Με την πάροδο του χρόνου η πολυπλοκότητα και το μέγεθος των δεδομένων και των πηγών τους διαρκώς αυξάνεται. Η ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων είναι μια κρίσιμη διαδικασία για τον εντοπισμό μοτίβων και πληροφοριών σε ένα ευρύ φάσμα κλάδων.

Ειδικότερα οι σημερινές επιχειρήσεις χρησιμοποιώντας την ανάλυση δεδομένων, μπορούν να αποκτήσουν μια βαθύτερη κατανόηση των λειτουργιών, των πελατών και των τάσεων της αγοράς, γεγονός που μπορεί να ενημερώσει την καλύτερη λήψη αποφάσεων.

Στο σημερινό λοιπόν οδηγό θα δούμε αναλυτικά:

- Ποιος είναι ο ρόλος της ανάλυσης δεδομένων στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων

- Ποιοι είναι οι κύριοι τύποι data analytics που χρησιμοποιούνται για τη βελτίωση επιχειρηματικών αποφάσεων

Ας ξεκινήσουμε.

 Πώς η Ανάλυση Δεδομένων Ενισχύει τη Λήψη Επιχειρηματικών Αποφάσεων

Η ανάλυση δεδομένων μπορεί να βελτιώσει τη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων με τους εξής τρόπους:

   Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων

Η ανάλυση δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν αποτελεσματικές και μεθοδικές αποφάσεις βάσει δεδομένων, μειώνοντας τον κίνδυνο λήψης αποφάσεων με βάση εικασίες ή άλλα πιο υποκειμενικά κριτήρια.

Η ανάλυση δεδομένων παρέχει στις επιχειρήσεις τις αντικειμενικές και αξιόπιστες πληροφορίες που χρειάζονται για να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις που οδηγούν σε επιχειρηματική ανάπτυξη και περαιτέρω εξέλιξη, ξεχωρίζοντας από τον ανταγωνισμό.

   Προσδιορισμός τάσεων και μοτίβων

Η ανάλυση δεδομένων βοηθά τις επιχειρήσεις να προσδιορίσουν τάσεις, μοτίβα, να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες και την αγορά τους.

Αναλύοντας big data, μια εταιρεία που δραστηριοποιείται στο e-commerce για παράδειγμα, μπορεί να αναλύσει στοιχεία και δεδομένα πωλήσεων για να προσδιορίσει τα προϊόντα που πωλούν περισσότερο, τα οποία μπορούν να ενημερώσουν τις αποφάσεις αποθέματος και εμπορικών προϊόντων.

   Βελτιστοποίηση των πόρων και της λειτουργικής αποδοτικότητας

Με την ανάλυση πολύπλοκων δεδομένων, οι επιχειρήσεις και οι οργανισμοί μπορούν να βελτιώσουν και να ενισχύσουν τη λειτουργική τους αποτελεσματικότητα και τα resources τους.

Αναλύοντας τα δεδομένα, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν ανεπάρκειες στις λειτουργίες τους και να λάβουν μέτρα για τον εξορθολογισμό των διαδικασιών, τη μείωση του κόστους και τη βελτίωση της παραγωγικότητας.

Με αυτό τον τρόπο, αυξάνουν τις πιθανότητες για ενισχυμένη κερδοφορία και επιχειρηματική επιτυχία.

   Μέτρηση και παρακολούθηση αποτελεσμάτων

Μέσα από την ανάλυση δεδομένων και τη χρήση KPIs, οι επιχειρήσεις μπορούν να μετρήσουν και να παρακολουθήσουν τα αποτελέσματα των ενεργειών τους, όπως για παράδειγμα μιας καμπάνιας μάρκετινγκ.

Αναλύοντας τα δεδομένα, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν νέες αγορές, τμήματα πελατών και προϊόντα ή υπηρεσίες που έχουν υψηλό δυναμικό ανάπτυξης και στη συνέχεια να αξιοποιήσουν τις πληροφορίες αυτές για να να ενημερώσουν τον στρατηγικό σχεδιασμό και τις επενδυτικές αποφάσεις τους.

