Analitik Deskriptif Memahami Trend & Wawasan Masa Lalu

Analitik deskriptif adalah seperti panduan mesra untuk perniagaan yang ingin memahami data sejarah mereka. Pada dasarnya, ia menumpukan pada merumuskan data masa lalu untuk memberikan pandangan yang membantu organisasi memahami apa yang telah berlaku. Anggaplah ia sebagai seorang pencerita, mengubah angka mentah menjadi naratif yang menonjolkan tren, corak dan hubungan dalam data.

Untuk memahami bagaimana analitik deskriptif berfungsi, adalah berguna untuk memecahkan komponen utamanya:

• Pengumpulan Data: Ini adalah langkah pertama, di mana data yang relevan dikumpulkan dari pelbagai sumber. Ini boleh termasuk rekod jualan, maklum balas pelanggan, interaksi media sosial dan banyak lagi.

• Pemprosesan Data: Setelah dikumpulkan, data mesti dibersihkan dan diatur. Langkah ini memastikan bahawa data adalah tepat dan sedia untuk analisis, menghapuskan sebarang ketidakselarasan atau ralat.

• Analisis Data: Di sinilah keajaiban berlaku. Penganalisis data menggunakan kaedah statistik untuk meneroka data, mengenal pasti tren dan corak yang dapat memaklumkan keputusan perniagaan.

• Visualisasi Data: Akhirnya, wawasan yang diperoleh dari analisis dipersembahkan secara visual melalui carta, graf dan papan pemuka. Ini memudahkan pihak berkepentingan untuk memahami maklumat dengan cepat dan membuat keputusan yang berinformasi.

Analitik deskriptif boleh dikategorikan kepada beberapa jenis, masing-masing mempunyai tujuan yang unik:

• Pelaporan: Ini melibatkan penghasilan laporan berkala yang merangkum petunjuk prestasi utama (KPI) dan metrik penting lainnya.

• Penggalian Data: Teknik ini meneroka set data yang besar untuk mendedahkan corak atau hubungan yang tersembunyi, memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang data.

• Papan Pemuka: Papan pemuka interaktif membolehkan pengguna memvisualisasikan data secara masa nyata, membantu mereka memantau prestasi dan membuat keputusan dengan cepat.

• Analisis Trend: Kaedah ini memberi tumpuan kepada mengenal pasti trend dari semasa ke semasa, yang boleh menjadi penting untuk meramalkan prestasi masa depan berdasarkan data sejarah.

Analitik deskriptif digunakan di pelbagai industri untuk memacu pengambilan keputusan:

• Runcit: Sebuah syarikat runcit mungkin menganalisis data jualan masa lalu untuk mengenal pasti produk mana yang paling popular pada musim tertentu. Maklumat ini boleh mempengaruhi keputusan inventori dan strategi pemasaran.

• Penjagaan Kesihatan: Hospital menggunakan analitik deskriptif untuk menjejak hasil pesakit dan kecekapan operasi. Dengan memeriksa data pesakit yang sejarah, mereka dapat mengenal pasti tren yang membawa kepada penjagaan pesakit yang lebih baik.

• Kewangan: Institusi kewangan sering memanfaatkan analitik deskriptif untuk menilai prestasi portfolio mereka dari semasa ke semasa, membantu mereka memahami pelaburan mana yang memberikan pulangan terbaik.

Analitik deskriptif sering berfungsi seiring dengan pendekatan analitik lain:

• Analitik Ramalan: Sementara analitik deskriptif melihat data masa lalu, analitik ramalan meramalkan hasil masa depan berdasarkan tren sejarah.

• Analitik Preskriptif: Pendekatan ini melangkah lebih jauh dengan mencadangkan tindakan berdasarkan wawasan yang diperoleh daripada analitik deskriptif dan analitik ramalan.

• Kecerdasan Perniagaan (BI): Alat BI menggunakan analitik deskriptif untuk memberikan organisasi wawasan yang membantu memandu perancangan strategik dan penambahbaikan operasi.

Analitik deskriptif berfungsi sebagai alat penting bagi organisasi yang ingin membuat keputusan berdasarkan data. Dengan merangkum peristiwa dan tren masa lalu, ia memberikan gambaran jelas tentang prestasi perniagaan, membolehkan pemegang kepentingan mengenal pasti peluang dan cabaran. Ketika lebih banyak perniagaan mengadopsi strategi berasaskan data, kepentingan analitik deskriptif akan terus berkembang, menjadikannya bahagian penting dalam sebarang strategi data.