Στη σημερινή εποχή όπου κυριαρχεί έντονος ανταγωνισμός, οι επιχειρήσεις αναζητούν συνεχώς εργαλεία που θα τις βοηθήσουν να παίρνουν καλύτερες αποφάσεις.

Τα Business Analytics ή αλλιώς επιχειρησιακά δεδομένα είναι ένα από αυτά τα εργαλεία, καθώς παράγονται καθημερινά τεράστιες ποσότητες δεδομένων που καλούνται να επεξεργαστούν.

Σύμφωνα με έρευνες μάλιστα, οι εταιρείες χρησιμοποιούν δεδομένα ώστε:

• Να βελτιώσουν τις διεργασίες τους (60%)
• Να καθορίσουν τις στρατηγικές τους (57%)
• Να βελτιώσουν την οικονομική τους απόδοση (52%)
   

Είναι όμως ζωτικής σημασίας οι επαγγελματίες να μάθουν να “διαβάζουν” σωστά τα δεδομένα αυτά, ώστε να έχουν τα βέλτιστα αποτελέσματα.

Πριν εμβαθύνουμε όμως περισσότερο στον κόσμο των Business Analytics, ας ξεκινήσουμε με τα βασικά.

 Τι είναι τα Business Analytics

Τα Business Analytics είναι η διαδικασία όπου μια εταιρεία χρησιμοποιεί μεθόδους για να επεξεργαστεί δεδομένα και να βγάλει συμπεράσματα, με σκοπό να λάβει καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Οι μέθοδοι αυτοί ποικίλουν και μπορεί να είναι data mining, predictive analytics, machine learning και άλλα πολλά.

Φυσικά τα Business Analytics είναι κάτω από την ομπρέλα των Data Analytics που πολλοί επαγγελματίες χρειάζονται για την δουλειά τους.

Ποιοί είναι όμως αυτοί οι επαγγελματίες;

• Marketers (αναλύουν δεδομένα πελατών, τάσεις αγοράς, καμπάνιες marketing)
• Product Managers (αναλύουν δεδομένα πελατών και της αγοράς όπως feedback, με σκοπό την βελτίωση των προϊόντων)
• Financial Managers (αναλύουν μακροοικονομικα και μικροοικονομικά δεδομένα για τη σύνταξη προϋπολογισμών και οικονομικών προβλέψεων)
• HR Managers (αναλύουν δεδομένα από υπαλλήλους όπως απόψεις και feedback για να βελτιώσουν συνθήκες εργασίας)
   

Φυσικά υπάρχουν πολλοί ακόμα επαγγελματίες που εφαρμόζουν την επιστήμη των δεδομένων στην εργασία τους και αξίζει και εσύ να ανακαλύψεις τον κλάδο αυτό αν δεν το έχεις κάνει ήδη.

Ας δούμε τώρα τα είδη Business Analytics που υπάρχουν.

 Τα 4 Είδη Business Analytics

1) Descriptive Analytics (Περιγραφική Αναλυτική)

Τα Descriptive Analytics είναι το πιο απλό είδος δεδομένων και η βάση όλων των υπόλοιπων.

Σχετίζονται με την ανάλυση διαφόρων δεικτών απόδοσης με σκοπό την κατανόηση μιας παρούσας κατάστασης.

Με λίγα λόγια η περιγραφική αναλυτική απαντά στην ερώτηση: “Τι συμβαίνει;”

Το πιο συνηθισμένο αποτέλεσμα της περιγραφικής ανάλυσης είναι μια αναφορά με διαγράμματα που βοηθούν στη κατανόηση της παρούσας κατάστασης. 

Για παράδειγμα, μπορεί μια εταιρεία να εντοπίσει πως η ζήτηση για τα παιδικά παιχνίδια της αυξάνεται ιδιαίτερα τα Χριστούγεννα κάθε χρόνου, άρα υπάρχει εποχιακή ζήτηση.

Διαγραμματικά, αυτό μπορεί να παρουσιαστεί κάπως έτσι:

Μπορείς να δεις πως τον Δεκέμβριο κάθε χρόνου η ζήτηση αυξάνεται και ύστερα μειώνεται δραματικά.

