Welke data analyse methoden bestaan er?
Er bestaat een aantal technieken om data-analyses uit te voeren, en de methodes die u kiest, moeten natuurlijk aansluiten bij de aard en behoeften van uw organisatie. Deze methodes beslaan het volledige spectrum, van eenvoudig tot complex, zoals:
- fundamentele bedrijfsgegevens (business intelligence, BI)
- rapportages
- online analyse-verwerking (online analytical processing, OLAP)
- datamining
- predictive analytics
- machine learning
Business Intelligence (BI)
BI omvat alle technologieën en strategieën waarmee een organisatie nieuws, gegevens en bedrijfsinformatie verzamelt en analyseert. In feite maakt BI gebruik van software en andere services om ruwe gegevens om te zetten in bruikbare en concrete inzichten die bijdragen aan een strategische besluitvorming. BI kan bestaan uit:
- rapportagefunctionaliteit
- tools om clusters te identificeren
- ondersteuning voor datamining-technieken
- bedrijfsprestatiemanagement
- predictive analysis
Rapportages
Rapportages bieden een overzicht van ruwe gegevens en zetten deze om in bruikbare informatie zodat organisaties inzicht krijgen in de prestaties van hun bedrijfsonderdelen. Ze kunnen veranderingen, patronen en trends onthullen, of vraagtekens zetten bij de richting die het bedrijf is ingeslagen. Degelijke rapportages kunnen een enorme impact hebben op organisaties en de maatregelen die ze nemen om hun winst te maximaliseren.
OLAP
Met behulp van deze krachtige computerprocessen kunnen gebruikers snel en eenvoudig multidimensionale gegevens verzamelen en analyseren vanuit verschillende perspectieven. OLAP gebruikt complexe berekeningen, trendanalyses en geavanceerde data-modelling om budgetten te bepalen, trends te analyseren, verkoopcijfers te voorspellen enzovoort. Kortom, het biedt organisaties meer kennis en inzicht die ze kunnen gebruiken om hun besluitvorming te versterken.
Datamining
Bij datamining worden grote hoeveelheden gegevens gesorteerd, onderzocht en gecategoriseerd om onregelmatigheden, correlaties en patronen te herkennen. Gegevens worden verzameld en omgezet in een begrijpelijk en bruikbaar formaat, dat vervolgens gebruikt wordt om toekomstige trends en resultaten te berekenen. Datamining kijkt vaak verder dan interne gegevens en houdt ook rekening met externe datasets, zoals gefilterd nieuws, bedrijfsinformatie of wet- en regelgeving. Dit soort uitgebreide datamining helpt bedrijven om problemen op te lossen en hun besluitvorming te verbeteren.
Predictive analytics
Predictive analytics bieden organisaties de mogelijkheid om actuele en historische feiten en cijfers te gebruiken om voorspellingen te doen over onbekende, toekomstige situaties. Deze geavanceerde analyses maken gebruik van verschillende technieken op het gebied van datamining, statistiek, machine learning, predictive modelling en kunstmatige intelligentie om voorspellingen te doen, risico's te herkennen en beoordelen, kansen te lokaliseren en de besluitvorming te ondersteunen.
Machine learning
Machine learning onderzoekt de algoritmes en wiskundige modellen die computersystemen gebruiken om ervoor te zorgen dat ze bepaalde, specifieke taken steeds beter uitvoeren. Deze technologie is gebaseerd op het idee dat systemen kunnen leren van gegevens en informatie, patronen kunnen ontdekken en zelfstandig beslissingen kunnen nemen.