Descriptive Analytics Unawain ang Nakaraang Uso at mga Pagsusuri

Ang deskriptibong analitika ay nagsisilbing mahalagang mapagkukunan para sa mga negosyo na nagsusumikap na epektibong bigyang-kahulugan ang kanilang makasaysayang datos. Sa pinakapayak na anyo nito, ang pamamaraang analitikal na ito ay nagbibigay-diin sa pagsasama-sama ng nakaraang datos, na nagbubunga ng mga pananaw na nagbibigay kapangyarihan sa mga organisasyon upang maunawaan kung ano ang nangyari. Isipin ito bilang isang bihasang tagapagkuwento, na binabago ang mga hilaw na numero sa isang magkakaugnay na salaysay na nagpapakita ng mga uso, pattern, at relasyon na nakapaloob sa datos. Sa pamamagitan ng paggamit ng deskriptibong analitika, ang mga negosyo ay maaaring mapabuti ang kanilang kakayahan sa paggawa ng desisyon at makakuha ng kalamangan sa kanilang mga industriya.

Upang maunawaan ang kakayahan ng descriptive analytics, mahalagang suriin ang mga pangunahing bahagi nito:

• Pagkolekta ng Data: Ang paunang yugtong ito ay kinabibilangan ng pangangalap ng mga kaugnay na data mula sa maraming mapagkukunan. Ang mga mapagkukunang ito ay maaaring sumaklaw sa mga talaan ng benta, feedback ng customer, interaksyon sa social media, analytics ng website at operational na data. Ang layunin ay upang makabuo ng isang komprehensibong dataset na sumasalamin sa iba’t ibang aspeto ng negosyo.

• Pagproseso ng Data: Matapos ang pagkolekta, ang data ay dumadaan sa masusing proseso ng paglilinis at pag-aayos. Tinitiyak nito ang katumpakan at pagiging maaasahan sa pamamagitan ng pag-aalis ng mga hindi pagkakapareho o pagkakamali, tulad ng mga duplicate na entry o nawawalang halaga. Ang wastong pagproseso ng data ay mahalaga, dahil ang kalidad ng data ay direktang nakakaapekto sa mga pananaw na nakuha mula rito.

• Pagsusuri ng Data: Ang yugtong ito ay kung saan pumapasok ang mga analitikal na pamamaraan. Gumagamit ang mga tagasuri ng data ng mga estadistikal na pamamaraan at mga kasangkapan upang tuklasin ang dataset, na kinikilala ang mga makabuluhang uso at pattern na maaaring magturo sa mga desisyon sa negosyo. Ang mga pamamaraan tulad ng deskriptibong estadistika, pagsusuri ng ugnayan at pamamahagi ng dalas ay karaniwang ginagamit upang makuha ang mga makabuluhang pananaw.

• Pagsasakatawan ng Data: Ang mga pananaw na nakuha mula sa pagsusuri ay ipinapakita nang biswal sa pamamagitan ng mga tsart, grap at interactive na dashboard. Ang epektibong pagsasakatawan ng data ay nagpapadali sa kumplikadong impormasyon, na nagbibigay-daan sa mga stakeholder na mabilis na maunawaan ang mga kritikal na pananaw at makagawa ng mga may kaalamang desisyon. Ang mga tool tulad ng Tableau, Power BI at Google Data Studio ay madalas na ginagamit upang lumikha ng mga kaakit-akit na biswal na representasyon ng data.

Ang deskriptibong analitika ay maaaring hatiin sa iba’t ibang uri, bawat isa ay may natatanging papel sa loob ng isang organisasyon:

• Ulat: Ito ay kinabibilangan ng pagbuo ng regular na mga ulat na naglalaman ng mga pangunahing tagapagpahiwatig ng pagganap (KPIs) at iba pang mahahalagang sukatan. Ang mga ulat na ito ay mahalaga para sa pagsubaybay sa pag-unlad at pagbibigay-alam sa mga stakeholder tungkol sa pagganap ng negosyo.

• Data Mining: Ang teknik na ito ay sumisid sa malalaking dataset upang ipakita ang mga nakatagong pattern o relasyon, na nagbibigay ng mas malalim na pananaw na maaaring hindi agad halata. Ang data mining ay gumagamit ng mga algorithm at mga teknik ng machine learning upang matuklasan ang mga ugnayan at mga uso.

• Mga Dashboard: Ang mga interactive na dashboard ay nagpapadali ng real-time na visualisasyon ng data, na nagpapahintulot sa mga gumagamit na subaybayan ang mga sukatan ng pagganap at gumawa ng mabilis na desisyon batay sa kasalukuyang data. Ang mga dashboard na ito ay maaaring i-customize upang ipakita ang mga kaugnay na KPI at maaaring ma-access sa iba’t ibang mga device.

