Datu analīze: cik tālu var redzēt aiz skaitļiem?

Kas ir datu analīze un kāpēc tai ir milzīga loma mūsdienu biznesā?

Datu analīze ir process, kurā tiek apkopoti, sakārtoti, pārbaudīti un interpretēti dati, lai iegūtu noderīgu informāciju, pieņemtu lēmumus vai identificētu tendences un sakarības. Tā ir svarīga gan uzņēmējdarbībā, gan zinātnē, valsts pārvaldē un citās nozarēs, kur jāpieņem pamatoti lēmumi, balstoties uz faktiem. ELVA analītikas speciālistu pieredzē ir virkne piemēru, kas norāda, ka svarīgāk vēl par pašu analīzi ir izprast, ko tiešām ir nepieciešams analizēt, kādēļ, ko tas dos uzņēmumam. Liels palīgs šādos gadījumos ir tieši neatkarīga analītikas speciālista piesaiste, kas palūkojas uz procesiem racionāli, bez emocionāla iesaistes un ar praktisku vērtējumu.

Datu analīze uzņēmumiem ļauj saprast:

• kas notiek (aprakstošā analīze),

• kāpēc tas notiek (diagnostiskā analīze),

• kas varētu notikt nākotnē (prognozējošā analīze),

• ko vajadzētu darīt (preskriptīvā analīze).

Vai datu analīze ir tas pats kas datu analītika?

Datu analīze parasti apzīmē konkrētu procesu vai darbību, kur dati tiek: apkopoti, strukturēti, apstrādāti un pārskatīti, interpretēti, lai atbildētu uz konkrētiem jautājumiem. Piemērs: uzņēmuma pārdošanas vadītājs veic datu analīzi, lai noskaidrotu, kāpēc apgrozījums maijā samazinājās. 

Datu analītika ir plašāks termins, kas ietver: pašu analīzes procesu (jeb datu analīzi), tehnoloģijas un rīkus, ko izmanto (piemēram, Microsoft analītikas risinājumi Power BI un Fabric) metodes (aprakstošā, prognozējošā, preskriptīvā analītika), stratēģisko domāšanu, kā organizācija izmanto datus. Piemērs: uzņēmums ievieš datu analītikas stratēģiju, lai visās nodaļās pieņemtu lēmumus, balstoties uz datiem.

Datu analītikai, kas ietver datu analīzi, ir būtiska nozīme uzņēmējdarbībā, ko apstirpina pasaules prakse un pētījumi.

Kādi dati tiek analizēti?

• Strukturēti dati: tabulas, pārdošanas apjomi, finanšu dati, klientu saraksti u.c.
• Nestrukturēti dati: klientu atsauksmes, e-pasti, sociālo tīklu ieraksti.
• Reāllaika dati: sensoru, loģistikas vai tiešsaistes uzvedības informācija.

Kādus procesus uzņēmumam ir svarīgi analizēt?

Piemērs no prakses

Uzņēmums ražošanas nozarē sāka izmantot datu analīzi, lai pārskatītu savas loģistikas izmaksas. Analīze atklāja, ka lielākais izdevumu īpatsvars rodas nevis degvielā, kā iepriekš tika pieņemts, bet neefektīvā maršrutu plānošanā. Rezultātā uzņēmums ieguva iespēju samazināt izmaksas par 18% vienā ceturksnī.

Galvenie soļi datu analīzē:

1. Datu vākšana: tiek iegūti dati no dažādiem avotiem – piemēram, anketām, sensoru ierīcēm, finanšu pārskatiem, CRM vai ERP sistēmām, mājaslapas apmeklējumiem u.c.
2. Datu tīrīšana un sagatavošana: nevajadzīgo, neprecīzo vai trūkstošo vērtību labošana, lai dati būtu kvalitatīvi un izmantojami analīzei.
3. Datu apstrāde un pārveide
4. Datu pārstrukturēšana un sakārtošana: piemēram, datu sadalīšana grupās, laika periodos, aprēķinu veikšana.
5. Datu analīze un vizualizācija: šajā posmā izmanto dažādas metodes un rīkus (piemēram, Excel, Power BI), lai atklātu tendences, korelācijas (mainīgo lielumu sakarības) vai problēmas. Bieži rezultāti tiek attēloti diagrammās, tabulās vai infografikās.
6. Secinājumu izdarīšana un lēmumu pieņemšana: pamatojoties uz analīzes rezultātiem, tiek sniegti ieteikumi, piemēram, kā palielināt pārdošanu, optimizēt izmaksas vai uzlabot klientu apkalpošanu.

(Pilns uzņēmuma DIO pieredzes stāsts lasāms šeit).

Datu analīzes nozīme uzņēmējdarbībā

Lūk, kā datu analīze ietekmē biznesa procesus:

• Informēta lēmumu pieņemšana: ar datiem pamatoti lēmumi ir precīzāki, mērķtiecīgāki un mazāk pakļauti riskam. Piemēram, mārketinga budžeta sadalījums, balstoties uz klientu uzvedības analīzi, bieži dod augstāku atdevi nekā vienkārša intuīcija.
• Operatīvās efektivitātes uzlabošana: identificējot neefektīvus posmus procesos, uzņēmumi var optimizēt resursu izmantošanu un samazināt izmaksas.
• Prognozēšana un plānošana: datu modeļi ļauj prognozēt pieprasījuma izmaiņas, klientu aizplūdi vai pārdošanas tendences nākotnē.
• Klientu uzvedības izpratne: analizējot klientu paradumus, iespējams piedāvāt personalizētus risinājumus, uzlabot klientu apkalpošanu un paaugstināt lojalitāti.

Datu analīze nav tikai “tehniķu rīks” – tā kļūst par neatņemamu vadības, mārketinga, pārdošanas, personāla vadības un finanšu komandu ikdienas sastāvdaļu. Uzņēmumi, kas iemācās efektīvi izmantot datus, iegūst konkurences priekšrocības, ātrāku reakciju uz tirgus izmaiņām un labāku izpratni par saviem klientiem.

Rakstu sagatavoja: ELVA Komunikācijas stratēģe un satura vadītāja Liene Auziņa-Jurgeviča