მონაცემთა ანალიტიკა (Data Analytics) ფართო გამოყენების ტერმინია, რომელიც მონაცემთა გაანალიზების მრავალ სხვადასხვა ტიპს მოიცავს. მონაცემთა ანალიტიკის ტექნიკას, ნებისმიერი სახის ინფორმაცია შეიძლება დაექვემდებაროს და საბოლოო ჯამში, ამ პროცესის წყალობით, შესაძლებელია პოზიტიური შედეგი როგორც კომპანიისთვის, ასევე მომხმარებლისთვისაც მივიღოთ. ვინაიდან, მონაცემთა ანალიტიკის ტექნიკა, ხშირად, ისეთ ტენდენციებსა და შეფასებებს ავლენს, რაც სხვა შემთხვევაში, ინფორმაციის სიმრავლის გამო აუცილებლად დაიკარგებოდა.
რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემთა ანალიტიკა?
მონაცემთა ანალიტიკის შედეგად მიღებულ ინფორმაციას, კომპანიები, თავიანთი სისტემის ფუნქციონირების გასაუმჯობესებლად, უკეთესი მომსახურებისა და სერვისების შესაქმნელად და მომხმარებელთა კმაყოფილების გასაზრდელად იყენებენ, რაც თავის მხრივ, ბიზნესის ეფექტურობას ზრდის.
მაგალითად, მწარმოებელი კომპანიები, ხშირად, მონაცემთა ანალიტიკის წყალობით აფიქსირებენ და აანალიზებენ სხვადასხვა მოწყობილობის მუშაობის დროს, შეფერხების მაჩვენებელს, სამუშაო რიგს და შედეგად, მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე, უკეთესად გეგმავენ სამუშაო დატვირთვის ხარისხს, რათა თითოეულმა დანადგარმა მაქსიმალური ეფექტურობით შეძლოს დაკისრებული საქმის შესრულება.
მონაცემთა ანალიტიკა დიდ როლს თამაშობს ბიზნესის წარმატებასა და ზრდაში. უფრო ზუსტად, მონაცემთა ანალიტიკა კომპანიებს თავიანთი საქმიანობის ოპტიმიზაციაში ეხმარება. მონაცემთა ანალიტიკის ბიზნესში დანერგვა ნიშნავს, რომ კომპანიებს შეუძლიათ შეამცირონ თავიანთი ხარჯები, აღმოაჩინონ ბიზნესის კეთების უფრო ეფექტური და მდგრადი გზები და რაც მთავარია, შეაგროვონ თავიანთი საქმიანობის შესახებ ყველაზე მნიშვნელოვანი ინსაითები.
ვინ იყენებს მონაცემთა ანალიტიკას?
მონაცემთა ანალიტიკას იყენებს თითქმის ყველა დიდი კომპანია, რომელიც მიზნად ზუსტ სამომხმარებლო სეგმენტზე გასვლასა და საუკეთესო მომსახურების შეთავაზებას ისახავს. მათ შორის, ონლაინ ვაჭრობის პორტალები, სადაზღვევო კომპანიები, საავადმყოფოები, ტურისტული სააგენტოები და სხვა. უფრო ზუსტად:
მოგზაურობა
მონაცემთა ანალიტიკას აქტიურად იყენებენ სხვადასხვა სექტორში, მაგალითად, მოგზაურობისა და სტუმართმასპინძლობის ინდუსტრიაში, სადაც კომპანიებს მომხმარებლის შესახებ საჭირო ინფორმაცია შეუძლიათ შეაგროვონ, გააანალიზონ და არსებობის შემთხვევაში, აღმოფხვრან პრობლემები, რომლებიც ხელს უშლის მათი საქმიანობის წარმატებას და ამცირებს კმაყოფილების მაჩვენებელს.
ჯანდაცვა
ასევე, ჯანდაცვა არის კიდევ ერთი დარგი, რომელიც სტრუქტურირებული და არასტუქტრურირებული მონაცემების დიდ ნაკადს იყენებს. ჯანდაცვის სფეროში მონაცემთა ანალიტიკა, შესაძლოა ითქვას, რომ სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია, რადგან ჯანდაცვის ორგანიზაციებს პრაქტიკოსი ექიმების განვითარებაში ეხმარება; Harvard Buisness School-ში, მისი წყალობით შეუძლიათ სწრაფად აღმოაჩინონ ანომალიები და იწინასწარმეტყველონ სხვადასხვა დაავადების გავრცელების ალბათობა და დრო. გარდა ამისა, ხშირ შემთხვევაში, დატა ანალიტიკა ზუსტი დიაგნოზის დასმის საშუალებას მოკლე დროში იძლევა, რაც სწრაფად პროგნოზირებადი დაავადებებისას, გადამწყვეტ როლს თამაშობს.