• Pagsusuri ng Trend: Ang pamamaraang ito ay nakatuon sa pagtukoy ng mga pattern sa paglipas ng panahon, na mahalaga para sa pagbuo ng mga hula sa hinaharap batay sa makasaysayang datos. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga trend, maaaring asahan ng mga organisasyon ang mga pagbabago sa merkado at ayusin ang kanilang mga estratehiya nang naaayon.

Ang descriptive analytics ay may aplikasyon sa iba’t ibang industriya, na nagtutulak ng may kaalamang paggawa ng desisyon:

• Retail: Madalas na sinusuri ng mga nagtitinda ang makasaysayang datos ng benta upang matukoy kung aling mga produkto ang pinakapopular sa mga tiyak na panahon. Ang mga ganitong pananaw ay nagbibigay ng impormasyon para sa pamamahala ng imbentaryo at mga nakatuon na kampanya sa marketing, na sa huli ay nagpapabuti sa kasiyahan ng customer at pagganap ng benta.

• Pangalagang Pangkalusugan: Ang mga tagapagbigay ng pangangalagang pangkalusugan ay gumagamit ng deskriptibong analitika upang subaybayan ang mga resulta ng pasyente at kahusayan ng operasyon. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng makasaysayang datos ng pasyente, maaaring matukoy ng mga ospital ang mga uso na nagpapabuti sa pangangalaga ng pasyente at nagpapadali sa mga proseso, na nagreresulta sa pinabuting mga resulta sa kalusugan.

• Pananalapi: Ang mga institusyong pinansyal ay gumagamit ng deskriptibong analitika upang suriin ang pagganap ng portfolio sa paglipas ng panahon. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng makasaysayang datos ng pamumuhunan, maaari nilang matukoy kung aling mga asset ang nagbabalik ng pinaka-kanais-nais na kita, na nagbibigay-daan sa mas estratehikong mga desisyon sa pamumuhunan.

Ang descriptive analytics ay madalas na nakikipagtulungan sa iba pang mga metodolohiyang analitikal upang magbigay ng komprehensibong pananaw sa data:

• Predictive Analytics: Habang ang descriptive analytics ay nakatuon sa nakaraang datos, ang predictive analytics ay gumagamit ng mga makasaysayang uso upang iproject ang mga hinaharap na kinalabasan. Ang ganitong pananaw na nakatuon sa hinaharap ay tumutulong sa mga organisasyon na asahan ang mga pagbabago at maghanda nang naaayon.

• Prescriptive Analytics: Ang advanced analytical method na ito ay nagmumungkahi ng mga tiyak na aksyon batay sa mga pananaw na nakuha mula sa parehong descriptive at predictive analytics. Sa pamamagitan ng pagmumungkahi ng mga optimal na estratehiya, pinapagana ng prescriptive analytics ang mga organisasyon na gumawa ng mga desisyong nakabatay sa datos nang may kumpiyansa.

• Business Intelligence (BI): Ang mga tool ng BI ay gumagamit ng descriptive analytics upang bigyan ang mga organisasyon ng mga actionable insights na nagbibigay-alam sa strategic planning at mga pagpapabuti sa operasyon. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng data mula sa iba’t ibang mapagkukunan, ang mga sistema ng BI ay tumutulong sa mga organisasyon na gumawa ng mga desisyon na nakaayon sa kanilang mga layunin.

Ang deskriptibong analitika ay isang hindi maiiwasang kasangkapan para sa mga organisasyon na naglalayong magpatupad ng mga proseso ng paggawa ng desisyon na nakabatay sa datos. Sa pamamagitan ng epektibong pagbuod ng mga nakaraang kaganapan at uso, nag-aalok ito ng malinaw na pananaw sa pagganap ng negosyo, na nagbibigay-daan sa mga stakeholder na matukoy ang mga pagkakataon at hamon. Habang patuloy na tumataas ang demand para sa mga estratehiyang nakabatay sa datos, ang kahalagahan ng deskriptibong analitika ay nakatakdang lumawak, na pinatitibay ang papel nito bilang isang pangunahing bahagi ng anumang komprehensibong estratehiya sa datos. Ang pagtanggap sa deskriptibong analitika ay hindi lamang nagpapahusay sa kahusayan ng operasyon kundi nagtataguyod din ng isang kultura ng may kaalamang paggawa ng desisyon na maaaring humantong sa napapanatiling paglago at tagumpay.