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

Мы не первые, кто сообщает, что сегодняшние компании используют бизнес-аналитику и аналитику данных для принятия лучших, более обоснованных решений. Также не секрет, что инструменты и передовые методы бизнес-аналитики и аналитики данных позволяют руководителям организаций выявлять тенденции и закономерности из огромных объемов данных для улучшения своей производительности и результатов. В конце концов, обоснованные решения имеют больше шансов на успех.

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

В связи с этим давайте углубимся в описательную аналитику, в том числе в то, что она собой представляет, что она раскрывает, как работает и почему она дает компаниям конкурентное преимущество.

Что такое описательная аналитика?

Существует четыре различных вида бизнес-аналитики: диагностическая, описательная, предиктивная и предписывающая аналитика. Каждая из них задает свой вопрос:

• Описательная аналитика. Что случилось?
• Диагностическая аналитика. Почему это произошло?
• Прогнозная аналитика. Что может произойти на основе прошлых данных?
• Предписывающая аналитика. Что мы можем с этим сделать, если взять остальные три аналитики вместе?

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

Практика описательной аналитики производит бизнес-метрики, отчеты и KPI (ключевые показатели эффективности), чтобы помочь компаниям отслеживать свою производительность и различные тенденции. В результате компании понимают, что произошло до сих пор, и в сочетании с другими типами 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 — вовлеченность в социальные сети. Описательная аналитика предоставляет метрики, которые помогают компаниям вычислить коэффициент возврата от различных инициатив в социальных сетях. Эти инициативы включают коэффициенты вовлеченности, количество подписчиков, растут они или падают, и доход, полученный через платформы социальных сетей.

Специалисты по маркетингу могут использовать описательную аналитику с вовлеченностью в социальных сетях, чтобы решить, какие акции работают, а от каких следует отказаться. Метрики социальных сетей также могут помочь компаниям расставить приоритеты в своих кампаниях по охвату в социальных сетях.

Другие примеры описательной аналитики включают финансовые показатели, которые оценивают состояние бизнеса. Сюда входят отчеты, которые показывают расходы и доходы, журналы инвентаризации и производства, записи о дебиторской и кредиторской задолженности, денежный поток, движение в цепочке поставок, внутренние и внешние опросы и многое другое. Да, это сложно — отсюда и аналитика данных, в описательном смысле.

О чем нам говорит описательная аналитика?

Итак, описательная аналитика дает компаниям важную информацию о том, как идут дела, куда они идут и как они соотносятся с конкурентами. Но в этой истории есть и многое другое. Так что же это говорит компаниям и начинающим профессионалам в этой области?

• Текущая производительность компании: Описательная аналитика помогает компаниям отслеживать критические показатели, касающиеся отдельных лиц, групп и команд, а также компании в целом. Например, описательная аналитика может показать, как конкретный торговый представитель справляется в этом квартале или какой из продуктов представителя продается лучше всего.
• Исторические тенденции бизнеса: Описательная аналитика собирает информацию за длительные периоды, и эта накопленная информация может использоваться для отслеживания прогресса компании путем сравнения показателей за разные периоды. Например, корпоративные счетоводы могут отслеживать продажи или расходы, сравнивая результаты разных кварталов, вычисляя рост выручки в процентах и ​​отображая результаты на удобных для чтения диаграммах.
• Сильные и слабые стороны компании: Описательная аналитика дает профессионалам инструменты для сравнения показателей различных бизнес-групп с использованием таких показателей, как доход, генерируемый сотрудниками, или расходы в процентах от дохода. Она также сравнит эти результаты с известными средними показателями по отрасли или опубликованными результатами других компаний. Эти сравнения помогают компаниям увидеть, где они преуспевают, а где им нужно улучшиться.

Как работает описательная аналитика?

Описательная аналитика делится на пять этапов, включая:

1. Укажите бизнес-показатели

Для начала бизнес должен определить метрики, которые он хочет генерировать на основе основных бизнес-целей каждой группы в компании или общих целей компании. Например, компания, делающая упор на рост, может делать акцент на измерении квартального увеличения выручки. В то же время отдел дебиторской задолженности компании может отслеживать продажи в отличные дни и другие метрики, которые показывают, сколько времени требуется, чтобы собрать деньги с клиентов.