გართობა
Spotify მსოფლიოში მუსიკალური სერვისის უმსხვილესი პროვაიდერი, Hadoop Big Data ანალიტიკას იყენებს, რათა თავისი მილიონობით მომხმარებლისგან მონაცემები შეაგროვოს და შემდეგ, გაანალიზებულ ინფორმაციას ინდივიდუალურ მომხმარებელზე ზუსტად მორგებული მუსიკალური რეკომენდაციების სახით გასცემს, რაც საუკეთესო სამომხმარებლო გამოცდილებას ქმნის და Spotify-ს ლოიალურ მომხმარბელთა რიცხვს ყოველდღიურად ზრდის.
ელ.ვაჭრობა
ყველასათვის კარგად ცნობილი Amazon ერთ-ერთი ყველაზე ცნობილი კომპანიაა, რომელიც Big Data-ს იყენებს და ბაზარზე მისი წარმატების განმსაზღვრელი, დიდწილად, სწორედ ეს ფაქტი გახდა. ყოველ ჯერზე, როცა ადამიანი Amazon-ის პლატფორმაზე კონკრეტულ ნივთს ეძებს, ეს მონაცემი ვებგვერდს ეხმარება გამოიცნოს კიდევ რა ინტერესი შეიძლება ჰქონდეს მას და შესაბამისად, სხვა მსგავს და პერსონალიზებულ შეთავაზებებს მარტივად უგენერირებს, რაც სამომხმარებლო ქცევაზე დიდ დადებით გავლენას ახდენს. მონაცემთა ანალიტიკა Amazon-ს ეხმარება, რომ მომხმარებელმა ბრენდთან შეხების თითოეულ წერტილში თავი კომფორტულად იგრძნოს და მის საჭიროებებზე მაქსიმალურად მორგებული სერვისები და მომსახურება მიიღოს.
მონაცემთა ანალიზის ნაბიჯები
მონაცემთა ანალიზის პროცესი რამდენიმე ნაბიჯისაგან შედგება:
- პირველი ნაბიჯია განსაზღვრა, თუ როგორ არის ინფორმაცია დაჯგუფებული. ინფორმაცია შეიძლება დაყოფილი იყოს ასაკის, დემოგრაფიის, შემოსავლის, ან გენდერის მიხედვით. მონაცემთა მნიშვნელობები შესაძლოა იყოს რიცხვითი, ან იყოფოდეს კატეგორიებად.
- მეორე ნაბიჯი მონაცემთა შეგროვების ეტაპია. შეგროვება შესაძლოა მოხდეს სხვადასხვა წყაროს გამოყენებით: კომპიუტერების, ონლაინ რესურსების, გარემო წყაროების ან უშუალოდ ადამიანების დახმარებით.
- მონაცემთა შეგროვების შემდეგ, მიმდინარეობს მიღებული ინფორმაციის ორგანიზების პროცესი, რათა ამ ინფორმაციის გაანალიზება იყოს შესაძლებელი. ეს შესაძლოა მოხდეს ელექტრონული ცხრილის (მაგალითად, ექსელის) ან ნებისმიერი სხვა პროგრამული უზრუნველყოფის საშუალებით, რომელსაც სტატისტიკური მონაცემების მიღება და გამოსახვა შეუძლია.
- შემდეგ ეტაპზე, გაანალიზებამდე, მიმდნარეობს მიღებული მონაცემების გაწმენდა, რაც უზრუნველყოფს შეცდომების (მაგ: დუბლირებული მონაცემების, არასრული ინფორმაციის) მინიმუმამდე დაყვანას.
მონაცემთა ანალიტიკის 4 ტიპი
მონაცემთა ანალიტიკა 4 ძირითად ტიპად იყოფა:
1. აღწერილობითი ანალიტიკა აღწერს თუ რა მოხდა მოცემულ პერიოდში.
2. დიაგნოსტიკური ანალიტიკა მეტ ყურადღებას ამახვილებს იმაზე, თუ რატომ მოხდა.
3. პროგნოზირებადი ანალიტიკა გვიყვება იმას, თუ რა შეიძლება მოხდეს უახლოეს პერიოდში.
4. დანიშნულების ანალიტიკა გვთავაზობს სამოქმედო გეგმას.
