Beschreibende Analyse
Was ist Descriptive Analytics?
Descriptive Analytics ist die Interpretation historischer Daten, um Veränderungen, die in einem Unternehmen aufgetreten sind, besser zu verstehen. Descriptive Analytics beschreibt die Verwendung einer Reihe von historischen Daten, um Vergleiche anzustellen. Die am häufigsten gemeldeten Finanzkennzahlen sind ein Produkt deskriptiver Analysen, z. B. Preisänderungen im Jahresvergleich, monatliches Umsatzwachstum, die Anzahl der Nutzer oder der Gesamtumsatz pro Abonnent. Diese Maßnahmen beschreiben alle, was in einem Unternehmen während eines bestimmten Zeitraums passiert ist.
Die zentralen Thesen
- Descriptive Analytics ist der Prozess der Analyse historischer Daten, um die Veränderungen, die in einem Unternehmen aufgetreten sind, besser zu verstehen.
- Mithilfe einer Reihe historischer Daten und Benchmarking erhalten Entscheidungsträger eine ganzheitliche Sicht auf Leistung und Trends, auf denen die Geschäftsstrategie basieren kann.
- Descriptive Analytics kann helfen, die Stärken und Schwächen einer Organisation zu identifizieren.
- Beispiele für Metriken, die in der deskriptiven Analyse verwendet werden, sind Preisänderungen im Jahresvergleich, monatliches Umsatzwachstum, die Anzahl der Benutzer oder der Gesamtumsatz pro Abonnent.
- Deskriptive Analysen werden jetzt in Verbindung mit neueren Analysen verwendet, z. B. prädiktiven und präskriptiven Analysen.
- In seiner einfachsten Form beantwortet die deskriptive Analyse die Frage „Was ist passiert?“
Deskriptive Analytik verstehen
Descriptive Analytics verwendet Rohdaten und analysiert diese Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, die für Manager, Investoren und andere Interessengruppen nützlich und verständlich sind. Ein Bericht, der einen Umsatz von 1 Million US-Dollar zeigt, mag beeindruckend klingen, aber es fehlt an Kontext. Wenn diese Zahl im Vergleich zum Vormonat einen Rückgang von 20 % darstellt, ist dies besorgniserregend. Wenn es sich um eine 40%ige Steigerung gegenüber dem Vorjahr handelt, deutet dies darauf hin, dass etwas mit der Verkaufsstrategie stimmt. Um einen fundierten Überblick über die Vertriebsleistung des Unternehmens zu erhalten, ist jedoch der umfassendere Kontext einschließlich des gezielten Wachstums erforderlich.
Descriptive Analytics verwendet eine vollständige Palette von Daten, um ein genaues Bild davon zu geben, was in einem Unternehmen passiert ist und wie sich dies von anderen vergleichbaren Zeiträumen unterscheidet. Diese Leistungskennzahlen können verwendet werden, um Stärken und Schwächen aufzuzeigen, um Managementstrategien zu unterstützen.
Die beiden wichtigsten Methoden, mit denen Daten für deskriptive Analysen gesammelt werden, sind die Datenaggregation und das Data Mining. Bevor Daten Sinn gemacht werden können, müssen sie zuerst gesammelt und dann in überschaubare Informationen geparst werden. Diese Informationen können dann vom Management sinnvoll genutzt werden, um zu verstehen, wo sich das Unternehmen befindet.
Descriptive Analytics ist ein wichtiger Bestandteil der Leistungsanalyse, damit Manager auf Basis historischer Daten fundierte strategische Geschäftsentscheidungen treffen können.
Descriptive Analytics ist eines der grundlegendsten Elemente der Business Intelligence, die ein Unternehmen verwenden wird. Obwohl deskriptive Analysen branchenspezifisch sein können, wie z. B. die saisonalen Schwankungen der Versandfertigstellungszeiten, verwenden Analysen allgemein anerkannte Maßnahmen, die in der gesamten Finanzbranche üblich sind.
Die Kapitalrendite (ROIC) ist eine deskriptive Analyse, die erstellt wird, indem drei Datenpunkte – Nettoeinkommen, Dividenden und Gesamtkapital – verwendet und diese Datenpunkte in einen leicht verständlichen Prozentsatz umgewandelt werden, der verwendet werden kann, um die Leistung eines Unternehmens mit der Leistung eines Unternehmens zu vergleichen Andere.
Generell gilt: Je größer und komplexer ein Unternehmen ist, desto mehr deskriptive Analysen verwendet es, um seine Leistung zu messen.
Besondere Überlegungen
Descriptive Analytics liefert wichtige Informationen in einem leicht verständlichen Format. Deskriptive Analysen werden immer benötigt. Es werden jedoch mehr Anstrengungen in neuere Bereiche der Analytik wie Predictive und Prescriptive Analytics unternommen.
Diese Analysetypen verwenden deskriptive Analysen und integrieren zusätzliche Daten aus verschiedenen Quellen, um die wahrscheinlichen Ergebnisse kurzfristig zu modellieren. Diese zukunftsgerichteten Analysen gehen über die Bereitstellung von Informationen hinaus und unterstützen die Entscheidungsfindung. Diese Arten von Analysen können auch Handlungsoptionen vorschlagen, die positive Ergebnisse maximieren und negative minimieren können.
Schnelle Tatsache
Deskriptive Analytik liefert das „Was ist passiert?“ Informationen über den Betrieb eines Unternehmens liefert die gesamte diagnostische Analyse die Frage „Warum ist es passiert?“ Informationen und Predictive Analytics liefert Informationen zu „Was könnte in Zukunft passieren?“
Allerdings ist die Gesellschaft noch nicht so weit, dass wohlwollende und vorausschauende Computer alle großen Unternehmen beherrschen werden. Die meisten Entscheidungen in Büros und Vorstandsetagen weltweit werden von Menschen getroffen, die die gleichen Arten von deskriptiver Analyse verwenden, die vor 10, 20 und 30 Jahren verwendet wurden, z. B. ob die Verkäufe im Vergleich zum letzten Monat gestiegen oder gesunken sind Zeit, und verfügt das Unternehmen nach den Zahlen des letzten Monats über ausreichendes Angebot?