Kaikki mitä tarvitsee tietää neljästä data-analyysityypistä

Data-analyysin eri tyypit

Data-analyysiä käytetään vastaamaan kysymyksiin, tunnistamaan suuntauksia tai saamaan tietoa päätöksentekoa varten. Analyysin perustyyppejä on neljä:

• Kuvaileva analyysi auttaa kuvaamaan, mikä on nykytilanne tai mitä on tapahtunut menneisyydessä.
• Diagnostinen analyysi selittää, miksi jotain on tapahtunut.
• Ennustavan analyysin avulla voidaan tunnistaa, mitä voi tapahtua tulevaisuudessa.
• Määrittelevä analyysi puolestaan osoittaa, mihin toimenpiteisiin pitäisi ryhtyä seuraavaksi.

1. Kuvaileva analyysi – Mitä tapahtui?

Kuvailevan analyysin päätavoitteena on selvittää, mikä on nykytilanne, ja siten tunnistaa, onko jokin asia toiminut aiemmin vai ei. Se on analyysin yksinkertaisin muoto ja siksi myös yleisimmin käytetty. Siinä käytetään historiallisia tietoja, jotta voidaan muodostaa yleinen käsitys siitä, mitä on tapahtunut. Tähän tarkoitukseen käytetään yleensä mittaristoja tai raportteja, joissa tiedot valmistellaan visuaalisesti ja esitetään helposti ymmärrettävällä tavalla. Näin voidaan oppia menneistä tapahtumista ja saada karkea käsitys siitä, miten ne voivat vaikuttaa tuleviin tapahtumiin.

Esimerkkejä:

• Markkinointianalyysit: Kuvailevia analyysejä voidaan käyttää esimerkiksi kuvaamaan yrityksen verkkosivuston kävijämääriä, kävijöiden alkuperää tai sitoutumista sosiaalisessa mediassa. Google Analyticsia, joka on tähän tarkoitukseen yleisimmin käytetty työkalu, voidaan siis pitää kuvailevien analyysien välineenä.
• Taloudelliset raportit: Talousraportit kuvaavat myös nykytilannetta esittämällä sen tunnusluvuilla, kuten liikevaihdolla, ja vertaamalla sitä aiempiin ajanjaksoihin.
• Tuotanto: Kuvailevia analyysejä voidaan käyttää myös tuotannossa, koska niiden avulla voidaan esimerkiksi osoittaa yksittäisten osa-alueiden tuottavuus.

Kuvailevat analyysit muodostavat yleensä perustan muille analyyseille, koska niiden avulla voidaan helposti analysoida aiempaa tilannetta. Ajan kuluessa tapahtuneet suuntaukset ja muutokset voidaan helposti tunnistaa, ja ne toimivat lähtökohtana jatkoanalyyseille. Lisäksi kuvailevat analyysit voivat auttaa tarkistamaan, meneekö kaikki tällä hetkellä suunnitelmien mukaan, ja jos näin ei ole, selvittää, millä osa-alalla on tällä hetkellä vaikeuksia.

2. Diagnostinen analyysi – Miksi jotain tapahtui?

Diagnostinen analyysi menee vielä askeleen pidemmälle ja pyrkii tunnistamaan tiettyjen ilmiöiden tai suuntausten taustalla olevat syyt. Tarkastelemalla eri muuttujien välisiä suhteita voidaan selvittää, miksi jokin asia tapahtui ja mitkä tekijät vaikuttivat siihen. Tämäntyyppisen analyysin avulla yritykset voivat tunnistaa ongelmien syyt ja löytää asianmukaiset ratkaisut.
Diagnostinen analyysi sisältää erilaisia tekniikoita, kuten datan poraus, tiedonlouhinta ja korrelaatioanalyysi.

• Datan poraus tukee yrityksiä tietojen tutkimisessa tarjoamalla erilaisia näkymiä. Näin voidaan sukeltaa syvälle tietoihin ja samalla tiivistää suuria määriä raakadataa raportteihin ja mittaristoihin analysointia varten.
• Tiedonlouhinta auttaa tunnistamaan poikkeamia, malleja tai korrelaatioita tietokokonaisuuksista. Tähän käytetään esimerkiksi koneoppimisen tai tilastojen kaltaisia menetelmiä.
• Korrelaatioanalyysissä tutkitaan, miten eri muuttujat liittyvät toisiinsa, ja näin voidaan osoittaa, kuinka paljon yksi muuttuja muuttuu toisen muuttujan muutoksen seurauksena. Korkea korrelaatio osoittaa, että muuttujien välillä on vahva suhde, kun taas matala korrelaatio osoittaa, että suhde on heikko.

Tällä tavoin diagnostiset analyysit voivat auttaa selittämään odottamattomia tilanteita, paljastamaan poikkeamia tai tunnistamaan syy-seuraussuhteita.

