Data-analyysin tyypit

Miten raakadatasta voidaan saada arvokkaita oivalluksia

Mitä on data-analyysi?

Data-analyysi on tärkeä prosessi, jonka avulla raakadatasta voidaan tehdä arvokkaita oivalluksia ja osaamista. Se on prosessi, jossa tutkitaan ja tulkitaan tietoja oivallusten saamiseksi ja päätösten tekemiseksi. Data-analyysi on tietojenkäsittelymenetelmä, jossa dataa tutkitaan kuvioiden, kehityssuuntien tai riippuvuuksien löytämiseksi, jotta voidaan saada tietoa liiketoimintaprosesseista ja suorituskyvystä. Tällainen data-analyysi voidaan suorittaa käyttämällä erilaisia tilastollisia menetelmiä ja algoritmeja, joiden avulla voidaan tutkia aiempia tapahtumia ja malleja, tunnistaa vaikeuksien syitä tai tehdä ennusteita ja suosituksia tulevaisuutta varten.

Kuvaileva analyysi

Kuvaileva analyysi on yksi data-analyysin tyyppi, jolla pyritään kuvaamaan aiempia tapahtumia ja suuntauksia historiatietojen perusteella. Se tarjoaa yleiskuvan tietojen pääpiirteistä ja tunnistaa kuvioita, kehityssuuntia sekä riippuvuuksia, jotta voidaan saada käsitys menneistä tapahtumista.

Esimerkki: Myynti- tai työntekijätietojen analysointi
Yritys voi käyttää viimeisten viiden vuoden myyntitietojaan havaitakseen trendejä ja malleja ja määrittääkseen, mitkä tuotteet myyvät parhaiten tiettyinä kuukausina tai vuodenaikoina. Tämä analyysi voi siis auttaa tunnistamaan kausittaisia kuvioita myyntitiedoissa ja ymmärtämään, mitkä tekijät vaikuttavat myyntiin, kuten kampanjatoimet, hintavaihtelut tai asiakaspalaute.

Toinen esimerkki kuvailevan analyysin soveltamisesta yrityksessä on työntekijöiden tietojen analysointi. Yritys voi käyttää henkilöstöosastoa työntekijöiden vaihtuvuuden seurantaan ja työntekijöiden irtisanoutumisen syiden selvittämiseen. Analyysi voi myös auttaa tunnistamaan työntekijän suorituskyvyn, työtyytyväisyyden tai työmäärän malleja ja suuntauksia, jotta työympäristöä ja työntekijöiden olosuhteita voidaan parantaa.

Diagnostinen analyysi

Diagnostinen analyysi tai syy-seurausanalyysi on yksi data-analyysin tyyppi, jolla pyritään tunnistamaan syitä aiempiin tapahtumiin tai ongelmiin. Siinä käytetään aiempia tietoja tiettyjen tulosten ymmärtämiseksi ja siten ratkaisujen löytämiseksi nykyisiin tai tuleviin ongelmiin.
Diagnostinen analyysi voidaan suorittaa eri tavoin. Yksi tapa on käyttää data-analyysityökaluja, kuten business intelligence -ohjelmistoja, joilla kerätään ja analysoidaan tietoja eri lähteistä. Toinen tapa on koota yhteen asiantuntijoita ja ammattilaisia yrityksen eri aloilta tulkitsemaan tietoja ja keskustelemaan niistä yhdessä.

Esimerkki: Tuotantotietojen tai asiakaspalautteen analysointi
Esimerkki diagnostisen analyysin soveltamisesta yrityksessä on tuotantotietojen analysointi. Sen avulla voidaan selvittää esimerkiksi tuotantohäiriöiden tai laatuongelmien syitä. Tarkastelemalla dataa yritys voi tunnistaa ongelmien mahdolliset syyt, kuten konerikot, puutteet tuotantoprosessissa tai laadunvalvontavirheet. Näiden havaintojen perusteella yritys voi sitten ryhtyä kohdennettuihin toimenpiteisiin ongelmien syiden poistamiseksi. Lisäksi yritys voi reagoida nopeammin, jos vastaavia ongelmia ilmenee uudelleen.

Toinen esimerkki diagnostisesta analyysistä on asiakkaiden palautteen analysointi. Asiakaspalautetta analysoimalla yritys voi selvittää, mitä ongelmia asiakkaat kohtaavat tuotteissa tai palveluissa tai mitä seikkoja he erityisesti arvostavat. Näiden havaintojen perusteella voidaan ryhtyä toimenpiteisiin ongelmien korjaamiseksi ja asiakastyytyväisyyden parantamiseksi.

