4 tipi di analisi dei dati per migliorare il processo decisionale aziendale [con esempi]

Nell'ultimo decennio , lo sviluppo tecnologico ha aiutato diversi settori a generare e conservare enormi volumi di dati. Tanto che i big data sono una delle parole d'ordine più popolari del 21° secolo . Attualmente viviamo in un'era post-digitale, cercando di costruire qualcosa con queste informazioni fiorenti e variegate. E la scienza dei dati è emersa come un campo multidisciplinare dinamico per aiutarci a farlo.

Gli analisti di dati ispezionano, puliscono, trasformano e modellano i dati strutturati e non strutturati per scoprire informazioni che potrebbero essere utili per il processo decisionale. Per estrarre tale conoscenza, applicano metodi, algoritmi e sistemi scientifici. In altre parole, utilizzano diversi tipi di analisi dei dati per tradurre dettagli complessi in informazioni comprensibili per l'uomo medio.

Ma qual è l'uso più importante della scienza dei dati? La risposta a questa domanda ha quattro diverse dimensioni, vale a dire: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva . Quindi, non incontriamo uno, ma 4 tipi di analisi dei dati nella scienza dei dati. Cerchiamo di capire in dettaglio questi tipi di analisi .

Diversi tipi di analisi dei dati

1) Analisi descrittiva dei dati: discernere la realtà

L'analisi dei dati descrittivi consiste nell'utilizzare i dati grezzi esistenti per tracciare un quadro chiaro di ciò che esiste. Ad esempio, i dati dei rendiconti profitti e perdite mensili di un'organizzazione potrebbero essere utilizzati per saperne di più sulle sue prestazioni.

E potrebbero essere compilate diverse misure e metriche sull'azienda per fornire una visione olistica dei suoi punti di forza e di debolezza.

L'analisi descrittiva è utile anche per presentare approfondimenti per ulteriori analisi. Un'analisi statistica dei dati demografici dei clienti potrebbe rivelare la percentuale di persone in una determinata fascia di età.

I dati sulle vendite e sui prezzi possono essere consolidati e confrontati nel corso degli anni o tra i reparti. L'aggregazione dei dati e il data mining sono alcune delle tecniche utilizzate in questo processo. Gli analisti utilizzano anche strumenti di visualizzazione per migliorare il messaggio.

2) Analisi dei dati diagnostici: capire il "perché"

Dopo il "cosa", viene il "perché". E l'analisi dei dati diagnostici facilita questo processo di ragionamento. Gli analisti leggono, scansionano, filtrano ed estraggono dati utili per scoprire perché sta succedendo qualcosa.

Come suggerisce il nome, l'analisi diagnostica riguarda la scomposizione delle informazioni disponibili e l'identificazione delle cause alla base di problemi, eventi e comportamenti specifici. Ad esempio, una grande organizzazione potrebbe voler ottenere informazioni significative sui suoi complessi problemi di forza lavoro.

Con l'aiuto dell'analisi dei dati, i manager possono cercare e creare istantanee dei dipendenti che lavorano in più sedi e divisioni. Possono anche filtrare e confrontare le metriche relative a presenze al lavoro, prestazioni, incarichi e successioni.

Informazioni aziendali o dashboard BI con strumenti interattivi sono particolarmente utili per arrivare alla causa principale dei problemi in questo modo. Drill-down, rilevamento dei dati, data mining e correlazioni sono alcune delle tecniche popolari utilizzate nell'analisi diagnostica.

3) Analisi predittiva dei dati: farsi un'idea del futuro

L'analisi predittiva è uno dei tipi più interessanti di analisi dei dati . Ci aiuta a conoscere il futuro!

Il mondo è pieno di incertezza. E non possiamo mai sapere completamente cosa accadrà. Ma possiamo provare a prevedere eventi futuri e quindi prendere decisioni migliori. L'analisi predittiva dei dati può aiutarci a stimare la probabilità di un evento, quando potrebbe accadere qualcosa o l'entità di un cambiamento imminente.

Analizza i dati passati e presenti per prevedere il futuro. Le vendite aumenteranno o diminuiranno? Quale sarà la situazione delle entrate nel 2025? Gli analisti cercano di fare tali proiezioni con la massima precisione possibile. La modellazione dei dati e l'apprendimento automatico sono alcune delle tecniche che stanno guadagnando sempre più popolarità in quest'area.

In genere, utilizzano dati variabili per prevedere eventi altrimenti sconosciuti. Diciamo che un modello predittivo ha sfornato una statistica su un rischio più elevato di infarto tra le persone anziane. La previsione verrebbe fatta dopo aver trovato una relazione lineare tra i dati variabili sull'età e la frequenza degli attacchi di cuore in una popolazione.

Tale analisi può quindi migliorare l'assistenza ai pazienti, ridurre i costi e portare una maggiore efficienza al settore sanitario. Il settore dei servizi finanziari utilizza anche l'analisi predittiva per il rilevamento delle frodi, gli investimenti predittivi, ecc.

4) Analisi dei dati prescrittivi: suggerendo la via da seguire

Se l'analisi predittiva riguarda la previsione, l'analisi prescrittiva riguarda l'utilizzo di tali previsioni per fornire valore. Fornisce la chiave per il futuro prescrivendo la migliore linea d'azione tra le alternative disponibili.

In questa fase, l'analisi utilizza le informazioni dettagliate dei primi tre passaggi per determinare la possibile soluzione a un problema. E non si tratta solo di sceglierne uno, ma di confrontare e selezionare i consigli più adatti alla situazione data. Ad esempio, un'applicazione mobile per il traffico stradale può aiutarti a scegliere il percorso migliore per raggiungere casa dalla tua posizione attuale.

L'app prende in considerazione la distanza, la velocità e le congestioni del traffico per indicarti il ​​modo più breve o più tempestivo per arrivarci. Un altro esempio è un'agenzia di consulenza che utilizza l'analisi dei dati per suggerire posizioni vantaggiose per il lancio di un nuovo prodotto.

Conclusione

Oggi, la scienza dei dati offre un enorme valore in tutti i settori. E tutti e 4 i tipi di analisi dei dati sopra menzionati continueranno a contribuire alla trasformazione a modo loro!

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