Att ta vara på analytisk expertis

Dataflyt

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Bortom att utforska och beskriva data

• Går bortom grundläggande utforskande analys eller metoder för att beskriva data
• Avancerade analysmetoder inkluderar:
  • Analys av stora datamängder
  • Bygga KPI-dashboards
  • Utveckla prediktiva modeller

Kännedom om teknikerna

• Datakunniga individer behöver inte behärska alla detaljer i avancerade analysmetoder
• Men de bör känna till att metoderna finns och förstå deras potential
• Och samarbeta med dataexperter
• Det leder till mer effektiva analyslösningar

Identifiera användningsfall för avancerad analys

• Datakunniga individer kan identifiera affärsanvändningsfall för avancerad analys
• Till exempel:
  • En marknadsföringsansvarig ser potentialen i att förutsäga kundbortfall för att rikta retentionsstrategier

Samarbeta med dataexperter

• Samarbete med dataexperter är nyckeln till framgång
• Affärspersoner bidrar med domänkunskap
• Dataexperter tillför teknisk kompetens
• Denna samarbetsmiljö driver innovation – affärsinsikter och teknisk expertis möts för att lösa komplexa utmaningar

Förstå begränsningarna

• Avancerade analysmetoders effektivitet beror på kvaliteten på indata
  • Att hantera saknade värden och extremvärden är viktigt
• Det kräver:
  • Specialiserade kompetenser
  • Beräkningsresurser
  • Tid

Exempel: balansera noggrannhet och tidsbegränsningar

• En driftschef på en butik efterfrågar en efterfrågeprognos för att fatta välgrundade beslut om påfyllning
• En komplex modell kan ge högre noggrannhet men kräver mer tid och resurser
• En enklare metod används för att balansera noggrannhet och tidsbegränsningar

Nu kör vi en övning!

Dataflyt