Data Reporting vs Analytics

In einer hart umkämpften Welt steigt der Bedarf an Daten, um Entscheidungen zu treffen. In etablierten Unternehmen wird dies durch die Verfügbarkeit von Berichten wie Finanzberichten, Buchhaltungsberichten, Marktberichten und vielen anderen belegt.

In einem Datenanalysekontext gibt es jedoch einen signifikanten Unterschied zwischen „Reporting“ und „Analytics“.

Wenn Sie den Unterschied kennen, können Organisationen:

• genauere Informationen
• mehr und schnellere Durchlaufzeiten
• wirkungsvollere Geschäftsentscheidungen

“ Reporting“ bedeutet Daten, um Entscheidungen zu informieren. Typische Berichtsanforderungen implizieren in der Regel einen wiederholbaren Zugriff auf die Informationen, der monatlich, wöchentlich, täglich oder sogar in Echtzeit erfolgen kann.

Die obige Definition beruht auf 2 großen fehlerhaften Annahmen:

• Daten sind verfügbar: Oft müssen Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen stammen, die oft innerhalb der Unternehmen oder außerhalb der Unternehmen fragmentiert sind
• Daten sind sauber: Oft müssen Daten für den menschlichen Verzehr übersetzt und für die Analyse geformt werden

“ Analytics“ bedeutet Rohdatenanalyse. Typische Analyseanforderungen beinhalten in der Regel eine einmalige Datenuntersuchung.

Was kommt zuerst? Reporting oder Analytics

Wenn eine Berichtsanforderung durchlaufen wird, muss häufig eine Analyse durchgeführt werden. Wenn eine Analyseanforderung durchlaufen wird, ist möglicherweise keine Berichterstellung erforderlich.

Nachfolgend finden Sie einige der Schritte zum Erstellen eines Berichts:

• Geschäftsanforderungen verstehen
• Verbinden und sammeln Sie die Daten
• Übersetzen Sie die technischen Daten
• Verstehen Sie die Datenhintergründe nach verschiedenen Dimensionen
• Finden Sie eine Möglichkeit, Daten für 100 Kategorien und ihre 5 Unterkategorien anzuzeigen (500+ Kombinationen!)
• Überarbeitung der Daten
• Stakeholder werden verwirrt
• Umfang wird geändert
• Wiederholen Sie die Schritte
• Weitere Überarbeitung
• Erstvisualisierung in Excel
• Stakeholder ansprechen Verständnis
• Starten reporting Dashboard build
• Konfigurieren Sie die Funktionen und Parameter
• Weitere Überarbeitungen
• Testen Sie die Benutzererfahrung
• Entsprechen Sie dem Styleguide des Unternehmens
• Testen Sie die Berichtsautomatisierung und -bereitstellung
• Wenden Sie sich an das Technologie- oder Produktionsteam
• prozess für regelmäßige Aktualisierung und Fehler
• Dokumentberichterstattungsprozess

Das Obige berührt nur die anfängliche Oberfläche …

Wenn das Unternehmen nur wenige Datenpunkte oder ein besseres Faktenverständnis wünscht, wäre Analytics eine effektivere und effizientere Alternative.

Nachfolgend sind einige der Schritte aufgeführt, die bei einer Datenanalyse-Exploration erforderlich sind:

• Datenhypothese erstellen
• Daten sammeln und bearbeiten
• Ergebnisse dem Unternehmen präsentieren
• wiederholen

Das Unternehmen erhält Ergebnisse nach sehr wenigen Schritten.

Weg zu einer schnellen datengesteuerten Organisation

Es ist wichtig, den Unterschied zwischen „Reporting“ und „Analytics“ zu verstehen. In einer aktuellen Wettbewerbslandschaft ist die Geschwindigkeit, mit der Erkenntnisse gewonnen werden, von entscheidender Bedeutung.

Basierend auf den obigen Erläuterungen und Schritten ist der Start mit „analytics“ oft der beste Ausgangspunkt. Wenn die Erkenntnisse breit und regelmäßig verbreitet werden müssen, könnte ein Reporting entwickelt werden. Dies wird auch die technologische Betriebsbelastung verringern, die mit regelmäßigen Automatisierungsprozessen verbunden ist.

“ Wenn Sie die Anzahl der Experimente verdoppeln, die Sie pro Jahr durchführen, verdoppeln Sie Ihren Erfindungsreichtum.“ – Jeff Bezos

Wie Jeff (Gründer der Amazon Company) erwähnte, brauchen wir mehr „Experimente“und Datenerkundung. Wir brauchen keine Berichte mehr.

Wenn Sie der Business Analyst sind, verfeinern Sie die Anforderungen von „Reporting“ auf Datenanalyse.

Wenn Sie der Datenanalyst sind, schlagen Sie eine Analysepartnerschaft mit dem Unternehmen für die unordentlichen Daten vor.

Gemeinsam konnten wir den wahren Geschäftswert von Daten schnell und nachhaltig freisetzen.