Încep anul cu o trecere în revistă a stilurilor sau nivelurilor care pot fi atinse în activitățile de analiză a datelor.  Cu fiecare nivel, se folosesc tehnologii mai complexe și e nevoie de analiști cu abilități din ce în ce mai ridicate.

Descriptive Analytics

Este cel mai întâlnit tip de analiză și răspunde la întrebarea: ce se întâmplă?

Majoritatea lucrurilor care se fac în digital analytics, excel, business intelligence țin de acest nivel. Segmentarea și detectarea fraudelor sunt practici pe care le regăsim tot aici. Cele mai multe organizații care fac analytics se opresc la acest nivel.

Diagnostic Analytics

Este următorul pas logic după ce am aflat ce se întâmplă. Această analiză răspunde la întrebarea: de ce se întâmplă? Pentru asta se folosesc metode diferite față de primul nivel. Interviurile personale sau de grup sunt printre cele mai cunoscute dintre acestea. Există și variante online pentru interviuri.

Predictive Analytics

Așa cum îi spune și numele, răspunde la întrebarea: ce urmează să se întâmple? Folosește metode de prognoză, printre altele.

Prescriptive Analytics

Este nivelul care oferă recomandări. Dacă oferiți recomandări în urma nivelurilor anterioare de analiză, nu înseamnă că faceți prescriptive analytics 😉 Acesta se referă la recomandările făcute de sistem. Ne putem gândi la tehnologii avansate, precum machine learning, care se folosesc în analiza prescriptivă.

Ultimele trei niveluri sunt folosite mult mai rar decât primul, analiza descriptivă. Ele sunt numite și analytics avansat. Scopul unei organizații care pune preț pe analiza datelor este să urce pe scara nivelurilor de analytics.

 

Sursa foto

Tags: , , ,