Аналитика это — определение, описание, примеры

4.5/5

Аналитика — это сбор, фрагментация и изучение информации про объект, процесс, явление для дальнейшего выявления особенностей по каким-либо признакам и принятия решений по развитию или деградации объекта/системы, распространёнными направлениями на сегодня являются веб-аналитика, бизнес-аналитика, HR-аналитика, финансовая аналитика, аналитика событий в мире.

Цель аналитики — выявить закономерности в развитии явления или поведении объекта/системы и с помощью полученных выводов спрогнозировать их дальнейшее поведение, а также реакцию на появление новых вводных. 

Рассмотрим простой пример применения аналитики 

Аналітика звіту про виручку підприємства, сезонність

Финансовый баланс
Свод информации о стоимости имущества и обязательствах организации или субъекта финансовой деятельности, представленный в табличной форме. Баланс состоит двух разделов Активы и Пассивы, он отражает объем средствинвестированных в деятельность в денежном выражениии их структуру: по составупо размещению или основным направлениям
вложения (активи по источникам образования (пассив). Это основной свод результатов деятельности предприятия.

На графике видим показатели выручки предприятия Х почти за 3 года. При чём, окончание каждого года и начало нового явно выражено падением прибыли (обозначено красным), а накануне конца года и начиная с марта показатели повышаются (обозначено зелёным). Такая статистика даёт аналитику основание на выводы по части сезонности торговли предприятия Х. То есть январь и февраль — месяцы с низким спросом, а вот несколько месяцев перед ними — наоборот, самые хлебные месяцы, в которые наблюдается уверенный рост выручки на протяжение трёх лет.
Такие выводы дают возможность руководству предприятия планировать маркетинговые активности, отпуск сотрудников, а также готовиться к сезону с высоким спросом, чтобы провести его как можно результативнее.
Без этих знаний компания могла бы неоправданно тратить средства на рекламу на протяжение января и февраля, или, ещё хуже, отправить сотрудников в отпуск осенью и потерять большую часть годовой прибыли. Выгода от данных заключений очевидна.

Принято выделять 4 вида аналитики данных, отличающихся уровнем сложности работы с информацией и степенью человеческого участия:

  • Описательная — отвечает на вопрос «Что случилось?», создавая сводку исторических данных для их дальнейшего анализа. Например, непрерывный сбор информации с производственного оборудования с помощью smart-датчиков или контроллеров автоматизации, позволит точно идентифицировать момент сбоя в технологическом процессе.
  • Диагностическая — анализирует информацию, чтобы ответить на вопрос «Почему это случилось?». Здесь используются статистические методы анализа данных с целью их разбиения на группы и обнаружения взаимосвязей, чтобы выявить основные факторы влияния на результаты. В рассмотренном выше примере с использованием контроллеров, диагностическая аналитика покажет, что авария случилась по причине выхода из строя модуля расширения или же поломки управляющего датчика, механизма и т.д.
  • Предиктивная (прогнозная, предсказательная), которая прогнозирует неизвестные события в будущем, отвечая на вопрос «Что может случиться?» на основе анализа накопленной информации. Здесь используется множество методов: математическая статистика, моделирование, машинное обучение и другие области Data Science, а также интеллектуальный анализ данных (Data Mining). К примеру, предиктивная аналитика текущих и прошлых показателей работы производственного оборудования заблаговременно определит время его профилактического ремонта, чтобы избежать поломки дорогостоящей техники.
  • Предписывающая (предписательная), которая отвечает на, пожалуй, главный управленческий вопрос «Что делать?». Здесь машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта анализируют все накопленные и обработанные данные, чтобы найти наилучшие решения для конкретной ситуации. В рассматриваемом примере модуль предписывающей аналитики подскажет, какая именно деталь производственного оборудования больше всего износилась и как это исправить наиболее оптимальным с точки зрения экономики образом: заменить на новую или отремонтировать.

Слово «Аналитика» чаще всего ассоциируется с цифрами, статистикой и отчётами, однако область её применения намного шире. Методы аналитики работают не только на цифрах, это скорее наука про поиск взаимосвязей между явлениями, которая используется и в повседневной жизни.

Например, лужа на тротуаре порождает размышления о том, как её обойти по самой короткой траектории, однако это решение настолько очевидное и быстрое, что мы порой его даже не замечаем. Человеческий мозг проводит эту операцию подсознательно. Но такие решения часто оказываются обманчивыми, задача аналитика — формализовать подобные логические схемы и представить их в простой и понятной форме.

Пример аналитики в повседневной жизни
Пример аналитики в спорте

Пример чуть сложнее — когда боксёр просматривает поединки своего соперника, изучая его привычки и
навыки, чтобы выстроить выигрышную стратегию будущего боя. Точно так же футбольный тренер следит за матчами команды, с которой предстоит игра, анализируя её стиль игры и ходы наставника, это помогает подготовить игроков и заранее спланировать расстановку сил.

Победа с помощью физических данных это признак хорошего спортсмена, но признак чемпиона — аналитическое мышление и работа головой.

Основные области деятельности с наиболее высоким спросом на аналитику данных:

  • Реклама и маркетинг (анализ результативности и прогнозирование рекламных компаний, спроса и предложения рынка).
  • Страхование и кредитование (анализ рисков).
  • Медицина (поиск причин болезни и способов её устранения).
  • Промышленность (прогноз производства, анализ качества продукта).
  • Безопасность (поиск факторов риска, разработка методов их предотвращения).
  • Финансы (стратегия распределения средств).
  • Управление человеческими ресурсами (исследование взаимоотношений в коллективе, построение стратегии адаптации и обучения новых сотрудников).
[anycomment]