Jämförelse mellan deskriptiv, prediktiv, preskriptiv och diagnostisk analys

Dataanalys kan delas in i fyra huvudtyper som tillsammans utgör grunden för modernt beslutsfattande. Varje typ bygger på nästa och går från att förstå vad som hände till att avgöra vilka åtgärder som bör vidtas. När de kombineras ger deskriptiv, diagnostisk, prediktiv och preskriptiv analys organisationer en fullständig bild av sina data och hjälper dem att omvandla information till mätbara resultat.

Vilka är de 4 typerna av dataanalys?

Idag lägger de flesta organisationer stor vikt vid data för att driva affärsbeslut, och det med rätta. Men data i sig är inte målet. Fakta och siffror är meningslösa om du inte kan få värdefulla insikter som leder till mer välinformerade åtgärder.

Dataanalyslösningar är ett bekvämt sätt att utnyttja affärsdata. Men antalet lösningar på marknaden kan vara avskräckande - och många kan tyckas täcka en annan kategori av analys. Hur kan organisationer förstå sig på allt detta? Börja med att förstå de olika typerna av dataanalys, inklusive deskriptiv analys, diagnostisk analys, prediktiv analys och preskriptiv analys.

Vad är var och en av dessa kategorier? Är de olika typerna av dataanalys relaterade till varandra? Kort sagt är de alla former av dataanalys, men var och en använder data för att besvara olika frågor.

De 4 typerna av dataanalys

• Descriptive Analytics berättar vad som hände tidigare.
• Diagnostic Analytics hjälper dig att förstå varför något hände i det förflutna.
• Predictive Analytics förutspår vad som med största sannolikhet kommer att hända i framtiden.
• Prescriptive Analytics rekommenderar åtgärder som du kan vidta för att påverka dessa resultat.

Låt oss titta närmare på varje typ av analys och sätta in dem i sitt sammanhang.

Vad är deskriptiv analys?

Beskrivande analys tittar på data statistiskt för att berätta vad som hände tidigare. Deskriptiv analys hjälper ett företag att förstå hur det presterar genom att tillhandahålla sammanhang som hjälper intressenter att tolka information. Detta kan ske i form av datavisualiseringar som grafer, diagram, rapporter och instrumentpaneler.

Hur kan deskriptiv analys vara till hjälp i verkligheten? Inom sjukvården kan man till exempel säga att ett ovanligt stort antal personer tas in på akutmottagningen under en kort tidsperiod. Deskriptiv analys berättar att detta händer och tillhandahåller realtidsdata med all motsvarande statistik (datum för händelsen, volym, patientuppgifter etc.).

Med sitt fokus på att sammanfatta datauppsättningar för att besvara frågan "vad hände?" är deskriptiv analys den viktigaste delen av dataanalysen. Den hjälper till att identifiera orsaker och effekter, avslöja relationer och förstå orsakerna bakom tidigare resultat. Genom att utnyttja kraften i analysverktyg och business intelligence kan dina datavetare använda deskriptiv analys för att se de mönster som döljs i dina rådata.

Vad är Diagnostic Analytics?

Diagnostisk analys tar beskrivande data ett steg längre och ger en djupare analys för att besvara frågan: Varför hände det här? Ofta kallas diagnostisk analys för grundorsaksanalys. Detta inkluderar användning av processer som data discovery, data mining, drill-down och drill-through.

Om vi fortsätter med det tidigare exemplet från sjukvården skulle diagnostisk analys utforska data och göra korrelationer. Det kan till exempel hjälpa dig att fastställa att alla patienternas symtom - hög feber, torrhosta och trötthet - pekar på samma smittämne. Du har nu en förklaring till den plötsliga volymökningen på akutmottagningen.

Genom att gräva djupare och gå bortom "vad" för att upptäcka "varför" i dina data hjälper diagnostisk analys dina dataforskare att inte bara förstå vad som har hänt, utan att dra handlingsbara insikter från data som kommer att bidra till bättre beslutsfattande framöver.

Vad är prediktiv analys?

Prediktiv analys tar historiska data och matar in dem i en maskininlärningsmodell som tar hänsyn till viktiga trender och mönster. Modellen tillämpas sedan på aktuella data för att förutsäga vad som kommer att hända härnäst.

I vårt sjukhusexempel kan prediktiva analyser förutse en kraftig ökning av antalet patienter som läggs in på akuten under de närmaste veckorna. Baserat på mönster i data sprider sig sjukdomen i snabb takt.

Denna typ av analys kan ge några av de mest spännande resultaten för företag, och dess popularitet växer. Genom att utnyttja statistiska metoder som artificiell intelligens och regressionsanalys för prediktiv modellering kan dataanalytiker använda prediktiv analys för att förutse framtida resultat med större noggrannhet. Företagsledare kan sedan använda dessa prognoser för att fatta bättre beslut.

