Data Analytics
L’analítica de dades és la ciència d’analitzar dades en brut per tal de treure conclusions sobre aquesta informació. Moltes de les tècniques i processos d’analítica de dades s’han automatitzat en processos i algorismes mecànics que treballen sobre dades primeres per al consum humà.
Les tècniques d’analítica de dades poden revelar tendències i mètriques que d’una altra manera es podrien perdre en la massa d’informació. Aquesta informació es pot utilitzar llavors per optimitzar processos per augmentar l'eficiència global d'una empresa o sistema.
Comprensió de l'anàlisi de dades
L’analítica de dades és un terme ampli que inclou molts tipus d’anàlisi de dades. Qualsevol tipus d’informació es pot sotmetre a tècniques d’analítica de dades per obtenir una visió que es pot utilitzar per millorar les coses.
Per exemple, les empreses fabricants solen registrar el temps d’execució, el temps d’inici i la cua de treball per a diverses màquines i després analitzen les dades per planificar millor les càrregues de treball perquè les màquines funcionin més a prop de la capacitat màxima.
L’analítica de dades pot fer molt més que assenyalar els colls d’ampolla en la producció. Les empreses de jocs utilitzen analítica de dades per configurar programes de recompenses per a jugadors que mantenen la majoria dels jugadors actius en el joc. Les empreses de contingut utilitzen moltes de les mateixes analítiques de dades per mantenir-vos clic, mirar o tornar a organitzar contingut per obtenir una altra visualització o un altre clic.
El procés involucrat en l’anàlisi de dades inclou diversos passos diferents:
- El primer pas és determinar els requisits de dades o com s’agrupen. Es poden separar les dades per edats, dades demogràfiques, ingressos o sexe. Els valors de les dades poden ser numèrics o dividir-los per categoria.
- El segon pas en l’analítica de dades és el procés de recollida. Això es pot fer a través de diverses fonts com ordinadors, fonts en línia, càmeres fotogràfiques, fonts ambientals o a través de personal.
- Una vegada recollides les dades, s’ha d’organitzar per analitzar-les. L’organització pot tenir lloc en un full de càlcul o una altra forma de programari que pugui agafar dades estadístiques.
- A continuació, es netegen les dades abans de l'anàlisi. Això vol dir que es frega i es comprova per assegurar-se que no hi ha cap duplicitat o error i que no està incomplet. Aquest pas ajuda a corregir qualsevol error abans de passar a un analista de dades a analitzar.
[Important: les analítiques de dades se centren a arribar a conclusions basades en el que l'analista ja sap.]
Compres per emportar
- L’analítica de dades és la ciència d’analitzar dades en brut per tal de treure conclusions sobre aquesta informació.
- Les tècniques i processos d’analítica de dades s’han automatitzat en processos i algoritmes mecànics que treballen sobre dades primeres per al consum humà.
- L’analítica de dades ajuda a una empresa a optimitzar el seu rendiment.
Per què és important l’anàlisi de dades
L’analítica de dades és important perquè ajuda les empreses a optimitzar el seu rendiment. Implementar-lo al model de negoci significa que les empreses poden ajudar a reduir costos identificant formes més eficients de fer negocis i emmagatzemant grans quantitats de dades.
Una empresa també pot utilitzar analítica de dades per prendre millors decisions empresarials i ajudar a analitzar les tendències i la satisfacció del client, cosa que pot generar productes i serveis nous i millors.
Tipus d’analítica de dades
L’analítica de dades es desglossa en quatre tipus bàsics.
- Les analítiques descriptives descriuen el que ha passat en un període de temps determinat. Ha augmentat el nombre de visualitzacions? Les vendes són més fortes aquest mes que el passat?
- L’analítica diagnòstica se centra més en el motiu pel qual va passar alguna cosa. Això implica entrades de dades més diverses i una mica d’hipòtesis. El temps va afectar les vendes de cervesa? Aquesta última campanya de màrqueting va afectar les vendes?
- Les analítiques predictives es traslladen a allò que és probable que passi a prop del termini. Què va passar amb les vendes l’última vegada que vam tenir un estiu calorós? Quants models meteorològics preveuen un estiu calorós aquest any?
- L’analítica prescriptiva suggereix un curs d’acció. Si la probabilitat d’un calorós estiu es mesura com una mitjana d’aquests cinc models meteorològics se situa per sobre del 58%, hauríem d’afegir un torn de nit a la cerveseria i llogar un tanc addicional per augmentar el rendiment.
L’analítica de dades fonamenta molts sistemes de control de qualitat del món financer, inclòs el sempre popular programa Six Sigma. Si no es mesura correctament alguna cosa, ja sigui el seu pes o el nombre de defectes per milió d'una línia de producció, és gairebé impossible optimitzar-lo.
Consideracions especials: qui fa servir l'anàlisi de dades?
Alguns dels sectors que han adoptat l’ús de les analítiques de dades inclouen la indústria de viatges i hostaleria, on els torns poden ser ràpids. Aquesta indústria pot recopilar dades de clients i esbrinar on es troben els problemes, si n’hi ha, i com solucionar-los.
L’assistència sanitària combina l’ús d’alts volums de dades estructurades i no estructurades i utilitza l’analítica de dades per prendre decisions ràpides. De la mateixa manera, la indústria al detall utilitza nombroses quantitats de dades per satisfer les exigències en constant canvi dels compradors. La informació que els minoristes recopilen i analitzen poden ajudar-los a identificar tendències, a recomanar productes i a augmentar els beneficis.
Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.