Το Data Visualization γενικά είναι ένα πολύ χρήσιμο εργαλείο γραφικής κατανόησης των δεδομένων.

2) Diagnostic Analytics (Διαγνωστική Αναλυτική)

Τα Diagnostic Analytics απαντούν στο ερώτημα: “Γιατί συμβαίνει αυτό;”

Το είδος αυτό Business Analytics χρησιμοποιεί τεχνικές όπως ανίχνευση δεδομένων, data mining και συσχετισμούς για τον εντοπισμό των βασικών αιτιών των γεγονότων.

Συνεχίζοντας το προηγούμενο παράδειγμά μας, μέσω της ανάλυσης αυτής θα κοιτάξουμε γιατί προκύπτει η εποχιακή αυτή ζήτηση των παιχνιδιών.

Τα δεδομένα δηλαδή θα σχετίζονται με την ηλικία των πελατών, την εποχή, ερωτηματολόγια, διαφημίσεις και τα λοιπά.

Με την διαγνωστική αναλυτική δηλαδή φτάνουμε στη ρίζα ενός ζητήματος, γεγονός πολύ χρήσιμο για τις επιχειρήσεις.

3) Predictive Analytics (Προγνωστική Αναλυτική)

Τα Predictive Analytics χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων και γεγονότων και απαντά στην ερώτηση: “Τι θα συμβεί στο μέλλον;”

Με τον συνδυασμό ανάλυσης ιστορικών δεδομένων και τάσεων της αγοράς, οι επιχειρήσεις κάνουν προβλέψεις και παίρνουν αποφάσεις βάσει αυτών.

Για παράδειγμα, γνωρίζοντας πως η ζήτηση για τα παιδικά παιχνίδια αυξάνεται κάθε Χριστούγεννα, μπορεί η εταιρεία να προβλέψει πως το ίδιο θα συμβεί και τα επόμενα χρόνια.

Με την προγνωστική αναλυτική μπορεί κανείς να δημιουργήσει στρατηγικές βάσει πιθανών σεναρίων.

4) Prescriptive Analytics (Καθοδηγητική Αναλυτική)

Τα Prescriptive Analytics απαντούν στο ερώτημα: “Ποια είναι η επόμενη κίνηση;”

Λαμβάνουν υπόψη διάφορους παράγοντες και προτείνουν πιθανές εναλλακτικές. Κάτι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν μια επιχείρηση λαμβάνει αποφάσεις βάσει δεδομένων (data-driven decisions).

Συνεχίζοντας το προηγούμενο παράδειγμά μας, η εταιρεία πρέπει να αποφασίσει τι θα κάνει βάσει της εποχιακής ζήτησης. Μπορεί για παράδειγμα να αυξήσει τις διαφημίσεις της, να αλλάξει λίγο το προϊόν ή οτιδήποτε άλλο με βάση τα δεδομένα που έχει στη διάθεσή της.

Γίνεται λοιπόν αντιληπτό πως τα Business Analytics δεν είναι μόνο κάτι βοηθητικό, αλλά αναγκαία πλέον για τις επιχειρήσεις και τους επαγγελματίες αν θέλουν:

• Να παίρνουν καλύτερες αποφάσεις
• Να αυξήσουν τα έσοδά τους
• Να βελτιώσουν τις διεργασίες τους

Ας συνοψίσουμε.
 

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν τι είναι τα Business Analytics, ποια είναι τα είδη τους και πώς βοηθούν μια επιχείρηση να αναπτυχθεί.

Για τον λόγο αυτό είναι πλέον ζωτικής σημασίας να εκπαιδεύονται οι επαγγελματίες στο Data Analytics, αν δεν θέλουν να μείνουν πίσω στην αγορά εργασίας και να εφαρμόσουν τις γνώσεις τους σε μια εταιρεία.

Επομένως, αν θες να κάνεις και εσύ το επόμενο βήμα στη καριέρα σου, μπορείς να ανακαλύψεις το ολοκληρωμένο Professional Diploma in Data Analytics που δημιουργήσαμε και να δηλώσεις συμμετοχή άμεσα!