Duomenų analitika daugeliui įmonių ir įstaigų padeda paprasčiau ir lengviau dirbti, numatyti tendencijas ir priimti sėkmingus sprendimus. Tačiau labai svarbu skirtingai situacijai pasirinkti tinkamą duomenų analizės būdą, kad rezultatai būtų kuo adekvatesni. Iš viso yra keturi duomenų analizės būdai: aprašomasis (angl. descriptive), diagnostinis (angl. diagnostic), nuspėjamasis (angl. predictive) ir nurodomasis (angl. prescriptive). Šiame įraše aptarsime kiekvieną iš šių būdų ir papasakosime, kaip jie yra naudojami.
Aprašomasis duomenų analizės būdas: kas įvyko?
Šis būdas yra skirtas analizuoti tik tai, kas įvyko praeityje. Jis neleis suprasti, kodėl būtent kažkas atsitiko, tačiau puikiai parodys, kokie įvykiai ir kokia seka susidėliojo. Tarkim, naudojant šį analizės būdą, gali sužinoti, kiek žmonių aplankė tavo svetainę tam tikru metu arba kiek žmonių atsidarė tavo reklaminį laišką. Taip pat gali sužinoti, kokio amžiaus ar lyties žmonės labiausiai perka tavo produktus. Taigi, šis metodas leidžia iš didelių duomenų kiekių pamatyti aiškų ir suprantamą vaizdą visko, kas įvyko iki šio momento.
Diagnostinis duomenų analizės būdas: kodėl tai įvyko?
Šio duomenų analitikos būdo pagrindinė paskirtis yra surasti ir identifikuoti įvairių neatitikimų ar problemų priežastis. Tarkim, jei praeitą mėnesį tavo pardavimai smarkiai krito, šis metodas padės surasti to priežastį. Analizuojant duomenis šiuo būdu, galima aptikti, ties kuria vieta klientai sustodavo domėjęsi tavo puslapiu. Galbūt kažkas jiems tiesiog neužsikraudavo? Šis metodas gali būti naudojamas ir teigiamiems dalykams suprasti. Kitaip tariant, jei pardavimai kilo, supratęs, kas tai lėmė, galėsi panašią strategiją panaudoti dažniau.
Nuspėjamasis duomenų analizės būdas: kas gali įvykti ateityje?
Pasitelkus šį duomenų analizavimo būdą yra išskiriamos tendencijos, kuriomis remiantis galima nuspėti, kas gali vykti ateityje. Tarkim, jei paprastai tavo pardavimai nukrenta vasarą, galbūt šiuo metu tau reikėtų paleisti daugiau akcijų. Šiuo analizės būdu remiasi ir mašininis mokymasis, nes dirbtinis intelektas lygiai taip pat susieja tam tikrus pasikartojančius šablonus. Taigi, nors šis metodas negali garantuoti, kad bus taip ir ne kitaip, tačiau tendencijas nurodo gana tiksliai, o remiantis jomis planuoti savo ateities veiksmus yra paprasčiau.
Nurodomasis duomenų analizės būdas: kaip geriausia veikti?
Šis analizės būdas leidžia išsiaiškinti, kad nutiko, kodėl tai nutiko ir kas gali nutikti. Kitaip tariant, naudojantis šiuo metodu, gali planuoti savo veiksmus, kad išvengtum padarytų klaidų ir pasinaudotum teigiama patirtimi. Šis metodas yra labiausiai kompleksinis, nes jam pasitelkiami tiek algoritmai, tiek mašininis mokymasis ir statistika. Tarkim, naudojantis šiuo būdu dažniausiai yra kuriamos navigacinės programos, kurios ne tik parodo artimiausią ir greičiausią maršrutą, bet ir padeda išvengti įvairių kliūčių. Lygiai taip pat šis metodas padeda „naviguoti“ įmonės veiklą, kad viskas vyktų sklandžiai ir būtų išvengta trikdžių.
Taigi, pasirinkus tinkamą duomenų analizavimo būdą konkrečiai situacijai, kiekviena kompanija pagal gautus rezultatus gali imtis veiksmų, kurie palengvins problemų sprendimą, leis sugeneruoti geras idėjas ir ves įmonę į sėkmę. Kitaip tariant, išmanant duomenų analitiką ar turint gerą šios srities specialistą, tavo įmonė tampa daug perspektyvesnė.