2. Определите необходимые данные

Далее компания должна найти данные, необходимые для генерации желаемых показателей. Эта задача является потенциальной проблемой, поскольку соответствующие данные могут быть разбросаны по множеству файлов и приложений. Однако компаниям, использующим систему планирования ресурсов предприятия (ERP), может быть проще, 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 бенчмаркинга или платформы социальных сетей.

3. Извлечение и подготовка данных

Извлечение, объединение и подготовка соответствующих данных для анализа может занять много времени, если необходимые данные для 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, что является разумным усилием, учитывая, что информация поступает из эклектичной группы источников, и преобразование данных в подходящий формат для инструментов анализа. Расширенные типы аналитики данных используют процесс, известный как моделирование данных, фреймворк, находящийся в информационных системах, чтобы помочь подготовить, упорядочить и организовать информацию компании. Моделирование данных определяет и форматирует сложные данные, превращая их в пригодный для использования, действенный ресурс.

4. Анализ данных.

Компании имеют в своем распоряжении различные инструменты для применения описательной аналитики, начиная от программного обеспечения бизнес-аналитики (BI) и заканчивая электронными таблицами, такими как в Excel. Описательная аналитика обычно подразумевает использование фундаментальных математических операций с одной или несколькими переменными. Например, менеджер по продажам может захотеть отслеживать средний доход от продаж или ежемесячный доход от постоянных или недавно приобретенных клиентов.

5. Представьте данные

После того, как бизнес-аналитики прошли необходимые этапы, остается только представить данные. Однако сначала информация должна быть представлена ​​так, чтобы ее могли понять все, от заинтересованных сторон до финансовых специалистов. Заинтересованные стороны обычно предпочитают видеть отчет в убедительных визуальных формах, таких как столбчатые диаграммы, круговые диаграммы или линейные графики. Видимые данные легче воспринимать. С другой стороны, финансовые специалисты могут захотеть, чтобы информация была представлена ​​в виде чисел и таблиц.

Каковы преимущества описательной аналитики?

Теперь давайте рассмотрим основные преимущества описательной аналитики.

• Это легко сделать: описательный анализ не требует больших знаний или опыта в области статистических методов или аналитики.
• Доступно множество инструментов: существует изобилие аналитических инструментов, из которых можно выбирать, продукты, которые выполняют большую часть тяжелой работы. Если подумать, это помогает объяснить, почему так легко выполнять описательную аналитику!
• Она отвечает на самые распространенные вопросы об эффективности бизнеса: большинство заинтересованных лиц и продавцов хотят знать такие вещи, как «Как у нас идут 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 изучает взаимосвязь между несколькими переменными, и это все.
• Он сообщает вам, что именно, но не почему: описательный анализ сообщает о событиях по мере их возникновения, а не о том, почему они произошли или что может произойти дальше.

Описательная, предиктивная и предписывающая аналитика

В начале нашей истории мы упомянули, что существует несколько различных типов бизнес-аналитики. Следующая таблица подчеркивает различия между описательной, предиктивной и предписывающей аналитикой.

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

Данные ежедневно приводят в движение все большее число предприятий, поэтому существует большой спрос на квалифицированных специалистов, работающих с ними. Если вас интригует перспектива безопасной, сложной, но полезной карьеры в области науки о данных, Simplilearn предоставит вам все необходимое для начала.

Программа профессиональной сертификации по анализу данныхпроводимый совместно с Университетом Пердью и IBM, включает эксклюзивные хакатоны IBM, мастер-классы и сессии Ask-me-anything — все это разработано, чтобы предоставить вам наилучший опыт обучения. Это обучение в лагере дает вам практическое знакомство с важнейшими технологиями, такими как R, Python, Machine Learning, Tableau, Spark и Hadoop, посредством живого взаимодействия с высококвалифицированными специалистами, практических лабораторий и различных отраслевых проектов.

По данным Glassdoor, специалисты по данным в США могут зарабатывать в среднем 117 212 долларов США в год, тогда как специалисты по данным в Индии зарабатывают в среднем 1 000 000 рупий в год. Так что, если вы думаете о смене карьеры или хотите повысить свою квалификацию, загляните на Simplilearn и получите ценные, востребованные навыки в области науки о данных!