Datarapportering vs Analyse

I en svært konkurransedyktig verden er det en økende etterspørsel etter data for å ta beslutninger. Innenfor etablerte selskaper, er dette dokumentert gjennom tilgjengeligheten av rapporter som finansielle rapporter, regnskapsrapporter, markedsrapporter og mange andre.

i en dataanalysekontekst er det imidlertid en betydelig forskjell mellom » rapportering «og»analyse».

Å Vite forskjellen vil tillate organisasjoner å ha:

• mer nøyaktig informasjon
• mer og raskere snu tiden
• mer virkningsfulle forretningsbeslutninger

«Rapportering» betyr data for å informere beslutninger. Typiske rapporteringsforespørsler innebærer vanligvis repeterbar tilgang til informasjonen, som kan være månedlig, ukentlig, daglig eller til og med sanntid.

ovennevnte definisjon er avhengig av 2 store feil antagelser:

• Data er tilgjengelig: ofte må data hentes fra ulike kildesystemer som ofte er fragmentert i selskapene eller utenfor selskapene
• Data er rene: ofte må data oversettes til konsum og må formes for analyseaktivering

«Analytics» betyr rådataanalyse. Typiske analyseforespørsler innebærer vanligvis en engangsundersøkelse av data.

Som kommer først? Rapportering eller analytics

når en rapporteringsforespørsel flyter gjennom, må analytics ofte utføres. Når en analytics-forespørsel flyter gjennom, er det ikke sikkert at rapportering er nødvendig.

Nedenfor er noen av trinnene som er involvert i å bygge en rapport:

• Forstå forretningskrav
• Koble til og samle dataene
• Oversett de tekniske dataene
• Forstå databakgrunnene med forskjellige dimensjoner
• Finn en måte å vise data for 100 kategorier og dets 5 underkategorier (500+ kombinasjoner!)
• arbeide på nytt dataene
• forretningsinteressenter blir forvirret
• Omfang blir endret
• Gjenta trinnene
• Mer arbeid på nytt
• Initial visualisering på excel
• Adressering interessenter forståelse
• Start rapportering dashbordet bygge
• konfigurere funksjoner og parametere
• mer re-arbeid
• test brukeropplevelsen
• i samsvar med selskapets stilguide
• test rapportering automatisering og distribusjon
• samarbeid med teknologi eller produksjonsteam
• sett opp en prosess for regelmessig oppdatering og feil
• Dokumentrapporteringsprosess

ovenstående berører bare den opprinnelige overflaten…

hvis virksomheten ønsker få datapunkter eller bedre faktaforståelse, ville analytics være et mer effektivt og effektivt alternativ.

Nedenfor Er noen av trinnene som er involvert i en dataanalyseutforskning:

• opprette data hypotese
• samle og manipulere data
• presentere resultater til virksomheten
• re-iterate

virksomheten får resultater etter svært få trinn.

Veien til en rask datadrevet organisasjon

det er viktig å forstå forskjellen mellom «rapportering » og»analyse». I et nåværende konkurranselandskap er hastigheten til innsikt avgjørende viktig.

basert på de ovennevnte forklaringene og trinnene, er det ofte det beste utgangspunktet å starte med «analytics». Hvis innsiktene må sirkuleres bredt og regelmessig, kan det utvikles en rapportering. Dette vil også lette den teknologiske driftsbelastningen som er knyttet til vanlige automatiseringsprosesser.

«hvis du dobler antall eksperimenter du gjør per år, vil du doble din oppfinnsomhet.»- Jeff Bezos

Som Jeff (grunnlegger Av Amazon-Selskapet) nevnte, trenger vi flere «eksperimenter» og datautforskning. Vi trenger ikke flere rapporter.

hvis du er bedriftsanalytiker, kan du finjustere forespørslene fra «rapportering» til dataanalyse.

hvis du er dataanalytiker, foreslår du et analysepartnerskap med virksomheten på de rotete dataene.

Sammen kan vi frigjøre den sanne forretningsverdien av data på en rask og bærekraftig måte.