Бизнис
Големите податоци и улогата на дескриптивната аналитика во донесувањето бизнис-одлуки
Виолета Цветкоска, професор на Економски факултет – Скопје при УКИМ
Економија и бизнис | печатено издание | 15 март 2025г.
„Податоците стануваат нова суровина на бизнисот.“ - Крег Мунди
„Затоа што поголемиот дел од податоците во светот се неструктурирани, способноста да се анализираат и да се дејствува според нив претставува голема можност.“ - Мајкл Шулман
Отклучување на моќта на големите податоци во бизнисот
Во денешниот глобален свет, бизнисите генерираат огромни количини на податоци со исклучително брзо темпо. Секоја интеракција со клиентите, финансиска трансакција, објава на социјалните мрежи и читање со сензор придонесуваат за постојано проширување на дигиталниот отпечаток. Оваа огромна количина на податоци, попозната како големи податоци, има потенцијал да открие критични сознанија кои го поттикнуваат успехот на бизнисот. Сепак, без правилен аналитички пристап, необработените податоци остануваат само големи и неструктурирани.
За да ја искористат нивната вистинска вредност, организациите мора да користат различни типови на аналитика. Првиот и најфундаменталниот столб на бизнис-аналитиката е дескриптивната аналитика која овозможува толкување на историските податоци за да се добијат значајни сознанија. Со трансформирање на огромни низи на податоци во структурирани информации, бизнисите можат да идентификуваат трендови и врски, обезбедувајќи силна основа за информирано донесување одлуки.
Дескриптивна аналитика: патоказ за информирано донесување одлуки
Дескриптивната аналитика е повеќе од само анализа на бројки, таа претставува раскажување приказни преку историски податоци. Дескриптивната аналитика одговара на критичкото прашање: Што се случи? Со сумирање на историски податоци, бизнисите можат да ги следат трендовите на перформанси, да детектираат аномалии и да ја подобрат оперативната ефикасност. Дескриптивната аналитика се фокусира на организирање на историските податоци на смислен начин, дозволувајќи им на бизнисите да извлечат сознанија што поттикнуваат подобро донесување одлуки.
Основни компоненти на дескриптивната аналитика се следниве пет:
1. Собирање и агрегација на податоци: податоците доаѓаат од различни извори, вклучително и трансакциски бази на податоци, системи за управување со односи со клиенти (CRM), платформи за планирање на ресурси на претпријатието (ERP) и надворешни групи на податоци. Консолидацијата на овие податоци обезбедува холистичка анализа на бизнис-активностите.
2. Чистење и обработка на податоци: необработените податоци често содржат недоследности, грешки или вредности што недостасуваат. Во таа насока се применуваат техники за стандардизација, отстранување дупликати и валидација за да се обезбеди точност и доверливост.
3. Дескриптивна статистика: просеците, перцентилите и стандардните отстапувања им помагаат на бизнисите да резимираат огромни количини на податоци во разбирлив формат.
4. Визуелизација на податоци: визуелното раскажување приказни од историски податоци преку контролни табли и графикони им овозможува на засегнатите страни брзо да ги сфатат трендовите и обрасците.
5. Генерирање извештај и комуникација: сознанијата мора да се преточат во информации што повикуваат на акција. Без разлика дали преку автоматизирани контролни табли или периодични извештаи, дескриптивната аналитика им овозможува на бизнисите ефективно да ги комуницираат сознанијата низ тимовите.
Со имплементирање на овие чекори, компаниите добиваат јасно разбирање за минатите бизнис-перформанси, обезбедувајќи цврста основа за развој на стратегија и оперативни подобрувања.
Како дескриптивната аналитика ги трансформира бизнис-операциите?
Разбирање на перцепциите на клиентите преку анализа на чувствата на социјалните медиуми
Во денешниот дигитален пејзаж, платформите за социјални медиуми генерираат огромни количини на повратни информации од клиентите. Дескриптивната аналитика им помага на бизнисите да ги анализираат овие податоци за да го разберат чувството за бренд и што претпочитаат клиентите.