Esimerkkejä:

• Yrityksen menestys: Jos myynnissä tapahtuu äkillinen notkahdus, diagnostisen analyysin avulla voidaan selvittää, mistä tämä johtuu ja mitkä muuttujat ovat vaikuttaneet asiaan.
• Terveydenhuolto: Lääketieteessä diagnostista analyysiä käytetään sairauksien syiden tunnistamiseen, oireiden esiintymisen ymmärtämiseen ja hoitovaihtoehtojen parantamiseen.
• Laadunvalvonta: Tuotannossa diagnostisia analyysejä käytetään laatuongelmien tunnistamiseen ja ratkaisemiseen. Näin voidaan tunnistaa tuotantovirheiden syyt.
• Asiakassuhteiden hallinta: Diagnostisia analyysejä voidaan käyttää myös asiakkaiden valitusten tai vaihtuvuuden syiden tunnistamiseen. Näin tuotteita tai asiakaspalvelua voidaan parantaa.

3. Ennustava analyysi – mitä tulevaisuudessa voi tapahtua?

Ennustava analyysi käyttää tilastollisia malleja ja algoritmeja tulevien tilanteiden tai trendien ennustamiseen. Käyttämällä historiatietoja ja tunnistamalla malleja voidaan kehittää ennustemalleja, joiden avulla pystytään ennustamaan tulevaa kehitystä. Vastaavasti tässä hyödynnetään tilastollisia menetelmiä, koneoppimista tai tiedonlouhintaa nykyisten tai aiempien tietojen analysoimiseksi, jolloin voidaan ennustaa tulevaa käyttäytymistä. Tämäntyyppinen analyysi on erityisen hyödyllistä mahdollisuuksien tunnistamisessa ja riskien minimoimisessa.

Esimerkkejä:

• Petosten ehkäiseminen: Ennustavan analyysin avulla voidaan ennakoida asiakkaiden käyttäytymistä. Siksi sitä käytetään usein paljastamaan asiakkaiden käyttäytymismalleja, jotka voivat viitata petollisiin aikomuksiin petosten ehkäisemiseksi.
• Vakuutukset: Ennakoivaa analyysia käytetään myös vakuutuksissa, sillä sen avulla voidaan ennustaa, mitkä asiakkaat tekevät todennäköisimmin korvaushakemuksen. Tätä voidaan käyttää vakuutusmaksun määrän määrittämiseen.
• Vähittäiskauppa: Ennustava analyysi voi myös auttaa vähittäiskauppiaita ennustamaan tuotteiden kysyntää, jotta he voivat suunnitella varastojaan vastaavasti.

4. Määrittelevä analyysi – mitä pitäisi tehdä seuraavaksi?

Määrittelevä analyysi menee ennustamisesta vielä pidemmälle ja tarjoaa suosituksia toimiksi, joilla saavutetaan tietyt tavoitteet. Analysoimalla erilaisia skenaarioita ja testaamalla ratkaisuja yritykset voivat tehdä optimaalisia päätöksiä. Ennustava analyysi tarjoaa yleensä perustan tälle. Yhdessä nämä kaksi analyysia eivät ainoastaan näytä, mitä tulevaisuudessa todennäköisesti tapahtuu, vaan antavat myös selkeän suosituksen siitä, miten siihen tulisi suhtautua, jotta haluttu tulos saavutettaisiin. Määrittelevä analyysi on siksi erityisen hyödyllinen monimutkaisten ongelmien ratkaisemisessa ja strategisten päätösten tekemisessä.

Määrittelevästä analyysistä on esimerkkejä myös jokapäiväisessä elämässä:

• Navigointi: monet navigointijärjestelmät suosittelevat kuljettajille reittiä, jota heidän tulisi käyttää esimerkiksi reaaliaikaisten liikennetietojen perusteella, jotta he pääsisivät määränpäähänsä mahdollisimman nopeasti.
• Verkkokauppa: Asiakkaille suositellaan verkkokaupassa lisätuotteita heidän aiempien ostostensa ja kiinnostuksen kohteidensa perusteella.

Määrittelevää analyysia voidaan kuitenkin käyttää esimerkiksi myös yritysten sisäisten prosessien optimointiin tai asiakaspalvelun parantamiseen.

Yhteenveto

Erilaiset data-analyysityypit tarjoavat yrityksille hyvin erilaisia näkemyksiä datasta ja auttavat niitä vastaamaan erilaisiin ongelmiin ja tekemään perusteltuja päätöksiä. Kuvailevat analyysit kuvaavat nykytilannetta ja diagnostiset analyysit selittävät menneisyyden tapahtumien syitä, kun taas ennakoivat analyysit tarjoavat katsauksen tulevaisuuteen tekemällä ennusteita tulevasta kehityksestä. Määrittelevät analyysit menevät vielä pidemmälle ja tarjoavat selkeitä suosituksia toimista tiettyjen tavoitteiden saavuttamiseksi. Yhdistämällä nämä analyysit yritykset saavat kattavan käsityksen tiedoistaan ja voivat tehdä strategisia päätöksiä liiketoimintatavoitteidensa saavuttamiseksi.

MyPARM BI^actin kaltaisen business intelligence -ohjelmiston avulla näitä erilaisia data-analyysityyppejä voidaan käyttää tehokkaasti. MyPARM BI^act tarjoaa esimerkiksi toimintoja datan visualisointiin ja analysointiin käyttäen esimerkiksi datan poraus- tai tiedonlouhintatekniikoita. Näin yritykset voivat käyttää tietojaan tehokkaasti ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä.

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