Αφού λοιπόν μιλήσαμε για το ρόλο της ανάλυσης δεδομένων στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων, πάμε να δούμε ποιοι είναι οι 3 κύριοι τύποι data analytics που χρησιμοποιούνται για το σκοπό αυτό.

 3 Βασικοί Τύποι Data Analytics που Χρησιμοποιούνται για τη Βελτίωση Επιχειρηματικών Αποφάσεων

Οι 3 βασικοί τύποι data analytics που χρησιμοποιούνται για την ενίσχυση επιχειρηματικών αποφάσεων είναι οι εξής:

   Τύπος #1: Περιγραφική ανάλυση

Η περιγραφική ανάλυση (descriptive analytics) χρησιμεύει ως το θεμελιώδες επίπεδο της ανάλυσης δεδομένων.

Αυτός ο τύπος data analytics αφορά την ενδελεχή εξέταση ιστορικών δεδομένων για την κατανόηση των γεγονότων που συνέβησαν παρελθοντικά.

Η περιγραφική ανάλυση συμβάλει στην οπτικοποίηση των τάσεων και των μοτίβων των δεδομένων για την αξιολόγηση της τρέχουσας κατάστασης και τον εντοπισμό ευκαιριών.

   Τύπος #2: Διαγνωστική ανάλυση

Συνεχίζοντας, η διαγνωστική ανάλυση πηγαίνει ένα βήμα βαθύτερα στο γιατί συνέβησαν συγκεκριμένα γεγονότα ή τάσεις, με βάση τα δεδομένα.

Ο βασικός σκοπός της είναι η εύρεση των βασικών αιτιών συγκεκριμένων αποτελεσμάτων, προσδιορίζοντας τους παράγοντες που οδήγησαν σε ένα συγκεκριμένο συμβάν.

Χρησιμοποιώντας διαγνωστική ανάλυση, οι οργανισμοί μπορούν να λάβουν διορθωτικά μέτρα και να λάβουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις στο μέλλον.

Εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων, που χρησιμοποιούνται συνήθως στη διαγνωστική ανάλυση είναι το Tableau και το Power BI.

   Τύπος #3: Προγνωστική ανάλυση

Η προγνωστική ανάλυση εστιάζει στην πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων ή τάσεων, αξιοποιώντας ιστορικά δεδομένα για τη δημιουργία μοντέλων που μπορούν να κάνουν προβλέψεις για το τι είναι πιθανό να συμβεί.

Σε αυτό τον τύπο ανάλυσης, χρησιμοποιούνται αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης αλλά και στατιστική μοντελοποίηση.

Αξιοποιώντας την προγνωστική ανάλυση, οι επιχειρήσεις μπορούν να προβλέψουν τη ζήτηση των πελατών, να προβλέψουν την απώλεια, ακόμη και να εντοπίσουν απάτη.

 Με Λίγα Λόγια

Οι σύγχρονοι οργανισμοί και επιχειρήσεις αναζητούν συνεχώς αποτελεσματικούς τρόπους βελτίωσης του στρατηγικού σχεδιασμού και των διαδικασιών λήψης αποφάσεων.

Με την ανάλυση δεδομένων και την χρήση συγκεκριμένων εργαλείων, οι επιχειρήσεις μπορούν να “μεταφράσουν” ανεπεξέργαστα δεδομένα σε πολύτιμες πληροφορίες και έτσι να λάβουν ενημερωμένες και στρατηγικές αποφάσεις.

Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένας ανερχόμενος κλάδος που κατακτά όλο και περισσότερο έδαφος και για αυτό το λόγο στη Big Blue προσφέρουμε ειδικά σχεδιασμένα Εταιρικά Προγράμματα για κάθε επιχείρηση, προσαρμοσμένα στις ανάγκες σας!

Λάβετε μέρος, βελτιώστε τα επιχειρηματικά προϊόντα σας με τα κατάλληλα εργαλεία και τεχνικές, και αποκτήστε ουσιαστική πρακτική γνώση!