Business Intelligence are nevoie de Data Literacy

Business Intelligence are nevoie de Data Literacy



Tu pui datelor tale întrebările potrivite? Cum interpretezi răspunsurile și cum acționezi?

Aceste întrebări sunt un punct-cheie de pornire atunci când evaluezi modul în care datele sunt tratate într-o organizație.

Studiul Data Literacy Index ne arată faptul că, deși există software-ul necesar pentru a răspunde provocărilor când vine vorba de date, oamenii nu au întotdeauna abilitățile necesare pentru a utiliza analiza datelor într-o normalitate operațională.

Bineînțeles, tot mai multe organizații se transformă, prin echipele pe care le creează și procesele aferente, în entități data-driven. Însă, pentru a înțelege mai bine ce înseamnă conceptul de data literacy, îți propun să explorăm împreună modurile și nivelurile de analiză existente, când vorbim despre date relevante pentru un business.

1. Analiza descriptivă

Acesta este primul nivel de analiză – descrierea sau observația, în care vedem rapoarte și grafice care ne arată un status quo și un istoric al datelor. Acesta este nivelul cel mai simplu de analiză, în care o organizație devine conștientă de tipul de date pe care le observă și, poate, ce date lipsesc din raportare. Totodată, la acest nivel nu avem un răspuns pentru întrebarea ”De ce?”, ci doar o analiză factuală.

2. Analiza pentru diagnosticare

Acesta este al doilea nivel de analiză ca profunzime. Diagnosticarea înseamnă aflarea răspunsului la întrebarea ”De ce?”, pentru a obține anumite corelații utile în procesul de business – fie că vorbim de operațional, management etc. Cel mai important lucru în acest moment este atenția la ceea ce se numește cauzalitate falsă – corelarea unor variabile și interpretarea unei relații cauză – efect între ele, în mod eronat.

3. Analiza predictivă

Am putea spune că aici este momentul în care soluțiile de business intelligence își dovedesc avantajul competitiv cel mai bine, întrucât este al treilea nivel de profunzime ce susține obținerea unor previziuni. În baza rapoartelor și datelor anterioare, se pot face predicții privind comportamente viitoare, variabile de logistică, vânzări etc. Această analiză este cea în care companiile investesc și unde abilitățile de data literacy fac diferența.

4. Analiza prescriptivă

Analiza prescriptivă combină nivelurile anterioare și duce lucrurile mai departe, propunând utilizatorilor și calea de urmat. Practic, utilizatorii nu au doar înțelegerea lucrurilor care s-au întâmplat și a tendințelor viitoare, ci primesc și propuneri de decizii și acțiuni pe care să le urmeze.

Având în vedere toate aceste etape, o companie își poate pregăti terenul pentru a pune întrebările corecte datelor pe care le adună: culegerea datelor relevante, curățarea datelor și obținerea unor date de încredere, stabilirea unui framework de metrici relevant care să reflecte obiectivele de business, ba chiar observarea punctelor oarbe (date necesare care nu sunt disponibile încă) și revizuirea constantă a descoperirilor.

Astfel poți obține o analiză integrată și un framework sănătos pentru explorarea datelor în vederea creșterii productivității companiei pe segmentul sau segmentele dorite.

Cum te poate sprijini echipa Relevance să creezi contextul optim pentru utilizarea datelor?

Hai să vorbim! Dă-ne un semn aici!


Continuăm să fim alături de tine în proiectele de Business Intelligence și Data Management.
Rămâi alături de noi: