Um caminho para uma rápida de dados-orientado a organização
Em um mercado altamente competitivo mundial, há uma crescente demanda por dados para tomar decisões. Nas empresas estabelecidas, isso é evidenciado pela disponibilidade de relatórios como relatórios financeiros, relatórios de Contabilidade, Relatórios de mercado e muitos outros.
no entanto, num contexto de análise de dados, há uma diferença significativa entre” reporting “versus”analytics”.
Saber a diferença vai permitir às organizações:
- informações mais precisas
- mais e mais rápido volta em torno do tempo
- mais impactante decisões de negócios
“Relatório de” meios de dados para a tomada de decisões. Os pedidos típicos de reporte implicam normalmente um acesso repetível à informação, que pode ser mensal, semanal, diária ou mesmo em tempo real.
a definição supra baseia-se em dois pressupostos principais com falhas:
- Dados disponíveis: muitas vezes, os dados precisam ser obtida a partir de diferentes sistemas de origem, que são, muitas vezes, fragmentado nas empresas ou fora das empresas
- Dados limpos: muitas vezes, os dados precisam ser traduzidas para o consumo humano e precisa ser moldado para análise de habilitação
“o google Analytics” significa matérias de análise de dados. Os pedidos analíticos típicos implicam normalmente uma investigação de dados única.O que vem primeiro? Reporting or analytics
When a reporting request flows through, analytics often needs to be performed. Quando um pedido de análise flui através, relatórios podem não ser necessários.
Abaixo estão algumas das etapas envolvidas na construção de um relatório:
- Entender o negócio, exigência
- Conectar-se e reunir os dados
- Traduzir os dados técnicos
- Compreender os dados de origens diferentes dimensões
- Encontrar uma forma de apresentar dados para 100 categorias e seus 5 sub-categorias (+de 500 combinações!)
- > Re-trabalhar os dados
- Negócio de participantes fica confuso
- Escopo fica alterado
- Repita os passos
- Mais re-trabalho
- Inicial de visualização no excel
- Endereçamento partes interessadas compreensão
- Iniciar os relatórios no painel de controlo compilação
- Configurar os parâmetros e características
- Mais re-trabalho
- Testar a experiência do usuário
- em Conformidade com a empresa guia de estilo
- Testar a automação de relatórios e de implantação
- a Ligação com a tecnologia ou a equipe de produção
- Configurar processo regular de atualização e falha
- Documento do processo de comunicação
acima apenas toca a superfície inicial…
Se a empresa gostaria de alguns pontos de dados ou melhor factual compreensão, análise seria uma mais eficaz e eficiente alternativa.
Abaixo estão algumas das etapas envolvidas dentro de uma análise de dados de exploração:
- criar dados hipótese
- coletar e manipular dados
- apresentar resultados para a empresa
- reiterar
A empresa obtém resultados depois de muito poucos.
caminho para uma organização de dados rápida
é importante compreender a diferença entre “reporting” e “analytics”. Em uma paisagem competitiva atual, a velocidade para insights é crucial.
baseado nas explicações e passos acima, começando com” analytics ” é muitas vezes o melhor ponto de partida. Se os conhecimentos tiverem de ser difundidos de forma ampla e regular, poderá ser elaborado um relatório. Isso também facilitará a carga operacional da tecnologia que está associada a processos de automação regulares.
“se duplicares o número de experiências que fazes por ano, vais duplicar a tua inventividade.”- Jeff Bezos
como Jeff (fundador da Amazon Company) mencionou, precisamos de mais “experimentos” e exploração de dados. Não precisamos de mais relatórios.
se você é o analista de negócios, refine os pedidos de “reporting” para análise de dados.
se você é o analista de dados, sugerir uma parceria analítica com o negócio sobre os dados bagunçados.Juntos poderíamos libertar o verdadeiro valor comercial dos dados de uma forma rápida e sustentável.