Business Analytics ist zu einem Schlüsselwort für alles geworden, was mit Daten zu tun hat.
Deswegen, wenn Sie neu in diesem Bereich sind und nicht verstehen, worauf sich die Leute beziehen “Wirtschaftsanalyse”, Mach dir keine Sorgen!
Auch nach mehr als 6 Jahre in dieser Branche, Es gibt Zeiten, in denen es für mich schwierig ist, die Arbeit zu verstehen, die eine Person beim Lesen ihres Lebenslaufs geleistet hat.
So würde ein Auszug aus einem typischen JD aussehen:
- Analysieren, Berichte erstellen und in einer festgelegten Häufigkeit dem Führungsteam vorlegen.
Ö
- Leiten Sie mehrere analytische Projekte und Geschäftsplanung, um das Führungsteam bei der Erzielung der Geschäftsleistung zu unterstützen.
Auf der einen Seite, dies führt zu Verwirrung im Kopf der Person, die sich für eine bestimmte Position bewirbt. Außerdem, lässt Selektoren eine schwierige Rolle zu, zu verstehen und zu beurteilen, was eine Person in der Vergangenheit getan hat.
Jetzt, wenn ich das als Beschreibung für eine der Stellen bekommen habe, auf die ich mich beworben habe, ich hätte angst! Besorgt, nicht weil ich das thema nicht kenne, aber weil sie alles bedeuten können. Die Arbeit könnte sich auf die Erstellung von Basisberichten auf Junior-Ebene beziehen, um multivariate Deep Dives zu mehreren Themen durchzuführen.
Dann, Was macht man in so einer Situation?
Gut, Das erste, was Sie tun müssen, ist das Spektrum von Business Analytics zu verstehen. Sobald du verstanden hast, fragen Sie, auf welchen Teil des Spektrums die Rolle zutrifft und entscheiden Sie dann, ob es Ihren Fähigkeiten entspricht oder nicht.
Unten ist eine gute Darstellung dieses Spektrums:
Lassen Sie mich jeden dieser Bereiche etwas genauer erklären..
Berichte: Antwort auf das, was passiert ist?
Die Analytics-Domain beginnt mit der Beantwortung einer einfachen Frage: Was ist passiert? Diese Aktivität wird regelmäßig als Berichte bezeichnet. Wie gewöhnlich, Das sind die MIS, die die Leute morgens als erstes erhalten möchten. Es ist eine Momentaufnahme von dem, was passiert ist. Dann, zeigt ein Beispiel dafür, wie ein typischer Bericht aussehen würde:
In der Berichterstattung verwendete Tools:
Die meisten elementaren Berichte werden weltweit in MS Excel erstellt. Die am weitesten entwickelten Institutionen können die Daten mithilfe von Tools wie SQL über Datenbanken extrahieren, MS Access und Oracle. Aber, wie gewöhnlich, die Verbreitung der Berichte erfolgt mittels Excel.
Erforderliche Fähigkeiten für die Meldung:
- MS Excel
- Geschäftsverständnis
- Fähigkeit, eintönige Aufgaben gewissenhaft auszuführen.
Detektivanalyse: Antwort auf Warum ist es passiert??
Detektivanalyse beginnt dort, wo die Berichterstattung endet. Suchen Sie nach Gründen für unerwartete Änderungen. Typische Probleme, an denen Sie arbeiten, sind “Warum sind die Verkäufe in den letzten Jahren zurückgegangen? 2 Monate?” Ö “Warum hat die letzte Kampagne eine Underperformance oder Underperformance erzielt??”. Um Antworten auf diese Fragen zu finden, Schauen Sie sich vergangene Trends oder Verteilungsänderungen an, um die Gründe für die Änderungen herauszufinden. Trotz dieses, das ist alles retrospektiv.
Einige dieser Ideen, Was Sie nach dem Parsen der Rückwärtsanalyse entdecken, kann für die Geschäftsplanung verwendet werden, aber der Zweck der Analyse ist in der Regel herauszufinden, was funktioniert hat und was nicht.
Werkzeuge, die bei der Detektivanalyse verwendet werden:
Die am häufigsten verwendeten Tools sind MS Excel, MS-Zugriff, Minitab, R (Grundregression). Sie verwenden häufig erweiterte Excel- und Pivot-Tabellen, um diese Probleme zu beheben und, wie gewöhnlich, Das Erstellen von Zeitreihendiagrammen hilft sehr.
