描述性,预测性,规范性与诊断性分析

我们生活在一个以数字内容为主的时代。现代企业必须定期处理,解释和重新配置的数据量之巨。为了处理这种信息涌入,许多企业正在转向商业智能工具,例如诊断,描述性,预测性和描述性分析。本文将深入探讨它们之间的差异,并说明何时它们有用,以及如何为您的业务选择正确的分析解决方案。

分析目标
随着移动设备和物联网(IoT)的日益普及,数据量正在迅速增加-我们每天产生约2.5亿亿字节,而这个数字还在上升。当涉及供应链系统时,尤其如此。

研究表明,高达73%的公司数据从未用于分析目的。这是巨大的资源浪费,它们可能直接提高您的投资回报率,减少客户损失,提高效率,或者您通过收集数据来尝试执行的其他任何操作。如果您希望您的企业对市场及其在市场中的位置有一个整体的认识,那么水密的分析设置必不可少。它可以帮助企业降低运营成本,增加销售量,扩大产品范围并使其更接近客户。

当您以这种方式查看分析时,将变得更容易理解为什么将它们作为统一系统实现时最有价值。孤立时,叙述是不完整的-数字很有用,但效果不如直观呈现的可视化形式,其中包含有关如何应用它们的预测或建议。您会错过改善决策所需的见解。

在下一节中,我们将更多地讨论分析类型之间的区别以及它们为何如此重要。分析工具不仅会提出自己的问题,而且还会提出自己的问题。他们使用不同的数据提取技术来找到答案。

什么是诊断分析?
诊断分析是高级分析的一种形式,其重点是根据数据分析来解释发生某些事情的原因。就像医生研究患者的症状一样,他们的目标是了解潜在的问题并确定发生问题的原因。

它的功能使用户能够通过突出可能需要进一步研究的区域来识别异常,当趋势或数据点提出了无法轻易回答或无法深入研究的问题时,这些问题将被查明。诊断分析必须解决的一些问题包括:

为什么这个营销活动失败了?
为什么在某个地区没有增加市场关注的情况下销量增加了?
为什么本月员工绩效下降?
以及其他无法从单个数据源获得明显答案的问题。

诊断分析提供数据发现,深入,数据挖掘和数据关联。深入研究数据可以使用户识别第一步中发现的异常的潜在来源。分析师可以使用这些功能来检查数据内部和外部的模式,以得出明智的结论。概率论,过滤,回归分析和时间序列数据分析都是与诊断分析相关的有用工具,可促进此过程。

什么是描述性分析?
涉及描述性分析的线索就是名字:它们描述了您的业务状况。这些解决方案处理大量数据,并将其重新配置为易于解释的形式,例如表格,图表或图形。此信息可以由制造历史中的任何统计信息,事件,趋势或特定时间范围组成。

这些类型的分析的目的是向过去学习。一个常见的示例是分析季节性购买趋势,以确定发布新产品的最佳时间。由于消费者是习惯的生物,因此查看历史数据是预测其反应的有效方法。

描述性分析或统计数据可以显示从几年来总库存到销售数字进度的所有内容。他们可以显示客户花费的典型金额,以及该金额是否可能在特定时间增加。如果诊断分析是关于原因的,则描述性分析可以解释原因。

什么是预测分析?
预测性和描述性分析具有相反的目标,但它们是密切相关的。这是因为您需要有关过去的准确信息才能对未来做出预测。预测工具试图填补可用数据中的空白。如果描述性分析回答了“过去发生了什么”问题,则预测性分析回答了“将来可能发生什么?”这个问题。

预测分析从CRM,POS,HR和ERP系统中获取历史数据,并使用其突出显示模式。然后,采用算法,统计模型和机器学习来捕获目标数据集之间的相关性。

最常见的商业示例是信用评分。银行使用历史信息来预测候选人是否有可能跟上付款的步伐。对于制造商来说,它的工作方式几乎相同,除了他们通常试图确定产品是否会销售。预测分析专注于业务的未来。