Ennakoiva analyysi

Ennakoiva analyysi on data-analyysin tyyppi, jonka tavoitteena on tehdä ennusteita tulevista tapahtumista ja tehdä päätöksiä näiden ennusteiden perusteella. Siinä käytetään historiallisia tietoja ja tilastollisia malleja todennäköisyyksien laskemiseen ja sellaisten suuntausten tunnistamiseen, jotka voivat viitata tuleviin tapahtumiin.
Ennakoivaan analyysiin kuuluu erilaisia menetelmiä ja tekniikoita, kuten tilastollinen mallintaminen, koneoppiminen tai tietojen louhinta. Tarkkojen ennusteiden tekeminen edellyttää kuitenkin myös huolellista tietojen puhdistamista, tietojen analysointia ja mallien vahvistamista.

Esimerkki: Myyntilukujen tai käyttäytymismallien analysointi
Tuotteita myyvä verkkokauppa voi analysoida myyntilukuja ja eniten ostettuja tuotteita koskevia historiatietoja ja ennustaa, mitkä tuotteet ovat kysytyimpiä myös tulevaisuudessa. Näiden ennusteiden perusteella yritys voi muuttaa varastojaan ja mukauttaa markkinointistrategiansa vastaavasti, jotta myynnin onnistumisen todennäköisyys kasvaa.

Ennustava analyysi voi myös auttaa ennustamaan tulevia suuntauksia ja asiakkaiden tai markkinoiden käyttäytymistä. Sitä voidaan käyttää esimerkiksi investointipäätösten riskien ja mahdollisuuksien ennustamiseen tai liiketoiminnan kehitysmahdollisuuksien tunnistamiseen.

Kuvaileva analyysi

Kuvailevan analyysin tavoitteena on antaa suosituksia ennusteiden ja analyysien perusteella. Siinä käytetään historiatietoja, tilastollisia malleja ja algoritmeja tekemään päätöksiä, joilla on tarkoitus saavuttaa tietty tavoite tai lopputulos. Näin ollen kuvaileva data-analyysi voi auttaa parantamaan tehokkuutta ja kannattavuutta sekä saavuttamaan pitkän aikavälin kilpailuetuja.
Toisin kuin ennakoiva analyysi, jossa tehdään vain ennusteita tulevista tapahtumista, kuvaileva analyysi ulottuu pidemmälle ja antaa suosituksia optimaalisesta toimintatavasta halutun lopputuloksen saavuttamiseksi.
Tarkkojen suositusten tuottamiseksi kuvaileva analyysi käyttää erilaisia tekniikoita ja menetelmiä, kuten algoritmeja, koneoppimista tai optimointimalleja. Tarkkojen suositusten laatiminen edellyttää huolellista tietojen analysointia, mallintamista ja validointia.

Esimerkki: Markkinointikampanjoiden tai toimitusketjun hallinnoinnin kehittäminen
Jos yritys haluaa parantaa markkinointikampanjoitaan, se voi käyttää esimerkiksi kuvailevaa analyysia. Analysoimalla historiatietoja ja ennustamalla tulevia tapahtumia yritys voi määrittää, mikä kampanja todennäköisesti onnistuu parhaiten tulevaisuudessa. Kuvaileva analyysi voi sitten antaa suosituksen siitä, miten tämä kampanja toteutetaan halutun lopputuloksen saavuttamiseksi.

Vastaavasti kuvailevaa analyysia voidaan käyttää toimitusketjun hallintaprosessien optimointiin analysoimalla historiatietoja, jotta toimitusprosessin optimointiin ja toimitusten viivästymisriskin minimoimiseen parhaiten soveltuvat toimenpiteet voidaan tunnistaa. Kuvaileva analyysi voi sitten antaa suosituksen siitä, miten nämä toimet toteutetaan halutun lopputuloksen saavuttamiseksi.

Päätelmäanalyysi

Päätelmäanalyysia käytetään johtopäätösten ja ennusteiden tekemiseen suuremmasta muuttujajoukosta otosten perusteella. Se perustuu todennäköisyysjakaumien tilastolliseen tarkasteluun. Päätelmäanalyysin avulla voidaan tunnistaa merkittäviä eroja tai muuttujien välisiä suhteita tekemällä hypoteeseja, testaamalla ja arvioimalla.

Esimerkki: Asiakaskyselyt tai luottohakemukset
Esimerkki päätelmäanalyysin käytöstä yritystoiminnassa voisi olla asiakaskyselyjen käyttö. Jos yritys haluaa mitata asiakkaidensa tyytyväisyyttä tiettyyn tuotteeseen tai palveluun, mutta ei voi tehdä kyselyä kaikille asiakkaille, se voi valita satunnaisotoksen asiakkaista ja lähettää heille kyselyn. Otoksen vastausten perusteella yritys voi sitten suorittaa päätelmäanalyysin ja tehdä ennusteita koko asiakastietokannan tyytyväisyydestä.

Toinen esimerkki on luottohakemusten tarkistaminen. Tarkistaakseen asiakkaiden luottokelpoisuuden pankki voi valita otannan luottohakemuksista ja tehdä päätelmäanalyysin näiden asiakkaiden luottokelpoisuuden tarkistamisen tulosten perusteella. Näin voidaan tehdä ennusteita kaikkien asiakkaiden luottokelpoisuudesta.

Mekanistinen analyysi

Mekanistinen data-analyysi on menetelmä, jota sovelletaan luonnontieteissä ja insinöörityössä monimutkaisten järjestelmien tutkimiseen ja niiden taustalla olevien fysikaalisten, biologisten tai kemiallisten mekanismien syvälliseen ymmärtämiseen, jotka voivat tulkita havaittuja tietoja. Mekanistisen data-analyysin päätavoitteet ovat tarkka tiedonhallinta ja muuttujien mittaaminen, jotta niistä voidaan laatia tarkkoja ennusteita järjestelmän käyttäytymisestä.
Mekanistisen data-analyysin soveltamisen perusedellytyksenä on perusteellinen ymmärrys taustalla olevasta mekanismista, joka halutaan selvittää datalla. Siksi mekanistinen data-analyysi on vaativa menetelmä, joka edellyttää erityistietämystä ja kokemusta.

Esimerkki: Kemialliset reaktiot tai uusien materiaalien kehittäminen
Esimerkki mekanistisen data-analyysin käytöstä on kemiallisten prosessien reaktioiden tutkiminen. Tällöin voidaan kerätä tietoja, kuten eri aineiden pitoisuuksia eri ajankohtina. Mekanistista data-analyysiä soveltamalla voidaan tunnistaa ja kuvata taustalla olevia kemiallisia reaktiomekanismeja.
Toinen esimerkki mekanistisen data-analyysin soveltamisesta teollisuudessa on uusien materiaalien kehittäminen. Jos yritys haluaa kehittää uuden materiaalin esimerkiksi autoteollisuuden käyttöön, se voi tehdä mekanistisen analyysin ymmärtääkseen materiaalin käyttäytymistä eri kuormituksissa ja olosuhteissa. Yritys voi ensin tunnistaa fysikaalisen mekanismin, joka voi selittää materiaalin käyttäytymisen, kuten materiaalin reaktion rasitukseen tai lämpötilaan. Sitten se tekee kohdennettuja kokeita kerätäkseen tietoja materiaalin käyttäytymisestä eri tilanteissa. Mekanistisen data-analyysin avulla yritys voi ymmärtää tietojen tarkkoja vaihteluita ja tunnistaa, miten nämä vaihtelut vaikuttavat muihin tietoihin. Tämän perusteella yritys voi optimoida materiaalia sen suorituskyvyn ja kestävyyden parantamiseksi ja siten varmistaa, että materiaali täyttää autoteollisuuden vaatimukset.

Yhteenveto

Data-analyysillä on tärkeä rooli nykypäivän yritysmaailmassa. Analyysin tekemiseen on olemassa erilaisia tapoja, jotka tarjoavat yrityksille mahdollisuuden käyttää tietojaan eri tavoin. Aiemmista tapahtumista voidaan hankkia tietoa, ratkaista ongelmia, tehdä ennusteita tai laatia suosituksia.
MyPARM BI^actin kaltaisten business intelligence -työkalujen käyttö antaa yrityksille mahdollisuuden tehdä näitä analyysejä yksinkertaisella ja ymmärrettävällä tavalla ja tehdä päätöksiä. Analyysien tulokset esitetään visuaalisesti eri tavoin, jotta ne olisivat nopeasti ja helposti ymmärrettävissä. Tämä auttaa yrityksiä hyödyntämään tietojaan parhaalla mahdollisella tavalla ja optimoimaan liiketoimintaprosessejaan. Integroidun valvonnan avulla oivallukset ja päätökset voidaan muuttaa välittömästi toimenpiteiksi. Näin yritykset voivat reagoida reaaliaikaisesti tietojen vaihteluihin sekä kasvattaa menestystään.

Haluaisitko tutustua myPARM BI^actiin demoesityksessä? Siinä tapauksessa voit varata ajan tapaamiseen vaikka samantien!