Ano ang Descriptive Analytics?
Ang descriptive analytics ay ang interpretasyon ng makasaysayang data upang mas maunawaan ang mga pagbabago na naganap sa isang negosyo. Inilarawan ng descriptive analytics ang paggamit ng isang hanay ng mga makasaysayang data upang gumuhit ng mga paghahambing. Karamihan sa mga karaniwang iniulat na mga sukatan sa pananalapi ay isang produkto ng naglalarawang analytics - halimbawa, mga pagbabago sa presyo ng taon-taon, paglago ng buwang buwan, ang bilang ng mga gumagamit, o ang kabuuang kita sa bawat tagasuskribi. Lahat ng mga hakbang na ito ay naglalarawan kung ano ang nangyari sa isang negosyo sa isang itinakdang panahon.
Pag-unawa sa Descriptive Analytics
Ang descriptive analytics ay tumatagal ng hilaw na data at mga magulang na ang data upang makagawa ng mga konklusyon na kapaki-pakinabang at naiintindihan ng mga tagapamahala, mamumuhunan, at iba pang mga stakeholder. Ang isang ulat na nagpapakita ng mga benta ng $ 1 milyon ay maaaring mukhang kahanga-hanga, ngunit kulang ito ng konteksto. Kung ang figure na iyon ay kumakatawan sa isang 20% buwan-sa-buwan na pagtanggi, ito ay isang pag-aalala. Kung ito ay isang 40% na taon na higit sa pagtaas, pagkatapos ay nagmumungkahi ito ng isang bagay na pupunta nang tama sa diskarte sa pagbebenta. Gayunpaman, ang mas malaking konteksto kasama ang target na paglago ay kinakailangan upang makakuha ng isang kaalamang pananaw sa pagganap ng benta ng kumpanya.
Ang descriptive analytics ay gumagamit ng isang buong saklaw ng data upang magbigay ng isang tumpak na larawan ng nangyari sa isang negosyo at kung paano naiiba ito sa iba pang mga panahon na maihahambing. Ang mga sukatang ito ng pagganap ay maaaring magamit upang mag-flag ng mga lugar ng lakas at kahinaan upang ipaalam ang mga diskarte sa pamamahala.
Ang descriptive analytics ay isang mahalagang sangkap ng pagsusuri sa pagganap upang ang mga tagapamahala ay maaaring makagawa ng mga matalinong desisyon sa negosyo na nakabase sa data ng makasaysayang.
Ang descriptive analytics ay isa sa mga pinaka pangunahing mga piraso ng intelligence ng negosyo na gagamitin ng isang kumpanya. Bagaman ang mapaglarawang analytics ay maaaring maging tiyak sa industriya — tulad ng pana-panahong pagkakaiba-iba sa mga oras ng pagkumpleto ng kargamento - ginagamit ng mga analytics ang mga panukalang pangkaraniwan sa buong industriya ng pananalapi.
Ang pagbabalik sa namuhunan na kapital (ROIC) ay isang naglalarawang analytic na nilikha sa pamamagitan ng pagkuha ng tatlong mga puntos ng data - netong kita, dibahagi, at kabuuang kapital - at ang paggawa ng mga puntos ng data na iyon ay madaling maunawaan na porsyento na maaaring magamit upang ihambing ang pagganap ng isang kumpanya sa iba pa. Sa pangkalahatan, ang mas malaki at mas kumplikado sa isang kumpanya, ang mas descriptive na analytics na gagamitin nito upang masukat ang pagganap nito.
Mga Key Takeaways
- Ang descriptive analytics ay ang proseso ng pag-parse ng makasaysayang data upang mas maunawaan ang mga pagbabagong naganap sa isang negosyo. Gamit ang isang hanay ng mga makasaysayang data at benchmarking, ang mga gumagawa ng desisyon ay nakakakuha ng isang holistikong pananaw sa pagganap at mga kalakaran kung saan ibase ang estratehiya ng negosyo.Descriptive analytics ay makakatulong upang matukoy ang mga lugar ng lakas at kahinaan sa isang samahan.
Mga Espesyal na Pagsasaalang-alang
Ang naglalarawang analytics ay nagbibigay ng mahalagang impormasyon sa isang madaling format na format. Mayroong palaging pangangailangan para sa descriptive analytics. Gayunpaman, mas maraming pagsisikap ang pupunta patungo sa mga mas bagong larangan ng analytics tulad ng mahuhulaan at prescriptive analytics.
Ang mga uri ng analytics na ito ay gumagamit ng descriptive analytics at pagsasama ng mga karagdagang data mula sa magkakaibang mapagkukunan hanggang sa modelo na malamang na mga resulta sa malapit na termino. Ang mga pasulong na analytics na ito ay lampas sa pag-alam sa paggawa ng desisyon. Ang mga uri ng analytics ay maaari ring magmungkahi ng mga kurso ng pagkilos na maaaring mapakinabangan ang mga positibong kinalabasan at mabawasan ang mga negatibong mga.
Mabilis na Salik
Nagbibigay ang descriptive analytics ng " Ano ang nangyari?" impormasyon tungkol sa mga operasyon ng isang kumpanya, ang buong diagnostic analytics ay nagbibigay ng " Bakit ito nangyari?" impormasyon, at mahuhulaan na analytics ay nagbibigay ng impormasyon tungkol sa " Ano ang maaaring mangyari sa hinaharap?"
Iyon ay sinabi, hindi pa tayo sa punto kung saan ang mga mapagkawanggawa at prescient na computer ay magtatagumpay sa lahat ng mga pangunahing korporasyon. Ang karamihan ng mga pagpapasya sa mga tanggapan at silid-aralan sa buong mundo ay ginawa ng mga tao na gumagamit ng parehong mga uri ng naglalarawang analytics na ginamit 10, 20, at 30 taon na ang nakalilipas, tulad ng kung ang mga benta ay pataas o pababa kumpara sa nakaraang buwan, ay ang produkto sa pagkuha sa merkado sa oras, at ang kumpanya ba ay may sapat na supply batay sa mga numero ng nakaraang buwan.
