Svaka tvrtka, udruga, organizacija, institucija ima pohranjene podatke i informacije o svom poslovanju, podatke s popisom i strukturom zaposlenika, podatke o prodaji proizvoda, o količinama, podatke o financijskim pokazateljima itd. No velik dio tih podataka ostaje zaboravljen, nesređen i u neurednom stanju, a katkada nije ni ugrađen u digitalni sustav.
A svijet počiva na podatcima, sve je vođeno mnoštvom podataka, koji se sve brže gomilaju. A kako raste količina podataka i informacija, tako raste i potreba za analitičarima podataka. Analitičar podataka zna kako organizirati informacije i destilirati ih u nešto relevantno i razumljivo.
Nitko ne može znati sve podatke
Analtika podataka od ključne je važnosti. Ako je riječ o poduzetništvu, ona pomaže donositeljima poslovnih odluka da razumiju informacije koje prikupe tijekom radnog procesa. Ogromna količina informacija nije moguće biti dostupna u svakom trenutku i u svakoj glavi. Osobito ako treba izvući na vidjelo ono što je bitno i aktualno za donošenje odluka o sljedećim potezima. Na primjer prediktivna analitika pomaže u optimizaciji poslovanja, smanjenju troškova i poboljšanju korisničkog iskustva, a temelji se na povijesnim podatcima. Uzimaju se podatci iz prošlosti i traže se uzorci i veze među njima.
I ne samo u poslovnom svijetu – uređivanje, obrada i analiza dostupnih informacija korisne su i u drugim sferama života, među znanstvenicima, istraživačima, u medijima itd. Analitika podataka važan je alat i postupak koji nam pomaže da razumijemo svijet i donosimo pravodobne i ispravne odluke.
Analitika ili analiza
Iako su pojmovi analiza i analitika srodni, postoji suptilna razlika u njihovu značenju i uporabi:
Analiza označava proces razlaganja neke cjeline na njezine sastavne dijelove kako bi se bolje razumjela. To je detaljno ispitivanje i proučavanje podataka, situacija, problema ili fenomena. Na primer, analiza financijskih izveštaja znači proučavanje pojedinačnih stavki kako bi se donijeli zaključci o poslovanju tvrtke.
Analitika je širi pojam koji obuhvaća metode, alate i pristupe upotrijebljene u analizi podataka. Često podrazumijeva sustavno prikupljanje, obradu i interpretaciju podataka uz pomoć statistike, matematike i tehnologije. Na primjer, poslovna analitika upotrebljava algoritme i softverske alate za predviđanje trendova i donošenje odluka.
Ukratko, analiza je konkretan proces ispitivanja, dok je analitika disciplina ili skup metoda koji omogućuju takvu analizu.
Preduvjeti analitike podataka
Procijenite izvore podataka – utvrdite gdje su podaci pohranjeni (baze podataka, proračunske tablice, pohrana u oblaku itd.). Uklonite duplikate i nedosljednosti ili pak nešto što strši ili odskače od uobičajenih procesa pa je uglavnom neupotrebljivo za analitiku.
Obradite podatke koji nedostaju ili popunite vrijednosti koje nedostaju uporabom prosjeka ili trendova. Po potrebi kombinirajte podatke iz više izvora kako biste stvorili objedinjeni skup podataka.
Vrste analitike podataka
Deskriptivna analitika: Proces analize prikupljenih podataka kako bi se razumjeli trendovi i obrasci, npr. izrada izvješća kako bi se prikazao pregled prodajnih i financijskih podataka tvrtke i sl.
Prediktivna analitika: Upotrebljavaju se povijesni podatci kako bi pomogli u predviđanju što se može dogoditi u budućnosti, odnosno izračunava se vjerojatnost budućih trendova.
Dijagnostička analitika: Pomaže u davanju odgovora na pitanja šta je izazvalo određene događaje i pronalazi anomalije u podacima.
Preskriptivna analitika: Ta analitika pomaže u davanju odgovora na pitanja o tome što se sljedeće treba dogoditi, odnosno što poduzeti kako bi se ostvario određeni cilj.
Tekstualna analitika: Njome se s pomoću računala istražuju ljudski jezik i ljudski govor. Koristi se algoritmima kako bi se izvukle informacije iz tekstova, npr. objava na društvenim mrežama.
Širok raspon primjene
Analitika podataka je korisna jer omogućuje organizacijama da donose odluke zasnovane na istinitim podacima i predviđanjima budućih trendova. Evo nekoliko ključnih razloga:
– Omogućuje donošenje odluka na temelju činjenica, a ne intuicije.
– Pomaže u identifikaciji skrivenih obrazaca i trendova.
– Smanjuje rizik i neefikasnost u poslovnim operacijama.
– Predviđa probleme prije nego što se dogode, omogućujući proaktivne poteze.
– Analizira obrasce ponašanja kupaca i pomaže u personalizaciji ponuda.
– U financijama – pomaže u prepoznavanju prijevara i procjeni kreditnog rizika.
– U osiguranju – procjenjuje vjerojatnost štetnih događaja i određuje premije.
– U trgovini – predviđa potražnju i pomaže u optimizaciji zaliha.
Analitika • News 