Un percorso veloce di data-driven organizzazione
In un mondo altamente competitivo, c’è una crescente domanda di dati per prendere decisioni. All’interno di società consolidate, ciò è evidenziato attraverso la disponibilità di report come rapporti finanziari, rapporti contabili, rapporti di mercato e molti altri.
Tuttavia, in un contesto di analisi dei dati, esiste una differenza significativa tra “reporting” e “analytics”.
Conoscere la differenza consentirà alle organizzazioni di avere:
- informazioni più accurate
- più e più veloce turn around time
- decisioni aziendali più impattanti
“Reporting” indica i dati per informare le decisioni. Le richieste di segnalazione tipiche di solito implicano un accesso ripetibile alle informazioni, che potrebbe essere mensile, settimanale, giornaliero o anche in tempo reale.
La definizione di cui sopra si basa su 2 principali ipotesi errate:
- I dati sono disponibili: spesso i dati devono provenire da sistemi di origine disparati che sono spesso frammentati all’interno delle aziende o all’esterno delle aziende
- I dati sono puliti: spesso i dati devono essere tradotti per il consumo umano e devono essere modellati per l’abilitazione all’analisi
“Analytics” significa analisi dei dati grezzi. Le richieste di analisi tipiche di solito implicano un’indagine dei dati una tantum.
Che viene prima? Reporting o analytics
Quando scorre una richiesta di reporting, spesso è necessario eseguire analytics. Quando una richiesta di analisi scorre attraverso, reporting potrebbe non essere necessario.
di Seguito sono alcuni dei passi coinvolti nella costruzione di una relazione:
- a Capire business requisito
- Collegare e raccogliere i dati
- Tradurre i dati tecnici
- Comprendere i dati di provenienze diverse dimensioni
- Trovare un modo per visualizzare i dati per 100 categorie e i suoi 5 sub-categorie (500+ combinazioni!)
- Re-lavoro dati
- stakeholder di Business si confonde
- Ambito di applicazione viene modificata
- Ripetere i passaggi
- Più ri-lavoro
- visualizzazione Iniziale su excel
- Indirizzamento parti interessate comprensione
- Avviare il pannello di report di costruire
- Configura le caratteristiche e i parametri
- Più ri-lavoro
- Prova l’esperienza dell’utente
- essere Conformi con la società stile di guida
- Prova la segnalazione di automazione e di distribuzione di
- mantenere i Contatti con la tecnologia o il team di produzione
- Impostare un processo per l’aggiornamento e l’errore regolari
- Processo di reporting dei documenti
Quanto sopra tocca solo la superficie iniziale
Se l’azienda desidera pochi punti dati o una migliore comprensione dei fatti, l’analisi sarebbe un’alternativa più efficace ed efficiente.
Di seguito sono riportati alcuni dei passaggi coinvolti all’interno di un’esplorazione di analisi dei dati:
- crea ipotesi di dati
- raccogli e manipola i dati
- presenta i risultati all’azienda
- re-itera
L’azienda ottiene risultati dopo pochissimi passaggi.
Percorso verso un’organizzazione veloce basata sui dati
È importante comprendere la differenza tra “reporting” e “analytics”. In un panorama competitivo attuale, la velocità verso le intuizioni è di fondamentale importanza.
Sulla base delle spiegazioni e dei passaggi di cui sopra, iniziare con “analytics” è spesso il miglior punto di partenza. Se le informazioni devono essere diffuse ampiamente e regolarmente, allora potrebbe essere sviluppato un reporting. Ciò faciliterà anche il carico operativo della tecnologia associato ai normali processi di automazione.
“Se raddoppi il numero di esperimenti che fai all’anno, raddoppierai la tua inventiva.”- Jeff Bezos
Come Jeff (fondatore della società Amazon) menzionato, abbiamo bisogno di più” esperimenti ” e l’esplorazione dei dati. Non ci servono altri rapporti.
Se sei l’analista aziendale, perfeziona le richieste da “reporting” a analisi dei dati.
Se sei l’analista dei dati, suggerisci una partnership di analisi con l’azienda sui dati disordinati.
Insieme potremmo liberare il vero valore aziendale dei dati in modo veloce e sostenibile.