Analitika podataka

Analitika podataka ili Data Analytics je nauka o analiziranju sirovih podataka radi donošenja zaključaka o tim informacijama. Analitika podataka je potrebna kako velikim, tako i srednjim i malim preduzećima, u svim industrijama. Ova disciplina može pomoći preduzećima da povećaju prihode, poboljšaju operativnu efikasnost, optimizuju marketinške kampanje i napore za korisničku službu. Takođe se može koristiti za brzi odgovor na trendove na tržištu i sticanje konkurentske prednosti. Tehnologije i tehnike analitike podataka se široko koriste u komercijalnim industrijama kako bi se kompanijama omogućilo donošenje bolje informisanih poslovnih odluka. Tehnike analitike podataka mogu otkriti različite trendove koji bi se inače izgubili u velikom broju informacija. Te informacije se zatim mogu koristiti za optimizaciju procesa, te tako doprineti povećanju ukupne efikasnosti preduzeća ili sistema.

Vrste analitike podataka

Postoje četiri primarne vrste analitike podataka:

  • deskriptivna,
  • dijagnostička
  • prediktivna
  • preskriptivna

Svaka od ovih vrsta ima drugačiji cilj i različito mesto u procesu analize podataka

deskriptivna analitika

Deskriptivna analitika pomaže u odgovaranju na pitanja o tome šta se dogodilo. Ove tehnike rezimiraju velike skupove podataka da bi se stejkholderima opisali ishodi. Deskriptivna analitika zahteva prikupljanje relevantnih podataka, obradu podataka, analizu podataka i vizualizaciju podataka. Ova vrsta analitike podataka pruža suštinski uvid u prethodne performanse.

Dijagnostička analitika

Dijagnostička analitika pomaže u odgovoru na pitanja o tome zašto su se stvari dogodile. Ove tehnike dopunjuju deskriptivnu analitiku. Pokazatelji učinka se dalje istražuju kako bi se otkrilo zašto su postali bolji ili lošiji. To se uglavnom dešava u tri koraka:

  1. Utvrditi nedostatke u podacima. To mogu biti neočekivane promene u metrici ili određenom tržištu.
  2. Prikupljati podatke koji su povezani sa ovim nedostacima.
  3. Korišćenje statističkih tehnika za pronalaženje veza i trendova koji objašnjavaju ove nedostatke.

Prediktivna analitika

Prediktivna analitika pomaže u odgovoru na pitanja o tome šta će se dogoditi u budućnosti. Ove tehnike koriste istorijske podatke da bi identifikovale trendove i utvrdile kolika je verovatnoća da će se neki događaj ponoviti. Prediktivni analitički alati pružaju dragocen uvid u ono što se potencijalno može dogoditi u budućnosti.

Preskriptivna analitika

Preskriptivna analitika pomaže u odgovoru na pitanja o tome šta treba učiniti. Korišćenjem uvida iz prediktivne analitike mogu se donositi odluke na osnovu podataka. Ovo omogućava preduzećima da donose utemeljene odluke suočavajući se sa neizvesnošću. Tehnike preskriptivne analitike oslanjaju se na strategije mašinskog učenja koje mogu pronaći obrasce u velikim skupovima podataka. Analizom prošlih odluka i događaja može se proceniti verovatnoća različitih ishoda.

Ove vrste analitike podataka pružaju uvid u to da preduzeća moraju da donose efektivne i efikasne odluke. U kombinaciji sa njima pružaju dobro zaokruženo razumevanje potreba i mogućnosti kompanije, što je svim kompanijama i te kako značajno.