Vad är Prescriptive Analytics?

Prescriptive analytics tar prediktiva data till nästa nivå. Nu när du har en uppfattning om vad som sannolikt kommer att hända i framtiden, vad ska du göra? Prescriptive analytics föreslår olika handlingsalternativ och beskriver de potentiella konsekvenserna av varje alternativ.

Tillbaka till vårt sjukhusexempel: nu när du vet att sjukdomen sprider sig kan det preskriptiva analysverktyget föreslå att du ökar antalet anställda för att kunna behandla tillströmningen av patienter på ett adekvat sätt.

Preskriptiv analys anses av många vara den mest avancerade dataanalysprocessen av dessa fyra och är nyckeln till din affärsstrategi. Genom att använda optimeringsalgoritmer och statistisk modellering ger den rekommendationer om de bästa åtgärderna för att uppnå önskat resultat, från försäljningsstrategier och produktprissättning till resursallokering och personalmål. Preskriptiv analys ger dig möjlighet att fatta verkligt datadrivna beslut.

Sammanfattningsvis:

Dessa fyra typer av dataanalys fungerar tillsammans. Varje typ av analys bygger på den föregående och ger djupare insikter och mer handlingsinriktad information för beslutsfattande.

Både beskrivande analys och diagnostisk analys tittar bakåt i tiden för att förklara vad som hände och varför det hände. Prediktiv analys och preskriptiv analys använder historiska data för att förutse vad som kommer att hända i framtiden och vilka åtgärder du kan vidta för att påverka dessa resultat. Framåtblickande organisationer använder olika typer av analyser tillsammans för att fatta smarta beslut som hjälper verksamheten - eller som i vårt exempel med sjukhuset, räddar liv.

Gräva djupare: Ytterligare analysmetoder

Augmented analytics är en relativt ny metod för dataanalys som utnyttjar artificiell intelligens och maskininlärning för att automatisera och förbättra processen för datautforskning och analys. Det kan vara särskilt användbart när man hanterar big data, eftersom det i huvudsak förstärker mänskliga dataanalytiker genom att förse dem med intelligenta verktyg och assistans. Genom att förenkla datautforskningen och analysen med funktioner som naturliga språkfrågor gör Augmented Analytics datainsikter tillgängliga för ett bredare spektrum av användare, även de som inte har någon omfattande datakompetens.

Viktiga egenskaper hos augmented analytics:

• Automatiserar repetitiva uppgifter som rengöring och förberedelse av data
• Rekommenderar relevanta datavisualiseringar
• Identifierar mönster, trender och avvikelser i data och erbjuder potentiella förklaringar

Statistisk analys innebär insamling, analys, tolkning, presentation och organisering av data med hjälp av matematiska tekniker. Den bygger på tillämpning av statistiska teorier och formler för att kvantifiera och dra slutsatser om data.

Viktiga egenskaper för statistisk analys:

• Involverar numeriska data och kvantitativa metoder
• Undersöker relationer mellan variabler för att skapa sannolikheter
• Möjliggör slutledningsanalys för att göra slutsatser baserade på en delmängd av dina data

Icke-statistisk analys innebär kvalitativa analysmetoder som inte förlitar sig på statistiska tekniker. Den fokuserar på att förstå mönster, teman och innebörder i data som ofta inte är numeriska.

Viktiga egenskaper för statistisk analys:

• Innefattar icke-numeriska data såsom text, bilder eller observationer
• Ofta mer subjektiv och beroende av analytikerns tolkning
• Betonar förståelse av sammanhang, teman och underliggande betydelser

Vad är skillnaden mellan statistisk analys och icke-statistisk analys?

Statistisk analys och icke-statistisk analys är två framstående tekniker för dataanalys som ofta går hand i hand. Var och en av dem har ett unikt syfte och innefattar olika tekniker och metoder. Medan statistisk analys främst behandlar kvantitativa data och förlitar sig på sannolikhet för att dra allmänna slutsatser, arbetar icke-statistisk analys med kvalitativa data för att förstå deras betydelse och sammanhang och berätta historien bakom siffrorna.

Datavetenskapsexperter använder vanligtvis båda metoderna tillsammans för att få en väl avrundad bild av sina data. Till exempel märkte vårt sjukhus en förändring i allmänhetens inställning till det efter den senaste tidens kraftiga ökning av sjukdomar och vill förstå varför. De kan använda Python-bibliotek som Beautiful Soup eller Scrapy, eller ett API, för att hämta data från inlägg på sociala medier som är relaterade till sjukhuset och den senaste sjukdomen. Med hjälp av statistisk analys kan sjukhuset tilldela inlägg sentimentpoäng och beräkna och sammanfatta den övergripande sentimentfördelningen, medan icke-statistisk analys ger insikt i de erfarenheter som fick användare av sociala medier att publicera det de gjorde. Genom att sätta sentimentpoängen i samband med den senaste tidens sjukdomsökning kan sjukhusets administratörer fullt ut förstå hur sjukhusets prestationer i den verkliga världen påverkade dess rykte på sociala medier i den här situationen.

