analytiikkatyyppejä

Analytiikkatyypit viittaavat tapoihin, joilla dataa käsitellään ja hyödynnetään päätöksenteossa. Yleisimmin puhutaan neljästä keskeisestä kategoriasta: kuvailevasta, diagnosointiin tähtäävästä, ennustavasta sekä suosittelevaan analytiikkaan.

Kuvaileva analytiikka summaa menneitä tapahtumia ja ilmiöitä tilastojen, mittareiden ja visuaalisten esitysten kautta. Tavallisia keinoja ovat raportit, dashboards-tilastoinnit sekä mittarit kuten keskiarvot, mediaanit ja vaihteluväli. Sen tarkoituksena on näyttää, mitä on tapahtunut ja miten suuret ilmiöt ovat muuttuneet ajan kuluessa.

Diagnostinen analytiikka syventyy syihin ja suhteisiin: miksi jokin ilmiö on tapahtunut ja miten eri tekijät vaikuttavat toisiinsa. Menetelmät voivat sisältää juurisyyn analyysin, tilastolliset testit, korrelaatio- ja regressioanalyysit sekä drill-down- ja cohort-tarkastelut. Tavoitteena on tarjota selitys tapahtuneelle ilmiölle ja löytää mahdolliset vuorovaikutukset.

Ennustava analytiikka hyödyntää historiallista dataa sekä tilastollisia malleja ja koneoppimista tulevien tapahtumien todennäköisyyksien, määrien ja kehitystrendien ennustamiseen. Yleisiä keinoja ovat regressio, aikaisarjat, luokittelu sekä epävarmuuslaskelmat. Käyttökohteita ovat esimerkiksi myynnin ennusteet, riskien arviointi ja huolellinen suunnittelu tulevia tarpeita varten.

Suositteleva analytiikka menee askeleen pidemmälle ja tuottaa toimenpidesuosituksia sekä päätöksiä, jotka optimoivat resurssien käyttöa tai prosessit. Tämä voi sisältää simulointia, optimointimalleja ja päätöspuita sekä skenaariomallinnuksia. Käytännössä se auttaa valitsemaan parhaan toiminnan nykytilanteessa ja varautumaan epävarmuuksiin.

Käyttö edellyttää laadukasta dataa, läpinäkyvyyttä mallien rajoista sekä eettisten ja tietosuojavaatimusten huomiointia. Analytiikkatyypit voivat täydentää toisiaan ja muodostaa organisaation datalähtöisen päätöksenteon perustan.