Firmy nieustannie gromadzą wielkie ilości danych - na temat sprzedaży, zachowań konsumentów, przebiegu procesów firmowych czy inne. Same dane jednak są tylko mało użytecznym ciągiem cyfr i liter. Aby z nich skorzystać, należy je uporządkować i poddać analizie. Temu właśnie służy Data Analytics.
Czym jest Data Analytics?
Celem działań Data Analytics jest wyciąganie praktycznych wniosków na podstawie surowych danych. Dzięki nim możemy podejmować lepsze decyzje biznesowe i optymalizować procesy.
Podczas analizy danych poszukuje się wzorców, pozwalających lepiej zrozumieć obecną sytuację firmy, przeszłe wydarzenia oraz przewidywać przyszły przebieg wypadków. Dotyczy to np. trendów w zachowaniach konsumentów, zachowań pracowników czy przebiegu kampanii reklamowych.
Firmy zbierają dane nie tylko samodzielnie. Korzystają także z badań przeprowadzanych przez organizacje zewnętrzne lub na własne zlecenie. Mogą je również kupować na rynku wtórnym.
Big Data
Jeżeli firma przetwarza duże ilości danych mamy do czynienia (jak sama nazwa wskazuje) z Big Data. Cechuje je oczywiście wielkość - są to petabajty informacji, których nie sposób przetwarzać za pomocą tradycyjnych narzędzi a jedynie specjalistycznych (jak Apache Hadoop, ElasticSearch, Cassandra czy Spark).
Big Data są także różnorodne, czyli pochodzą z różnych źródeł. Mamy tu do czynienia z arkuszami kalkulacyjnymi, e-mailami, danymi sprzedażowymi ze sklepu internetowego, tymi dotyczącymi zachowań użytkowników na stronie internetowej czy danymi z social media.
Dane muszą być przetwarzane w czasie rzeczywistym, aby analizy były aktualne. Do samych analiz korzysta się z uczenia maszynowego (ML) oraz sztucznej inteligencji (AI), które w pozyskiwanych danych potrafią dostrzegać wzorce i wyciągać z nich wnioski.
Typy analiz danych
- opisowa
Służy do opisu sytuacji na podstawie zebranych wcześniej danych. Można w ten sposób ocenić czy zostały zrealizowane kluczowe wskaźniki efektywności (KPI). Należy do nich najogólniejszy ROI (zwrot z inwestycji) czy bardziej szczegółowe wskaźniki, obowiązujące w konkretnych rodzajach działań. Może to być współczynnik konwersji np. w kampaniach reklamowych i innych działaniach internetowych czy wartości życiowej klienta (LTV) w e-commerce. - diagnostyczna
Dzięki niej można określić, dlaczego dane wydarzenie lub proces miały miejsce. Analiza diagnostyczna wykorzystuje dane zgromadzone podczas analizy opisowej, aby znaleźć przyczynę zaistniałych sytuacji. W ten sposób dowiemy się, np. dlaczego konwersja kampanii nagle spadła dzięki wykryciu anomalii, czyli nieoczekiwanych zmian. Techniki statystyczne pozwalają odnajdować relacje i trendy wyjaśniające anomalie. Stosuje się ją na przykład w data mining. - predykcyjna
Jej zadaniem jest przewidywanie przyszłych wydarzeń i trendów. Za pomocą danych zebranych w powyższych dwóch analizach wychwytuje się prawidłowości, co pozwala na tworzenie prognoz. Wykorzystywane jest często w tym celu uczenie maszynowe (ML) czy rozwiązania sztucznej inteligencji (AI), które nakarmione dużymi ilościami zgromadzonych podczas badań opisowych danych potrafią dostrzec w nich powtarzalne wzorce, na podstawie których wyciągają wnioski. - nakazowa
Zaleca działania, które należy podjąć. Opiera się na analizach predykcyjnych i pozwala menedżerom podejmować bardziej świadome decyzje. Używa się tu uczenia maszynowego czy reguł biznesowych.
Dlaczego warto wykorzystywać Data Analytics?
Analizy danych można używać do wielu różnych celów. Korzyści czerpią z niej firmy, instytucje, jak i zwykli konsumenci. W czym między innymi może pomóc?
- optymalne zarządzanie finansami
Data Analytics pozwala na precyzyjne analizowanie przychodów, wydatków i rentowności firmy. Łatwiej jest optymalnie zaplanować budżet, tworzyć długoterminowe biznesplany czy prognozować i zarządzać ryzykiem biznesowym. Firma może także w doskonalszy sposób zarządzać swoimi zasobami. - precyzyjny marketing
Analizując dane, można lepiej poznać swoją grupę docelową. Dostrzeżemy wyraźniej zachowania i potrzeby konsumentów, by na tej podstawie optymalizować przekaz marketingowy. Mamy także szansę prowadzić spersonalizowane działania marketingowe, kierując celne komunikaty do konkretnych użytkowników (pomocne tu będą narzędzia Marketing Automation).
Przykładami personalizacji marketingu mogą być rekomendacje takich serwisów jak Netflix czy Spotify. Ich algorytmy na podstawie dużych ilości danych są w stanie polecić konkretnemu użytkownikowi treści zgodne z jego preferencjami. - lepsza obsługa klienta
Gdy lepiej poznamy potrzeby klientów, będziemy mogli także udoskonalić sposób ich obsługi. Możemy np. analizować zadawane pytania, by na tej podstawie kształtować algorytmy botów wykorzystywanych w komunikatorach. Konsultanci otrzymają również dostęp do uporządkowanych danych, co przekłada się na spójność obsługi klienta. - poprawa bezpieczeństwa
Cyberataki to poważne zagrożenie dla firm i ich danych. Walka z naruszeniami nie musi się jednak opierać tylko na bieżącym reagowaniu na nie. Dzięki analizie danych można diagnozować ich przyczyny oraz przewidywać przyszłe incydenty. Tworzy się modele statystyczne oraz wykrywa anomalie, by ostrzegać przed możliwymi atakami. - zmniejszenie ryzyka
Data Analytics jest wykorzystywana np. przez firmy z sektora bankowości i ubezpieczeń. Pozwala na przewidywanie, jakie jest ryzyko przy udzielaniu kredytu czy jaka powinna być cena polisy. Firmy handlowe mogą jej z kolei używać do przewidywania trendów rynkowych, by optymalnie określać poziom zapasów. - inteligentne biura i zakłady
Sieć czujników działających w ramach Internetu Rzeczy (IoT) w domu, biurze czy zakładzie pracy jest w stanie gromadzić bardzo dużo pomocnych danych. Ich analiza pozwala np. na regulowanie ogrzewania i chłodzenia.
To tylko jedno z możliwych zastosowań Data Analytics w IoT. Wykorzystywanie inteligentnych urządzeń daje szansę na daleko idącą automatyzację także np. w infrastrukturze miejskiej. Przewiduje się zachowania mieszkańców i dostosowuje do nich urządzenia. W tzw. Smart Cities analiza danych pochodzących z czujników umożliwia lepsze zarządzanie systemami ruchu i transportu, elektrowniami, usługami komunalnymi, sieciami wodociągowymi czy ułatwia walkę z przestępczością.
Lepsze działania oparte na danych
Korzystanie z Data Analytics pozwala na wykorzystanie danych, które gromadzi każda firma. Dzięki temu można podejmować lepsze decyzje, automatyzować procesy czy przewidywać trendy i wydarzenia.
Nawet jednak, gdy używamy zaawansowanych mechanizmów AI i ML na końcu większości procesów analitycznych znajduje się człowiek. On decyduje, jakie działania podjąć na podstawie otrzymanych informacji. Dlatego należy dbać, aby w firmie zatrudnieni byli doświadczeni analitycy.