Клучни апликации:
» Следење на репутацијата на брендот: анализирање на онлајн прегледи и повратни информации од клиентите за да се процени перцепцијата на јавноста.
» Евалуација на маркетинг-перформансите: мерење на ефективноста на рекламните кампањи врз основа на метрика на ангажман.
» Подобрување на искуството на клиентите: идентификување на вообичаени поплаки и подобрување на стратегиите за услуги.
На пример, малопродажната компанија може да користи рударење на текст (data mining) и анализа на чувствата (sentiment analysis) на прегледите на клиентите за да ги идентификува чувствителните точки во нејзините понуди на производи. Овие сознанија ѝ овозможуваат на компанијата да го усоврши развојот на производи и да го подобри задоволството на клиентите.
Човечки ресурси: подобрување на продуктивноста на работната сила
Перформансите и ангажираноста на вработените се клучни за успехот на организацијата. Дескриптивната аналитика им овозможува на тимовите за човечки ресурси да ги следат показателите за продуктивност, да ги проценат ризиците од напуштање на организацијата и да ги усовршат стратегиите за управување со таленти.
Клучни апликации:
» Мерење на перформансите: анализирање на резултатите од вработените за да се идентификуваат најдобрите вработени и потребите за обука.
» Анализа на флуктуација на работна сила: откривање на трендови на напуштање на компанијата од страна на вработените и развивање програми за задржување.
» Ефективност на обуката: мерење на подобрувањата во вештините по обуката.
На пример, мултинационална корпорација може да користи аналитика на работната сила за да ја спореди продуктивноста на ниво на сектор. Со анализа на стапките на отсуства и оценките за задоволство од работата, тимовите за човечки ресурси можат да спроведат иницијативи за подобрување на моралот и за намалување на флуктуацијата.
Синџир на снабдување и логистика: рационализирање на дистрибутивните мрежи
Ефикасноста на синџирот на снабдување е клучен двигател на профитабилноста на бизнисот, а дескриптивната аналитика игра клучна улога во обезбедувањето непречено работење. Со анализа на историските податоци за нарачките, за времето на транспорт и за перформансите на складиштето, компаниите можат да идентификуваат неефикасност и да ги подобрат логистичките стратегии.
Клучни апликации:
» Анализа на перформансите на испораката: идентификување на факторите кои предизвикуваат доцнење на пратката и оптималност на транспортните рути.
» Анализа на движењето на залихите: следење на фреквенцијата и обемот на надополнување на залихите за да се идентификуваат бавните и брзодвижечките ставки.
» Евалуација на доставувачот: мерење на доверливоста и на перформансите на доставувачот користејќи стапки на точност на исполнување.
На пример, компанија за логистика која ги следи нивоата во складиштето и времето на транзит може да открие тесни грла во процесот на дистрибуција. Визуелизирањето на овие неефикасности преку контролните табли им овозможува на менаџерите да го доведат до оптимум управувањето со возниот парк и да ја подобрат доверливоста на услугата.
Финансии: зајакнување на управувањето со ризик и финансиско планирање
Дескриптивната аналитика во финансиите дава јасна слика за финансиското здравје на компанијата преку сумирање на историските трендови на приходите, на расходите, на готовинскиот тек и на профитабилноста. Со структурирање и со визуелизирање на минатите финансиски податоци, бизнисите можат да детектираат обрасци, да ја мерат стабилноста и да донесуваат информирани стратешки одлуки.
Клучни апликации:
» Следење на приходите и на расходите: анализирање на трендовите на приходите и на расходите со текот на времето за да се идентификуваат сезонските флуктуации и моделите на трошење.
» Оптималност на трошоците: испитување на историските трошоци за откривање области за намалување на трошоците.