Hur kan dataanalys förbättra affärsbesluten?

Dataanalys kan avsevärt förbättra affärsbesluten genom att ge insikter som leder till ett mer välgrundat, korrekt och snabbt beslutsfattande. Här är några viktiga fördelar:

• Datadrivna beslut: Intuition och gissningar ersätts av kalla, hårda fakta. Effektiv dataanalys ger en tydlig bild av vad som fungerar och vad som inte fungerar, vilket gör det möjligt för företag att fatta datadrivna beslut som har större sannolikhet att lyckas.
• Förbättrad kundförståelse: Genom att analysera kunddata kan företag få en djupare förståelse för sin målgrupp, deras preferenser och köpbeteenden. Detta möjliggör bättre produktutveckling, riktade marknadsföringskampanjer och förbättrad kundservice.
• Ökad effektivitet: Dataanalys kan användas för att identifiera ineffektivitet i verksamheten, logistiken och leveranskedjorna. Genom att identifiera förbättringsområden kan företag effektivisera processer, sänka kostnader och öka produktiviteten.
• Riskhantering: Dataanalys kan hjälpa företag att identifiera och minska potentiella risker. Det kan t.ex. användas för att bedöma kreditvärdigheten hos lånesökande eller för att förutse bedrägerier i finansiella transaktioner.
• Innovation: Datainsikter kan ge upphov till nya idéer och möjligheter. Genom att avslöja dolda mönster och trender i data kan företag utveckla innovativa produkter och tjänster som uppfyller kundernas föränderliga behov.
• Konkurrensfördel: I dagens datadrivna värld får företag som utnyttjar dataanalys på ett effektivt sätt en betydande fördel gentemot sina konkurrenter. Genom att använda data som underlag för sina strategier kan de fatta snabbare och mer välgrundade beslut och ligga steget före.

Genom att utnyttja dataanalys kan företag fatta smartare beslut inom alla delar av sin verksamhet. Det är ett kraftfullt verktyg för att förstå kunder, optimera processer, hantera risker och driva innovation. Läs detta whitepaperför att se hur Spreadsheet Server från insightsoftware hjälper SaaS-företag att förbättra sin NetSuite-dataanalys.

Vilka är de största hindren för bra dataanalys?

Dataanalys kan dramatiskt förbättra affärsbeslut genom att ge insikter i viktiga resultatindikatorer (KPI:er) och mätvärden, men att integrera data från spridda källor kan vara besvärligt och kräver tidskrävande manuell datainsamling.

Företag har ofta tillgång till flera datakällor, t.ex. marknadsföringsdata eller finansiella datautdrag i CSV- eller Excel-format, som måste slås samman före analys. Denna manuella process är tidskrävande och inte repeterbar, vilket leder till problem med datakonsistensen. Delning av kalkylblad kan också orsaka formelfel och brutna länkar, vilket gör det svårt att komma åt en gemensam källa.

Styrnings- och säkerhetsproblem kan också uppstå genom manuell datainsamling och aggregeringsprocesser, eftersom delning av finansiell kärninformation i kalkylblad eller SharePoint kan utsätta ett företag för cyberbrottslighet.

Hur en lösning för dataanalys kan hjälpa till

För att bygga en mer insiktsdriven organisation bör du överväga en dataanalyslösning som integrerar analys- och datahanteringsfunktioner och undviker kompatibilitetsproblem. En molnbaserad plattform med lokal och hybrid dataåtkomst är avgörande för snabb och enkel åtkomst till insikter och välgrundat beslutsfattande. En heltäckande analyslösning, som Logi Symphony från insightsoftware, stöder hela analysprocessen, från datainsamling till insikter och föreskrivande åtgärder, med säkerhet, flexibilitet, tillförlitlighet och snabbhet.

Rätt lösning för dataanalys kommer att hjälpa ditt företag:

• Utnyttja datadrivna insikter och analyser för att förbättra beslutsfattandet och användarupplevelsen
• Utnyttja inbäddad analys för att skapa interaktiva instrumentpaneler och personliga visualiseringar
• Demokratisera dataanalysen genom att ge affärsanvändarna tillgång till analysverktyg med självbetjäning
• Utnyttja avancerade analytiska funktioner för att differentiera och överträffa konkurrenterna

Genom att omvandla rådata till användbara insikter gör dataanalysprogram som Logi Symphony det möjligt för dig att upptäcka dolda mönster och trender, förbättra prediktionsförmågan och fatta bättre, datadrivna affärsbeslut. Boka en demo för att lära dig mer om hur insightsoftware kan ge ditt företag en betydande konkurrensfördel i dagens datadrivna värld.