Reporting vs Analytics- come si differenziano e perche entrambi sono importanti strumenti di
Le aziende raccolgono spesso i big data che dimostrano come l'azienda sta funzionando rispetto ai loro concorrenti. Metriche specifiche vengono utilizzate al fine di misurare i dati per aiutare le aziende a generare informazioni dettagliate in tempo reale e fornire consigli ai reparti all'interno dell'organizzazione.
Affinche gli analisti di dati possano presentare valutazioni, i dati devono prima essere segnalati o spiegati attraverso un resoconto dettagliato. Quindi i dati vengono analizzati al fine di scoprire modelli chiave all'interno dei dati. Sebbene il reporting e l'analisi siano parole che a volte vengono utilizzate in modo intercambiabile, entrambe hanno scopi, valori e processi di consegna diversi.
Che cos'e Reporting?
Un rapporto e un documento che fornisce un resoconto dettagliato di una particolare circostanza o questione. Uno scrittore di report ha il compito di indagare a fondo la questione in modo lui/lei puo fare valutazioni o raccomandazioni relative ad esso. Quando viene applicato alle strategie di marketing o di vendita di un'azienda, un report e il processo di organizzazione dei dati esterni e interni in oggetti visivi e riepiloghi scritti. I report sulle vendite e sul marketing possono rispondere a diversi tipi di domande, tra cui-
- la campagna di vendita ha attirato il numero previsto di clienti?
- Le vendite nel trimestre in corso hanno superato le vendite del precedente?
- Una nuova campagna di marketing ha avuto successo come una campagna precedente?
- Come si confrontano le vendite tra diverse localita geografiche e franchising?
Che cos'e Analytics?
Analytics e il processo di individuazione e comunicazione dei modelli trovati all'interno di dati esterni e interni. Si puo utilizzare le loro capacita analitiche al fine di esaminare attentamente le fonti di dati per scoprire il suo scopo e le caratteristiche. Il reporting si concentra sull'organizzazione e la sistemizzazione dei dati grezzi, mentre l'analisi e il processo di esplorazione e interpretazione dei dati per determinare il motivo per cui i modelli si verificano nel modo in cui vengono eseguiti.
Analytics approfondisce i modelli comportamentali dei clienti. Se viene creato un report per dimostrare la demografia dei clienti in due franchising diversi, si potrebbe usare l'analisi per sostenere che uno dei ristoranti attrae clienti piu giovani perche opera in un'area urbana dove vivono piu di loro. Reporting presenta i dati, mentre l'analisi fornisce informazioni dettagliate sui dati.
Alcune altre domande che l'analisi potrebbe valutare includono-
- perche una campagna di marketing e stata piu efficace di un'altra?
- Perche ci sono state piu vendite durante l'estate che in inverno?
- Perche meno persone acquistano un prodotto specifico o utilizzano un determinato servizio?
- Quali punti dati esterni influiscono sulle operazioni interne dell'azienda?
Attivita per determinare Reporting vs. Analytics
Molte persone possono confondersi sul fatto che stiano semplicemente segnalando i dati o analizzandoli. Alcuni lavori rientrano piu nella linea di reporting, tra cui-
- Consolidamento dei dati in un unico punto
- Formattazione dei dati in modo da essere piu facile da leggere
- Organizzare i dati in diverse categorie o fogli di calcolo
- Riepilogo dei dati senza interpretazioni
D'altra parte, analisi si concentra su attivita, ad esempio-
- Interrogare informazioni
- Utilizzo dei dati per effettuare valutazioni
- Interpretazione di grafici o informazioni
- Confronto di due serie di dati
- Confermare valutazioni o conclusioni effettuate sui dati
Output- Reporting
Data report e analisi grafici, grafici, tabelle e riepiloghi hanno un aspetto simile, ma ci sono alcune differenze chiave tra i due. La differenza principale e l'approccio che lo scrittore/analista prende quando presenta i dati a un destinatario. Reporting utilizza un approccio push, in cui i destinatari vengono spinti per generare le proprie informazioni dai documenti consegnati. Esistono tre diversi tipi di segnalazione, tra cui-
1. Report in scatola
Gli utenti possono talvolta accedere a questi report personalizzati tramite strumenti software, ad esempio un dashboard. In alternativa, lo scrittore di report puo fornire report in scatola su base regolare via e-mail. Ad esempio, un responsabile vendite invia report settimanali o mensili ai membri del team che forniscono un riepilogo generale delle prestazioni del team.
Il valore del report dipende da quanto sia rilevante per il destinatario. Ad esempio, una societa potrebbe inviare un report settimanale in scatola a tutti i dipendenti che mostra come ogni reparto ha eseguito in base a metriche preconcette. Un responsabile vendite non trovera molto valore negli indicatori KPI del reparto risorse umane, ma trovera valore nella parte che indica gli indicatori KPI del reparto vendite.
2. Dashboard
Uno strumento per la creazione di report di dashboard contiene e utilizza informazioni sui dati provenienti da fonti esterne e interne al fine di fornire una visione completa e personalizzata delle prestazioni dell'azienda. Se l'utente e un membro del team di vendita, ad esempio, l'accesso al dashboard potrebbe essere personalizzato in base alle metriche di vendita. Altri utenti di diversi reparti possono utilizzare aspetti del dashboard che contiene i dati rilevanti per loro e le loro esigenze.
3.
Avvisi Quando i dati non rientrano in un intervallo specifico o quando una determinata metrica non viene raggiunta da un reparto all'interno di una societa, e possibile inviare un report di avviso per informare i dipendenti necessari in modo che possano correggerlo. Per illustrare, se troppi dipendenti all'interno del reparto marketing sono intervenuti alla fine di una settimana, il team delle risorse umane puo inviare un report di avviso al responsabile marketing in modo che possa affrontarlo con i membri del team.
Output- i report di Analytics
Analysis seguono un approccio pull in cui i dati vengono estratti per trarre spiegazioni per il materiale ricercato. Esistono due tipi di valutazioni che gli analisti forniscono a un gruppo di destinatari. Questi includono-
1. Risposte ad hoc
Alcuni dipendenti inviano domande ad hoc su un report recente al team di analisi. Ad esempio, un report potrebbe dimostrare che le vendite sono diminuite in un determinato giorno. Il responsabile del reparto vendite potrebbe scrivere all'analista chiedendo per eventuali motivi esterni dietro il drop. Se il team di analisi dei dati e piccolo o sopraffatto da altre richieste, puo fornire risposte abbreviate che forniscono raccomandazioni o valutazioni limitate.
2. Presentazioni di analisi
A volte le domande che necessitano di risposte sono piu complesse e richiedono piu tempo per eseguire analisi di livello profondo. Questi risultati sono piu formali e includono due sezioni-
- Principali risultati - Questi sono gli approfondimenti e le valutazioni piu significativi e fruibili realizzati dai dati analizzati.
- Raccomandazioni - Questa sezione offre consigli su come intraprendere l'azione trovata nei principali risultati.
Consegna
L'invio periodico di report a piu gruppi e reparti puo essere un processo impegnativo per gli analisti. I report automatici, o i report consegnati in base a una pianificazione automatica, offrono agli analisti un modo piu semplice per creare e consegnare questi documenti a persone chiave.
Tuttavia, spiegare le informazioni all'interno dei rapporti puo talvolta essere piu efficace se vengono presentate di persona. Per illustrare, un responsabile vendite potrebbe stampare diversi report diversi per ogni membro del team e quindi utilizzare un proiettore per discutere i risultati chiave con loro di persona. Cio puo contribuire a rendere l'analisi piu significativa perche viene fornita da un responsabile attendibile in grado di rispondere a qualsiasi domanda pertinente.
Valore dei dati
Il processo di reporting e analisi richiede che le aziende prendano decisioni per disporre dei dati interni e esterni appropriati. Senza l'accesso a informazioni affidabili di cui viene eseguito il backup da varie origini basate sui dati, non puo esserci un processo di analisi prezioso. Alcune aziende potrebbero avere molti dati raccolti, ma non dispongono delle risorse o del tempo per analizzarli correttamente. Cio e particolarmente vero per le piccole imprese, dove le risorse sono spesso limitate e i dipendenti a volte indossano piu cappelli.
Anche se le piccole imprese potrebbero non essere in grado di eseguire l'analisi di alto livello di una grande azienda, un 67% rivelante spende piu di 10K all'anno per l'analisi. Le piccole imprese utilizzano ancora soluzioni software automatiche per valutare i problemi e formulare raccomandazioni ragionevoli.
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