» Проценка на кредитниот ризик: анализа на минатите неплатени кредити за да се усовршат политиките за кредитирање.
Банката, на пример, може да користи историски податоци за кредити за да ги процени моделите на неисполнување на заемите и да ги прилагоди своите критериуми за одобрување кредити. Исто така корпорациите можат да користат финансиска анализа за да ги идентификуваат буџетските неефикасности и поефективно да ги распределат ресурсите.
Стратешката вредност на дескриптивната аналитика во бизнисот
„Ако имаме податоци, да ги погледнеме податоците. Ако сè што имаме се мислења, ајде да одиме со моeто.“ Џејмс Л. Барксдејл
Дескриптивната аналитика е повеќе од само сумирање податоци, таа служи како моќна основа за информирано донесување одлуки за сите бизнис-функции. Со трансформирање на необработените податоци во значајни сознанија, организациите можат да ги насочат операциите, да ги доведат до оптимум ресурсите и да поттикнат одржлив раст. Од рафинирање на ефикасноста на синџирот на снабдување до зајакнување на финансиското планирање и подобрување на искуствата на клиентите, дескриптивната аналитика ги опремува бизнисите со јасност потребна за да дејствуваат со доверба.
Компаниите кои користат дескриптивна аналитика ефективно добиваат конкурентна предност со:
» Подобрување на ангажманот на клиентите преку откривање на обрасци во однесувањето и во претпочитувањето на потрошувачите.
» Оптимум на продуктивноста на работната сила преку идентификување на трендовите во перформансите на вработените и потребите за обука.
» Зголемување на оперативната ефикасност преку доведување до оптимум на процесите управувани од податоци и контрола на трошоците.
» Зајакнување на финансиската стабилност преку следење на трендовите на приходите, на моделите на готовински текови и на метриката на профитабилноста.
Со искористување на моќта на историските податоци, организациите можат да донесат проактивни, добро информирани одлуки кои носат долгорочен успех.
Методи, техники и алатки за дескриптивна аналитика
Дескриптивната аналитика се потпира на низа методологии и алатки кои им помагаат на организациите да извлечат значајни сознанија од податоците. Некои од најшироко користените методи вклучуваат статистичка анализа, агрегација на податоци и идентификација на трендови. Техниките како што се рударење на податоци, кластерирање и сегментација им овозможуваат на бизнисите да истражуваат врски во низите на податоци, додека методите за визуелизација на податоците, вклучувајќи контролни табли и графикони, помагаат во јасно презентирање на информациите.
За да се олесни анализата, бизнисите користат специјализирани алатки како што се Мајкрософт пауер БИ (Microsoft Power BI), Таблоу (Tableau) и Гугл аналитикс (Google Analytics), кои овозможуваат динамично известување и визуелизација. Ес-кју-ел (SQL) и Пајтон (Python) − со библиотеката на Пандас (Pandas) − играат суштинска улога во манипулацијата со податоци, додека Ексел (Excel) со пивот табели и статистичките функции останува алатка за брзи и достапни сознанија. Како што се зголемува сложеноста на податоците, организациите исто така интегрираат аналитички платформи засновани на облак како Гугл биг квери (Google BigQuery) и АВС Редшифт (AWS Redshift) за скалабилна обработка на податоци. Со комбинирање на овие методи и алатки, бизнисите можат да обезбедат ефективно донесување одлуки управувано од податоци.
Како што бизнисите продолжуваат да се движат во сè посложена и богата со податоци средина, способноста да се извлечат значајни сознанија од историските податоци е покритична од кога било.
Со примена на дескриптивната аналитика, организациите можат да ги трансформираат необработените податоци во активна интелигенција, обезбедувајќи подобри и понавремени бизнис-одлуки, подобрена оперативна ефикасност и долгорочен успех. Во развојот на светот на бизнисот управуван од податоци, само оние кои ефикасно ја користат аналитиката ќе го предводат патот во иновациите и стратешкиот раст.