DUK

Kas yra duomenų analizė?

Duomenų analizė yra duomenų supratimas ir naudojimąsis žiniomis, kurios atskleidžia tendencijas ir dėsningumus, kurie gali būti sunkiai pastebimi. Tai mokslinis būdas paversti neapdorotus duomenis į informaciją, kuri padeda priimti sudėtingus sprendimus. Duomenų analizei atlikti yra daug statistinių įrankių ir programinės įrangos. Duomenų pobūdis ir verslo problematika, kuri turi būti išspręsta naudojant duomenų įžvalgas, padeda pasirinkti statistinius įrankius ir metodus. Verslo žinios ir išmanymas taip pat labai svarbūs interpretuojant ir taikant analitikos rezultatus. Galiausiai, mūsų patirtimi, geriausi duomenų analitikai yra tie, kurie sugeba suprasti duomenis, bet taip pat gali juos pritaikyti verslo tobulinimui.

Kokią naudą duomenų analizė gali atnešti mano verslui?

Įmonės naudojasi duomenų analizę, kad galėtų priimti labiau pagrįstus sprendimus ir planavimą. Duomenų analizė padeda įmonėms įžvelgti tendencijas, modelius ir ryšius duomenų viduje, kad paaiškintų, prognozuotų ir reaguotų į rinkos pasikeitimus. Ji padeda atsakyti į šiuos klausimus: Kas vyksta ir kas atsitiks? Kodėl tai vyksta? Kokia yra geriausia strategija jai spręsti? Didelių duomenų rinkimas iš vidinių ir išorinių šaltinių yra paprastas naudojant šiuolaikines pažangias technologijas. Tikrasis iššūkis prasideda, kai įmonės stengiasi padaryti naudingas įžvalgas iš šių duomenų planuodamos ateitį. Įmonių atliekama duomenų analizė gali pagerinti verslo procesus, padidinti pelningumą, sumažinti veiklos sąnaudas, riziką ir išlaikyti konkurencinį pranašumą ilgesniam laikotarpiui.

Nuo ko pradėti?

Duomenų analizės pradžia reikalauja ilgalaikio įsipareigojimo ir didelių išteklių. Organizacija turi galimybę ieškoti analitinės pagalbos iš vidinių išteklių ar iš išorinių analitinių tiekėjų arba naudoti abu lygiagrečiai. Bet kuri įmonė ar organizacija turi skirti daug laiko ir pinigų, kad galėtų įdarbinti ir mokyti įmonės analitikus. Kartais jie gali neturėti reikiamos patirties, ar dėl didelės analitikų paklausos įmonės gali susidurti su duomenų analizės speciastų trūkumu rinkoje. Tokiomis aplinkybėmis įmonės renkasi partnerius, kurie specializuojasi duomenų analizės srityje, tokiais kokie esame mes. Tokie partneriai gali glaudžiai bendradarbiauti su vadovų komanda, kad padėtų organizacijai atlikti analitiką. Įmonės turi pasitikėti ir bendradarbiauti su partneriais, dalindamiesi savo duomenimis, kad duomenų analizė būtų sklandi.

Kaip atrodo analitiniai projektai ar užduotys?

Tipiškas analitinis projektas arba užduotis paprastai skirstomi į šiuos keturis etapus:

1 etapas – „Moksliniai tyrimai“, kai analitikas padeda nustatyti ir suprasti problemas, su kuriomis susiduria ar gali susidurti įmonė. Šiame etape yra didelė valdymo skyriaus ir analitikų sąveika.

2 etapas – „Planas“, kai analitikas padeda nuspręsti, kokie duomenys yra būtini, šaltinių, iš kurių bus gaunami duomenys, parinkimas bei kaip turi būti parengti duomenys ir kokie metodai bus naudojami analizei.

3 etapas – „Vykdymas“, kai analitikas tiria ir analizuoja įvairius duomenis. Analizė atveria kelią į naudingus rezultatus, kuriais dalijamasi su vadovybe. Remiantis šiais rezultatais, parengiamos strategijos, skirtos spręsti 1 etape nustatytas problemas.

4 etapas – „Apibendrinimas“, kai analitikas matuoja parengtų ir įvykdytų strategijų rezultatus. Šis etapas padeda nustatyti ir peržiūrėti būsimas strategijas ir procesus.

Kaip atrodo gera verslo strategija, naudojant analitiką?

