レポート作成と分析:その違いと、その両方が重要である理由
企業は、多くの場合、競合他社と比較して企業のパフォーマンスを示す ビッグデータを収集 します。特定の指標は、企業がリアルタイムでインサイトを生成し、組織内の部門に推奨事項を作成するのに役立つデータを測定するために利用されます。
データアナリストが評価を思いつくためには、まずデータを報告するか、詳細なアカウントを通じて説明する必要があります。次に、データ内のキーパターンを検出するためにデータが分析されます。レポートと分析は、時には同じ意味で使用される言葉ですが、どちらの目的、価値、配信プロセスも異なります。
レポート作成とは
レポートとは、特定の状況や問題の詳細を説明する文書です。彼/彼女はそれに関連する評価や勧告を行うことができるように、レポートライターは、徹底的に問題を調査する任務があります。企業のマーケティング戦略や販売戦略に適用する場合、レポートとは、外部および内部データをビジュアルや要約に整理するプロセスです。販売レポートとマーケティングレポートでは、次のようなさまざまな種類の質問に対処し、回答できます。たとえば、
- 販売キャンペーンで予想される顧客数を獲得できましたか。
- 当四半期の売上は、前四半期の売上を上回ったか。
- 新しいマーケティングキャンペーンは、以前のキャンペーンと同じくらい成功しましたか?
- 異なる地理的な場所やフランチャイズ間で売上はどのように比較されますか?
アナリティクスとは
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分析 は、外部および内部データ内で見つかったパターンを検出し、伝達するプロセスです。一つは、密接にその目的と特徴を発見するためにデータソースを調べるために、彼らの分析スキルを使用することができます。レポート作成は、生データの整理と体系化に重点を置いています。一方、分析は、データを探索して解釈し、パターンがどのような方法で発生するのかを判断するプロセスです。
アナリティクスは、顧客の行動パターンを深く掘り下げます。2 つの異なるフランチャイズの顧客の人口統計を示すレポートが作成された場合、分析を使用して、レストランの 1 つが若い常連客を引き付けると主張できます。これは、レストランが住んでいる都市部で営業しているためです。レポートはデータを表示し、分析はデータに対する洞察を提供します。
アナリティクスが評価するその他の質問には、
- あるマーケティングキャンペーンが他のキャンペーンよりも効果的だった理由などがあります。
- 夏の間は冬より売上が増えたのはなんでだろう
- 特定の製品を購入したり、特定のサービスを利用したりする人が減っているのはなぜですか?
- どのような外部データポイントが、ビジネスの内部運用に影響しますか。
レポートと分析を決定するタスク
多くの人々は、単にデータをレポートするのか、それを分析するのかについて混乱することがあります。一部の作業は、次のようなレポートの対象となります。たとえば、
- データを1つの場所に統合 する
- データを読みやすくフォーマット する
- データを異なるカテゴリやスプレッドシートに整理 する
- 解釈を行わずにデータを要約
一方、分析は次のようなタスクに焦点を当てます-
- 情報を質問 する
- データを使用して評価を行う
- グラフまたは情報の解釈
- 2 つのデータのセットの比較データに対する評価または結論の
- 確認
出力-レポート
データレポートと分析のグラフ、グラフ、テーブル、およびサマリーは似ていますが、2 つの間にいくつかの重要な違いがあります。主な違いは、受信者にデータを提示するときにレポートライター/アナリストが取るアプローチです。レポート作成は、受信者が配信されたドキュメントから独自の洞察を生成するためにプッシュされるプッシュアプローチを利用しています。レポートには、次の 3 つのタイプがあります
。1.[既定レポート ]
ユーザーは、ダッシュボードなどのソフトウェアツールを使用して、 カスタマイズしたレポート にアクセスできることがあります。または、レポートライターは、電子メールで定期的に缶詰レポートを配信できます。たとえば、セールスマネージャーは、週単位または月単位の定型レポートをチームメンバーに送信し、チームのパフォーマンスを全体的に要約します。
レポートの値は、受信者にどの程度関連性があるかによって異なります。たとえば、ある会社が、先入観指標に従って各部門の業績を示す毎週の缶詰レポートをすべての従業員に送信する場合があります。営業マネージャは、人事部門の KPI に多くの価値を見つけることはありませんが、営業部門の KPI を伝える部分に価値を見つけることになります。
2.ダッシュボードダッシュボード
レポートツールは、ビジネスのパフォーマンスを包括的かつカスタマイズされたビューを提供するために、外部および内部ソースからのデータ情報を保持して使用します。たとえば、ユーザーが営業チームのメンバーである場合、ダッシュボードへのアクセスは販売指標に合わせて調整されます。異なる部門の他のユーザーは、ダッシュボードとそのニーズに関連するデータを保持する側面を活用できます。
3.アラート
データが特定の範囲外にある場合、または社内の部署によって特定の指標が得られない場合、アラート・レポートを送信して必要な従業員に通知し、修正することができます。説明するために、マーケティング部門内の従業員が多すぎる場合、人事チームはマーケティングマネージャにアラートレポートを送信して、チームメンバーと対応することができます。
出力-
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Analytics Analysis レポートは、データを抽出して調査した資料の説明を引き出すプルアプローチに従います。アナリストが、受信者のグループに配信する評価には 2 つのタイプがあります。これらに含まれるもの-
1.非定型応答
一部の従業員は、最近のレポートに関する非定型質問を分析チームに送信します。たとえば、あるレポートでは、特定の日に売上が減少したことを示すことができます。営業部門のマネージャは、ドロップの背後にある外部の理由を尋ねるアナリストに書き戻すことができます。データ分析チームが小さくなったり、他の要求に圧倒されたりすると、回答が短縮され、推奨や評価が制限されることがあります。
2.分析プレゼンテーション
回答が必要な質問がより複雑で、詳細な分析を行うのに時間がかかる場合があります。これらの成果物はより正式なものであり、2つのセクションがあります。
- 主な調査結果 -分析されたデータから得られる最も有意義で実用的な洞察と評価です。
- 推奨事項 -このセクションでは、主要な調査結果に記載されているアクションを実行する方法に関するアドバイスを提供します。
配信複数のグループや部門に定期的にレポート
を送信することは、アナリストにとって要求の厳しいプロセスになる可能性があります。自動レポート、または自動スケジュールで配信されるレポートは、アナリストがこれらのドキュメントを作成し、主要な担当者に配信するための簡単な方法を提供します。
ただし、レポート内の情報を説明することは、直接提示するとより効果的になることがあります。説明するために、セールスマネージャーは、チームメンバーごとにいくつかの異なるレポートを印刷し、プロジェクターを使用して主要な調査結果を直接話し合う場合があります。これは、関連する質問に答えることができる信頼できるマネージャによって提供されるため、分析をより意味のあるものにするのに役立ちます。
データの
価値レポート作成/分析プロセスでは、企業が適切な外部データと内部データを最初に持っていることを決定する必要があります。さまざまなデータドリブンソースによってバックアップされた信頼性の高い情報にアクセスできなければ、貴重な分析プロセスはありません。一部の企業では、収集されたデータがたくさんあるかもしれませんが、適切に分析するためのリソースや時間がありません。これは、リソースが限られていることが多く、従業員が複数の帽子を着用することがある中小企業にとって特に当てはまります。
中小企業では、大企業では高レベルの分析を実行できない可能性がありますが、 67% が分析に年間10万件以上を費やしています。中小企業は、問題を評価し、合理的な推奨事項を提示するために自動ソフトウェアソリューションを利用しています。