有关更多信息,请参见我们对预测分析的更深入细分。

什么是规范分析?
在诊断,预测,描述性和说明性分析中,后者是商业智能领域的最新成员。这些工具使公司能够查看潜在的决策,并根据当前和历史数据跟踪这些决策,直至得出可能的结果。

像预测分析一样,说明性分析不可能100%地正确,因为它们可以与估计一起使用。但是,它们提供了“展望未来”并在决策制定之前确定其可行性的最佳方法。

两者之间的区别在于,规范分析提供了有关为何可能产生特定结果的意见。然后,他们可以根据此信息提供建议。为此,他们使用算法,机器学习和计算模型。

如果预测分析回答“可能发生什么?” 然后说明性分析就会回答:“我们必须做些什么才能使其实现?” 或“此操作将如何改变结果?” 规范性的内容更多地涉及试验和错误,并且有点假设检验性质。

不同类型的摘要
所有这些类型的分析都提供了更有效的方式来从运营信息中提取价值。通过数据分析,他们支持决策,简化客户沟通,甚至可以增加收入。

诊断分析询问当前情况。他们深入分析了为什么会发生某些事情,并帮助用户诊断问题。描述性分析询问过去。他们想知道业务发生了什么,以及这将如何影响未来的销售。预测分析询问未来。这些与可能发生的结果以及最可能发生的结果有关。最后,说明性工具询问当前对未来的影响。它想知道目前最好的行动方案,以便对未来产生积极影响。换句话说,他们是决策者。

解决方案类型
分析调查是优化S&OP(销售运营和计划)策略的组成部分。毕竟,确保制造水平获利的唯一方法是对需求做出合理的,明智的预测。简而言之,您需要创建一种数据驱动的文化。

但是,找到合适的分析工具并不总是那么容易。有很多选择,考虑到所有不同的选择,这可能是一个令人生畏的过程。对于小型企业,建议将市场划分为三个主要产品类型。

这些是诊断,预测,描述性和说明性分析,并非所有解决方案都执行所有这些类型的分析。首先要了解的是,尽管可以单独使用它们,但最好的结果是这四个要素的紧密结合。正确应用后,它们不仅具有协作能力,而且还可以使您的数据分析多样化。

商业智能是提供分析功能的解决方案的最大名词,通常提供所有这些类型的分析,但有时可能仅提供描述性和诊断性。在较大的伞类中,业务分析专注于预测性和规范性分析,大数据分析可处理海量数据集,嵌入式分析可嵌入其他软件程序中,并且企业报告精简套件以提供更精简的报告工具模块。

软件选择
选择正确类型的分析软件可能意味着自信的业务决策与选择中持续的不确定性之间的区别。当您选择商业智能,商业分析,嵌入式BI,企业报告或大数据分析工具时,本指南将提供一条清晰的路径。

确定要求
要确定最适合您的众多分析软件选项中的哪个,您应该首先确定需要利用的需求。该BI需求模板将帮助您整理出所需的需求以及哪些需求,从而可以为您的独特业务做出最佳选择。

比较解决方案
一旦确定了关键需求,就可以根据解决方案交付这些需求的情况来比较它们。如果仅需要确定问题,那么在诊断分析方面表现出色的解决方案可能是最佳选择。如果您需要帮助您计划解决方案的东西,那么在诊断和说明性方面表现良好的平台可能更合适。

此比较报告按各个功能得分对行业领导者进行了细分。我们建议选择前五名,以便最接近您的需求。

要求提案
为了获得准确的报价,产品演示,甚至是免费试用,现在是时候提交RFP(征求建议书)了。该BI RFP指南将逐步引导您完成该过程,因此您将确切知道要包括的内容,以确保找到最适合您业务的产品。

结论
归根结底,诊断,描述性,预测性和规范性分析解决方案可以共同构建故事。这是关于您的企业拥有什么,需要什么以及可以实现的故事。借助这种叙述性的指导,您可以做出可以充分利用数据的决策。

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