Gegevensanalyse

Wat is data-analyse?

Data-analyse is de wetenschap van het analyseren van ruwe data om conclusies te trekken over die informatie. Veel van de technieken en processen van data-analyse zijn geautomatiseerd in mechanische processen en algoritmen die werken met onbewerkte data voor menselijke consumptie.

Inzicht in gegevensanalyse

Gegevensanalyse is een brede term die veel verschillende soorten gegevensanalyse omvat. Elk type informatie kan worden onderworpen aan data-analysetechnieken om inzicht te krijgen dat kan worden gebruikt om dingen te verbeteren. Data-analysetechnieken kunnen trends en statistieken onthullen die anders verloren zouden gaan in de massa aan informatie. Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt om processen te optimaliseren om de algehele efficiëntie van een bedrijf of systeem te verhogen.

Productiebedrijven registreren bijvoorbeeld vaak de runtime, downtime en werkwachtrij voor verschillende machines en analyseren vervolgens de gegevens om de workloads beter te plannen, zodat de machines dichter bij de piekcapaciteit werken.

Data-analyse kan veel meer doen dan het aanwijzen van knelpunten in de productie. Gamingbedrijven gebruiken data-analyse om beloningsschema’s op te stellen voor spelers die de meerderheid van de spelers actief in het spel houden. Inhoudsbedrijven gebruiken veel van dezelfde gegevensanalyses om ervoor te zorgen dat u blijft klikken, inhoud bekijkt of opnieuw organiseert om een ​​andere weergave of een andere klik te krijgen.

Gegevensanalyse is belangrijk omdat het bedrijven helpt hun prestaties te optimaliseren. Door het in het bedrijfsmodel te implementeren, kunnen bedrijven de kosten helpen verlagen door efficiëntere manieren van zakendoen te identificeren en door grote hoeveelheden gegevens op te slaan. Een bedrijf kan ook data-analyse gebruiken om betere zakelijke beslissingen te nemen en klantentrends en -tevredenheid te helpen analyseren, wat kan leiden tot nieuwe – en betere – producten en diensten. 

Het proces van gegevensanalyse omvat verschillende stappen:

1. De eerste stap is het bepalen van de gegevensvereisten of hoe de gegevens worden gegroepeerd. Gegevens kunnen worden gescheiden door leeftijd, demografie, inkomen of geslacht. Datawaarden kunnen numeriek zijn of op categorie worden gedeeld.
2. De tweede stap in data-analyse is het proces van het verzamelen ervan. Dit kan worden gedaan via verschillende bronnen, zoals computers, online bronnen, camera’s, omgevingsbronnen of via personeel.
3. Zodra de gegevens zijn verzameld, moeten ze worden georganiseerd zodat ze kunnen worden geanalyseerd. Organisatie kan plaatsvinden op een spreadsheet of een andere vorm van software die statistische gegevens kan verwerken.
4. De gegevens worden vervolgens opgeschoond voordat ze worden geanalyseerd. Dit betekent dat het wordt geschrobd en gecontroleerd om er zeker van te zijn dat er geen duplicatie of fout is en dat het niet onvolledig is. Deze stap helpt eventuele fouten te corrigeren voordat deze naar een data-analist gaat om te worden geanalyseerd.

[Belangrijk: gegevensanalyse is gericht op het trekken van conclusies op basis van wat de analist al weet.]

Soorten gegevensanalyse

Gegevensanalyse is onderverdeeld in vier basistypen.

1. Beschrijvende analyses beschrijven wat er in een bepaalde periode is gebeurd. Is het aantal views gestegen? Zijn de verkopen deze maand sterker dan de vorige?
2. Diagnostische analyse richt zich meer op waarom er iets is gebeurd. Dit omvat meer diverse gegevensinvoer en een beetje hypothesen. Heeft het weer invloed gehad op de bierverkoop? Heeft die laatste marketingcampagne invloed gehad op de verkoop?
3. Voorspellende analyses gaan naar wat er waarschijnlijk op korte termijn zal gebeuren. Wat is er met de verkoop gebeurd de laatste keer dat we een hete zomer hadden? Hoeveel weermodellen voorspellen dit jaar een hete zomer?
4. Voorschrijvende analyses suggereren een actie. Als de kans op een hete zomer wordt gemeten als een gemiddelde van deze vijf weermodellen boven de 58% ligt, moeten we een avondploeg toevoegen aan de brouwerij en een extra tank huren om de output te verhogen.

Data-analyse ondersteunt veel kwaliteitscontrolesystemen in de financiële wereld, waaronder het immer populaire Six Sigma programma. Als u iets niet goed meet – of het nu uw gewicht is of het aantal defecten per miljoen in een productielijn – is het bijna onmogelijk om het te optimaliseren.

Enkele van de sectoren die het gebruik van data-analyse hebben ingevoerd, zijn onder meer de reis- en horeca, waar de doorlooptijden snel kunnen zijn. Deze branche kan klantgegevens verzamelen en uitzoeken waar eventuele problemen liggen en hoe ze kunnen worden opgelost.

De gezondheidszorg combineert het gebruik van grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data en gebruikt data-analyse om snelle beslissingen te nemen. Evenzo gebruikt de detailhandel grote hoeveelheden gegevens om aan de steeds veranderende eisen van het winkelend publiek te voldoen. De informatie die detailhandelaren verzamelen en analyseren, kan hen helpen trends te identificeren, producten aan te bevelen en hun winst te vergroten. 

Veel Gestelde Vragen