Strategija, sukurta naudojant analitiką, yra paprastų įgyvendinamų rekomendacijų rinkinys, kuri efektyviai naudojama iš duomenų gauta informacija. Veiksminga ir efektyvi strategija siūlo geriausią turimų verslo išteklių panaudojimą.Tai padeda rasti sprendimus dėl kai kurių didžiausių problemų, su kuriomis susiduria įmonė. Strategijos formulavimo procesas gali būti sudėtingas, tačiau galutinis rezultatas yra veiksmingas ir naudingas įmonei.

Kiek laiko ir išteklių reikia duomenų analizei?

Analitikos projektui reikalingi ištekliai ir laikas priklauso nuo daugelio veiksnių. Pagrindiniai veiksniai yra projekto apimtis ir mastas, būtinų duomenų parengimas ir prieinamumas, analizės priemonių, įgūdžių ir žinių supratimas ir, svarbiausia, valdymo grupės pritarimas ir patvirtinimas atlikti analitinį projektą. Analitikos komanda paprastai apibrėžia projekto laiką, priklausantį nuo pirmiau išvardytų veiksnių. Partneriai ir analizės sudėtingumas gali pakeisti projekto tikslus ir uždavinius. Tai gali pareikalauti, kad komanda iš naujo skirtų laiko ir išteklių, reikalingų projektui užbaigti. Mes mielai Jums parengsim sąmatą, reikalingą norint užbaigti analizės projektą ir tikslus, kuriuos turite numatę savo organizacijoje. Prašome susisiekti su mumis ir pateikti savo projekto informacija.

Kokie duomenys reikalingi analizei?

Duomenys yra svarbiausias šaltinis bet kuriam analizės projektui, todėl verslas turėtų kaupti ir saugoti ir nuolatos atnaujinti savo verslo ir klientų duomenis. Tai būtina sąlyga, kad duomenų analizė būtų atlikta kiek galima tiksliau ir greičiau. Vėlavimai analizės projektuose paprastai vyksta tada, kai analitinei grupei pateikti duomenys negali būti naudojami dabartine forma. Duomenys turi būti struktūrizuoti, išvalyti ir išgauti, kad jie būtų tinkami naudoti. Šis žingsnis gali trukti nuo valandų iki dienų ir mėnesių, priklausomai nuo duomenų dydžio ir formos. Mes mielai su Jumis aptarsime Jūsų duomenų būklę ir įvertinsime duomenų kokybę. Prašome susisiekti su mumis Jums patogiu būdu.

Kiek kainuoja duomenų analizė?

Analizės reikmėms įmonė gali nuspręsti naudoti duomenų analizės programas, tokias kaip Python arba SPSS, ieškoti pagalbos iš individualių konsultacinių kompanijų. Šiandien įmonės netgi naudoja pirmiau minėtą variantą. Kiekviena iš pirmiau minėtų parinkčių turi savo privalumus ir trūkumus. Organizacija turi rasti, kuris variantas geriausiai atitiktų jų analitinius poreikius, priklausomai nuo jų įmonės dydžio ir turimį išteklių.

Kaip nuspėjamasis modeliavimas naudojamas versle?

Yra dviejų tipų modeliai: nuspėjami ir aprašomi. Aprašomieji modeliai yra gerai, kad būtų galima paaiškinti, kas nutiko ir kas vyksta. Nuspėjamieji modeliai paaiškina, kas vyktų ir kodėl. Šie modeliai vis dažniau naudojami sprendžiant finansų, rinkodaros, žmogiškųjų išteklių, operacijų ir kitų verslo funkcijų problemas. Šie modeliai naudojami finansinių paslaugų, kazino, oro linijų, mažmeninės prekybos, telekomunikacijų, draudimo, sveikatos priežiūros ir netgi pramonės šakose. Didesnė konkurencija išplėtė nuspėjamojo modeliavimo apimtį, poreikį ir naudojimą. Įmonės turi būti aktyvesnės nei anksčiau, kad sukurtų ar išlaikytų konkurencinį pranašumą. Jie turi gauti atsakymus dabar dar prieš tai įvykstant. Numatomi modeliai sukurti naudojant ankstesnius ir dabartinius duomenis, kad būtų galima numatyti įvykius ateityje. Šie modeliai kuriami siekiant rasti atsakymus į kai kuriuos sudėtingiausius verslo klausimus. Tai padeda valdyti portfelio grąžą, išlaikyti klientus, vykdyti kryžminę prekybą, organizuoti tiesiogines rinkodaros kampanijas, įvertinti darbuotojų darbo našumą, valdyti riziką ir  ir daug daugiau .

Close Menu
Eiti prie įrankių juostos