Сравнительный анализ полученных данных

Анализ данных – важнейший этап не только для любого исследования, но и для любой компании. В результате функционирования и жизнедеятельности предприятия накапливаются различные отчеты и данные. Причем в последнее время количество такой информации растет ежедневно и в разы. Вполне логично предположить, что эту информацию нужно упорядочить и структурировать.

Раньше всю информацию «загоняли» в таблицы и хранили. Над анализом данных такого объема трудились целые отделы специалистов. Сегодня благодаря технологиям и новым программам любая компания может позволить себе делать бизнес-анализ полученных данных даже на ежедневной основе, при этом ей не нужно будет нанимать штат специалистов.

Еще одно важное преимущество современного подхода к анализу полученных данных – использование графического отображения информации. Действительно, человеческий глаз намного проще воспринимает визуальную информацию, нежели информацию в цифрах и буквах.

На практике для анализа данных используют количественный и качественный анализ. Какой из них выбрать? Зависит от гипотез и вопросов, на которые мы хотим получить ответ. В основном используются оба вида анализа.

Сначала происходит количественная обработка информации, а после нее можно приступить к качественному анализу. Он может состоять из:

• группировки данных (или их укрупнение и обобщение),
• их типологизации (по какому-нибудь признаку или характеристике),
• выявление закономерностей
• и, наконец, собственно прогнозирование.

Важная проблема начальных этапов анализа полученных данных – трудность в определении закономерностей и случайностей: данных может быть недостаточно для правильной интерпретации или закономерность может быть видна не явно. Чтобы свести к минимуму подобные ошибки, используют методы математической статистики.

Конечно, это занимает достаточно много времени. Да и результат, выраженный в цифрах, не очень удобен для чтения и построения прогнозов. Чтобы облегчить труд аналитикам, на рынке появились компании (например, Microsoft, Intel, Oracle), которые предлагают программное обеспечение для анализа и визуализации данных:

• Программа получает данные из привязанных источников в режиме реального времени.
• Сама группирует данные по заранее указанным «путям».
• На выходе – получается красивый, наглядный, полезный и интерактивный график, на основе которого можно смело принимать решения и строить прогнозы.
• И главное – все это происходит за несколько минут, а не часов или дней, как раньше.

Сравнительный анализ данных

Сравнительный анализ хранилищ данных – один из самых популярных и основополагающих методов, известный любому школьнику. Это достаточно простой метод, предполагающие выявление определенных характеристик у объекта исследования и сравнение объекта по этим параметрам с другими объектами или с самим собой, но , например, в разные периоды времени.

В результате сравнения можно понять и увидеть что-то общее в явлениях и выявить закономерность. Или наоборот, узнать и удивиться, что никаких закономерностей нет и все меняется хаотично. Но такое случается достаточно редко.

Сравнительный анализ очень популярен в бизнесе:

• Анализ продаж по годам, кварталам или месяцам позволяет спрогнозировать объемы закупок товаров в новом сезоне. А значит позволяет избежать ненужных затрат на закупку и хранение лишнего товара или предотвращает ситуации, когда товар раскупают, а на склад завести еще не успели.
• Компаниям интересно сравнивать не только свои финансовые результаты за определенный временной промежуток, но и финансовые результаты конкурентов (если есть такая возможность).
• Сравнительный анализ является надежным помощникам и hr-отделу: например, можно оценить рентабельность персонала и в случае если цифры не радуют, искать причины и стремиться устранить их.

Проблема, с которой сталкиваются специалисты при применении сравнительного анализа – большие объемы данных, которые нужно проанализировать и желательно в сжатые сроки. Ведь информация нужна здесь и сейчас!

Кроме того, в идеале результаты анализа нужно представить в графическом виде. Такое представление информации облегчает ее понимание, а также дает возможность посмотреть на все данные «сверху» и сделать прогнозы и предположения по той или иной ситуации.

А если есть спрос, есть и предложение. Крупные компании уже давно внедряют BI-решения для аналитики: внутри компаний работают целые аналитические отделы и специалисты по поддержке систем бизнес-аналитики.

Для малого и среднего бизнеса на рынке появились и прекрасно зарекомендовали себя системы аналитики и визуализации, которые:

• не требуют специальных знаний,
• стоят недорого (от 2000 руб. в месяц – на начало 2018 года),
• не требуют IT-специалиста для поддержки и настройки.

Одна из таких систем – это Tableau, которая в 2018 году 6й раз подряд стала лидером ежегодного рейтинга Gartner в сфере аналитики и Power BI-систем.

Представители компаний говорят о том, что отчетности отделов, которые делались раньше табличными методами по 6-8 часов, с помощью Tableau собираются за 10 минут!

• Узнать больше о Tableau можно в разделе Обучение — прочитайте нашу Базу знаний.
• Или просто напишите нам — и мы проведем вам презентацию и расскажем о продукте подробнее.
• Еще можно изучить Tableau самостоятельно — скачайте бесплатную версию и получите обучающие материалы: