескольких источников. Однако это важный шаг для обеспечения точности. Кроме того, это может включать очистку данных для устранения несоответствий и ошибок в данных, разумные усилия по учету информации, поступающей из разнородной группы источников, и преобразование данных в формат, подходящий для инструментов анализа. Типы расширенного анализа данных используют процесс, известный как моделирование данных, структуру, находящуюся в информационных системах, которая помогает подготовить, систематизировать и систематизировать информацию компании. Моделирование данных определяет и форматирует сложные данные, превращая их в полезный и действенный ресурс.

4. Анализ данных

В распоряжении компаний есть различные инструменты для применения описательной аналитики, начиная от программного обеспечения для бизнес-аналитики (BI) и заканчивая электронными таблицами, например, в Excel. Описательная аналитика обычно предполагает использование фундаментальных математических операций с одной или несколькими переменными. Например, менеджеру по продажам может потребоваться отслеживать средний доход от продаж или ежемесячный доход от существующих или недавно приобретенных клиентов.

5. Представьте данные

После того как бизнес-аналитики выполнили необходимые шаги, остается только представить данные. Однако во-первых, информация должна быть представлена ​​так, чтобы ее могли понять все, от заинтересованных сторон до специалистов по финансам. Заинтересованным сторонам обычно нравится видеть отчет в ярких визуальных формах, таких как гистограммы, круговые диаграммы или линейные графики. Видимые данные легче понять. С другой стороны, финансисты могут захотеть, чтобы информация была представлена ​​в виде цифр и таблиц.

Каковы преимущества описательной аналитики?

Теперь давайте посмотрим на выдающиеся преимущества описательной аналитики.

• Это легко сделать: описательный анализ не требует больших знаний или опыта в области статистических методов или аналитики.
• Доступно множество инструментов: на выбор доступен рог изобилия аналитических инструментов, продуктов, которые выполняют большую часть тяжелой работы. Если подумать, это помогает объяснить, почему проводить описательную аналитику легко!
• Он отвечает на наиболее распространенные вопросы об эффективности бизнеса: большинство заинтересованных сторон и продавцов хотят знать такие вещи, как «Как у нас дела?» или «Что нам следует делать по-другому?» Описательная аналитика предоставляет данные, необходимые для эффективного ответа на эти вопросы, независимо от того, когда и как часто их задают.

Но, как и любой другой инструмент, описательный анализ не идеален. Вот два главных недостатка:

• Он ограничивается простым анализом: описательный анализ исследует взаимосвязь между несколькими переменными, и все.
• Он говорит вам что, но не почему: описательный анализ сообщает о событиях такими, какие они произошли, а не о том, почему они произошли или что может произойти дальше.

Описательная, прогнозирующая и предписывающая аналитика

В начале нашей статьи мы упоминали, что существует несколько различных типов бизнес-аналитики. На следующей диаграмме показаны различия между описательной, прогнозной и предписывающей аналитикой.

Вы когда-нибудь задумывались о том, чтобы стать специалистом по данным?

Данные ежедневно управляют все большим числом предприятий, поэтому существует большой спрос на квалифицированных специалистов, работающих с ними. Если вас заинтриговала перспектива безопасной, сложной, но полезной карьеры в области науки о данных, у Simplilearn есть все, что вам нужно для начала.

Программа профессиональных сертификатов в области аналитики данныхпроводимый в сотрудничестве с Университетом Пердью и IBM, включает в себя эксклюзивные хакатоны IBM, мастер-классы и сеансы «Спроси меня о чем угодно» — все это призвано предоставить вам лучший опыт обучения. Этот учебный курс дает вам практическое представление о важнейших технологиях, таких как R, Python, машинное обучение, Tableau, Spark и Hadoop, посредством живого взаимодействия с высококвалифицированными практиками, практическими лабораториями и различными отраслевыми проектами.

По данным Glassdoor, ученые, работающие с данными в США, могут зарабатывать в среднем 117 212 долларов США в год, а ученые, работающие с данными в Индии, зарабатывают в среднем 1 000 000 фунтов стерлингов в год. Итак, планируете ли вы сменить карьеру или хотите повысить свою квалификацию, попробуйте Simplilearn и приобретите ценные и востребованные навыки в области науки о данных!