Unverzichtbare Fähigkeiten für die Detektivanalyse:
- Strukturiertes Denken
- MS-Zugriff, Excel, Grundregression
- Geschäftsverständnis
Bedienfelder: Antwort auf das, was jetzt passiert?
Das Dashboard ist eine organisierte und übersichtliche Zusammenfassung der wichtigsten Geschäftskennzahlen. Sie sind in der Regel interaktiv, sodass der Benutzer genau die Informationen findet, nach denen er sucht. Die Tafel, im Idealzustand, muss Echtzeitinformationen über die Leistung bereitstellen. Dann, zeigt ein Beispiel, wie ein Board aussehen würde:
Die ganze Wissenschaft der Datenmodellierung, Dashboards und Berichte, die auf diesen Daten basieren, werden auch als . bezeichnet “Business Intelligence“.
Tools zum Erstellen von Dashboards:
Für eine begrenzte Datengröße, Dashboards können mit erweitertem Excel erstellt werden. Aber, wie gewöhnlich, Institutionen verwenden fortschrittlichere Werkzeuge für die Erstellung und Verbreitung von Werkzeugen. Business-Objekte, Qlikview, Hyperion sind Namen einiger dieser Softwares.
Grundlegende Fähigkeiten zum Erstellen von Dashboards:
- Ausgeprägtes strukturiertes Denken: die Person muss die gesamte Architektur und das Datenmodell erstellen
- Geschäftsverständnis: wenn du nicht verstehst was du darstellen möchtest, Gott helfe dir!
Prädiktive Modellierung – Antwort auf Was wird wahrscheinlich passieren?
Hier nehmen Sie alle Ihre Trends und historischen Informationen und wenden sie an, um die Zukunft vorherzusagen.. Versuchen Sie, das Kundenverhalten basierend auf Informationen aus der Vergangenheit vorherzusagen. Beachten Sie, dass es einen kleinen Unterschied zwischen Vorhersagen und Vorhersagemodellen gibt. Prognosen werden regelmäßig auf aggregierter Ebene durchgeführt, während prädiktive Modellierung regelmäßig auf Kundenebene durchgeführt wird / Beispiel.
Werkzeuge für die Vorhersagemodellierung:
SAS hat den höchsten Marktanteil unter den Tools, die für die prädiktive Modellierung verwendet werden, gefolgt von SPSS, R, Matlab.
Grundlegende Fähigkeiten für prädiktive Modellierung:
- Ausgeprägtes strukturiertes Denken
- Geschäftsverständnis
- Problemlösung
Große Daten – Antwort auf Was kann passieren, angesichts des Verhaltens der Community?
Stellen Sie sich vor, Sie wenden prädiktive Modellierung mit einem Mikroskop in der Hand an. Was ist, wenn Sie speichern können, analysieren und verstehen jede Kundeninformation? Mit welcher Art von Social-Media-Community bist du verbunden?? Was für eine Suche machst du?? Big-Data-Probleme entstehen, wenn die Daten in den drei Vs gewachsen sind (Volumen, Geschwindigkeit und Abwechslung). Sie benötigen Data Scientists, um diese Daten zu extrahieren.
In Big Data verwendete Tools:
Dies ist im Moment eine sehr dynamische Domain. Ein Werkzeug, das früher marktführend war, macht 6 Monate sind nicht mehr die besten. Deswegen, es ist schwierig, spezifische Werkzeuge anzugeben. Diese Tools funktionieren normalerweise in Hadoop, um die Daten zu speichern.
Grundlegende Fähigkeiten, um Big Data zu nutzen:
- Ausgeprägtes strukturiertes Denken
- Fortgeschrittene Kenntnisse der Datenarchitektur
- Fähigkeit, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten.
Dann, Jetzt, da Sie das Spektrum von Analytics verstehen, wenn Sie sich in einer Rolle wiederfinden, die Ihnen nicht klar ist, Nehmen Sie sich die Zeit, um zu verstehen, auf welche Domain Sie sich beziehen und ob sie gut zu dem passt, was Sie erreichen möchten.
Wenn Sie in diese Verwirrung über das Verständnis geraten sind “Wirtschaftsanalyse“, Dieser Beitrag hätte dir helfen sollen. Falls es noch mehr Verwirrung gibt, Gib mir Bescheid.
