Анализ данных — исследование числовой, текстовой и другой информации с целью выявления закономерностей, причин изменений и факторов, влияющих на результат. Полученные выводы используются для принятия управленческих, коммерческих, научных и других решений.
Анализ включает проверку и подготовку данных, расчет показателей, сравнение значений, выявление взаимосвязей и интерпретацию результатов. В отличие от хранения и систематизации информации, анализ предполагает содержательную работу с данными и получение выводов, имеющих практическое значение.
В организациях анализ данных применяется в продажах, финансах, маркетинге, производстве, логистике, закупках, управлении персоналом и работе с клиентами. Он позволяет оценивать состояние процессов, находить причины отклонений и определять возможные направления улучшения.
Анализ данных повышает обоснованность решений и позволяет проверять предположения на фактической информации. Его применяют для решения следующих задач:
оценки текущего состояния компании/подразделения или отдельного процесса;
выявления причин изменения показателей;
определения тенденций и сезонных колебаний;
сравнить эффективность подразделений, продуктов, филиалов или каналов;
обнаружения отклонений, ошибок и необычных значений;
оценки эффективности мероприятий;
проверки бизнес-гипотез;
подготовки данных для прогнозирования;
формирования отчетов и информационных панелей (дашбордов).
Описательный анализ показывает, что произошло за определенный период. Он используется для оценки выручки, расходов, количества клиентов, объема производства и других показателей.
Диагностический анализ помогает определить причины изменений. Он позволяет установить, какие подразделения, товары, регионы или процессы повлияли на итоговый результат.
Прогнозный анализ оценивает возможное развитие ситуации на основе накопленных данных, статистических закономерностей и выявленных тенденций.
Рекомендательный анализ используется для выбора действий, которые могут привести к требуемому результату. Он может учитывать несколько возможных сценариев и установленные ограничения.
На практике разные виды анализа часто применяются совместно. Описательный анализ фиксирует изменение показателя, диагностический раскрывает его причины, прогнозный оценивает дальнейшее развитие, а рекомендательный помогает определить возможные меры.
Работа с данными строится вокруг конкретного аналитического вопроса. Компании может решать разные бизнес-задачи: исследовать причины снижения продаж, изменения прибыльности, роста затрат, оттока клиентов или увеличения сроков выполнения заказов.
Источниками информации служат:
учетные и управленческие системы (ERP);
системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM);
системы планирования ресурсов предприятия;
сайты и средства веб-аналитики;
рекламные площадки;
складские и производственные системы;
базы данных;
электронные таблицы;
результаты опросов и исследований.
Для анализа данные приводятся к единому формату, проверяются на полноту, очищаются от ошибок и объединяются по общим признакам. Качество подготовки напрямую влияет на достоверность выводов: пропущенные значения, повторяющиеся записи или разные правила расчета одного показателя могут привести к неверной интерпретации результата.
Аналитическая работа может включать:
расчет показателей;
сравнение периодов;
группировку данных по заданным признакам;
изучение динамики;
поиск взаимосвязей;
выявление отклонений;
проверку предположений;
оценку влияния отдельных факторов.
Результаты представляются в виде отчета, информационной панели, аналитической записки, презентации или рекомендаций. Форма представления зависит от задачи и состава пользователей. Руководителю необходимы основные показатели и причины отклонений, а специалисту или аналитику — подробные данные и возможность изучить отдельные значения.
Регулярные операции могут быть автоматизированы. Данные поступают в аналитическую систему по установленному расписанию, показатели рассчитываются по единым правилам, а информационные панели обновляются без ручной подготовки. Это позволяет аналитику сосредоточиться на интерпретации результатов, проверке гипотез и поиске причин изменений.
Компания, работающая с корпоративными клиентами, отмечает снижение продаж при стабильном количестве заявок с сайта. Количество обращений само по себе не объясняет изменение результата, поэтому для анализа сопоставляются источники заявок, характеристики потенциальных клиентов, этапы продаж, сроки обработки обращений, работа менеджеров, средняя сумма сделки и доля заключенных договоров.
Анализ показывает, что структура обращений изменилась: увеличилась доля заявок от небольших организаций, которые реже заключают договоры и приобретают услуги на меньшую сумму. Дополнительно выявляется увеличение срока согласования коммерческих предложений. Количество заявок остается прежним, но их состав и скорость обработки снижают итоговый объем продаж.
Полученные выводы позволяют определить конкретные меры: скорректировать целевые группы рекламных кампаний, уточнить критерии оценки заявок, изменить порядок распределения обращений между менеджерами и сократить сроки согласования предложений.
Системы бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI) предназначены преимущественно для регулярного сбора, расчета и представления показателей в отчетах и информационных панелях. Анализ данных является более широким понятием и может включать разовые исследования, проверку гипотез и поиск причин изменений.
Наука о данных (Data Science) использует статистические методы, программирование, машинное обучение и математическое моделирование для построения прогнозных и рекомендательных моделей. Анализ данных может выполняться без применения сложных моделей и чаще направлен на интерпретацию имеющейся информации.
Отчетность представляет показатели в установленной структуре и за определенный период. Анализ данных не ограничивается фиксацией значений, а раскрывает их взаимосвязи, причины изменений и практическое значение.
Визуализация данных — графическое представление результатов анализа с помощью диаграмм, графиков, карт, таблиц и информационных панелей.