Az adatfeldolgozás első lépése az adattisztítás, amely során az adatokat megtisztítjuk a hibáktól, hiányosságoktól és inkonzisztenciáktól, amelyek torzíthatják az elemzési eredményeket.
Adattisztítás
Az adattisztítás során eltávolítjuk a duplikált adatokat, javítjuk a formázási hibákat, kitöltjük a hiányzó értékeket és standardizáljuk az adatokat egy egységes formátumra. Ez a tisztítás különösen fontos, amikor különböző forrásokból és állapotokból származó adatokkal kell dolgoznunk. Ennek a folyamatnak a jelentősége abban rejlik, hogy megbízható és pontos adatokhoz juttatja az elemzőket és a döntéshozókat, ami elengedhetetlen a helyes következtetések levonásához és a megalapozott döntések meghozatalához. Az adattisztítás emellett segít az adatbázisok teljesítményének optimalizálásában is, mivel a tiszta adatok gyorsabban és hatékonyabban feldolgozhatók. Az adattisztítás tehát nem csupán a pontosság növelését szolgálja, hanem az általános adatminőség javítását is, amely az elemzések pontosságán és megbízhatóságán keresztül hosszú távon hozzájárul a vállalati folyamatok hatékonyságának növeléséhez és a versenyelőny megtartásához.
Adattranszformáció
Az adattranszformáció folyamata az adatok egyik formátumból vagy struktúrából egy másikba történő átalakítását jelenti. Ez a lépés elengedhetetlen az adatfeldolgozás során, mivel biztosítja, hogy az adatok megfelelően illeszkedjenek az elemzés vagy a további feldolgozás követelményeihez. Az adattranszformáció magában foglalhatja az adatok normalizálását, aggregálását, adatbányászati technikák alkalmazását, illetve az adatok strukturált vagy strukturálatlan formába történő átalakítását.
Minden cég esetében különböző forrásokból származnak adatok, melyek különböző formátumokban érkeznek, például Excel táblázatokban, CSV fájlokban és adatbázis-bejegyzésekben.
Az adattranszformáció során az adatok átalakítása során az adatok egyik formátumból vagy struktúrából egy másikba történő átalakítása történik. Ez magában foglalhatja az adatok típusának megváltoztatását, az adatstruktúrák átszervezését és az adatok aggregálását. A folyamat végső célja, hogy az adatok egységes formátumban álljanak rendelkezésre. Az adatok átalakításával a vállalat képes integrálni az összes ügyféladatot egy központi rendszerbe, ahol azokat további elemzésekhez és jelentéskészítéshez használhatják fel.
Az adattranszformáció során az adatokat olyan formátumba alakítjuk át, amely megfelel az elemzési és jelentési igényeknek. Ez magában foglalhatja az adatok összesítését, kategorizálását vagy új mutatók számítását. Példa: Egy e-kereskedelmi vállalat napi eladási adatainak összesítése heti vagy havi szintre, valamint az átlagos kosárérték és az ügyfélszerzés költségének kiszámítása. Az így előállított adatokat a vezetőség felhasználhatja a stratégiai döntéshozatal során, például a marketing költségvetés optimalizálására vagy a termékportfólió bővítésére vonatkozó döntések meghozatalakor.
Az adattranszformáció jelentősége abban rejlik, hogy lehetővé teszi az adatok konzisztens és kompatibilis használatát, ami elengedhetetlen a pontos elemzésekhez és a megalapozott üzleti döntésekhez. Az átalakított adatok révén a vállalatok mélyebb betekintést nyerhetnek üzleti folyamataikba, ügyféligényeikbe és piaci trendekbe.
Adatelemzés
Deskriptív elemzés: A deskriptív elemzés célja az adatok összefoglalása és értelmezése, hogy megértsük az aktuális helyzetet és az adatokban rejlő mintákat. Ez magában foglalja a statisztikai elemzéseket, diagramok készítését és a kulcsfontosságú mutatók (KPI-k) értékelését.
Az adatvizualizáció lehetővé teszi az adatok szemléletes ábrázolását grafikonok, diagramok vagy egyéb vizuális eszközök segítségével. Az adatvizualizáció segít abban, hogy az üzleti döntéshozók könnyebben értsék meg az adatokat, és könnyebben azonosítsák az összefüggéseket és trendeket. Például egy kiskereskedelmi vállalat által létrehozott eladási diagramok segíthetnek abban, hogy az üzletvezetők gyorsan felismerjék a legnépszerűbb termékeket, az értékesítési trendeket, vagy akár a szezonális változásokat. Az adatvizualizáció segítségével könnyebben kommunikálhatók az adatok az érintettek számára, ami elősegíti a jobb döntéshozatalt és a hatékonyabb üzleti működést. Emellett az esztétikusan megjelenített adatok vonzóbbak és emlékezetesebbek, így könnyebben megjegyezhetők és interpretálhatók.
Grafikonokat és jelentéseket hozunk létre, amelyekkel az adatok könnyebben érthetők és átláthatók az érintettek számára. Ezek a grafikonok és jelentések lehetnek dinamikusak és interaktívak, lehetőséget adva az adatok részletes vizsgálatára, szűrésére és összehasonlítására az üzleti szempontok szerint. Például egy interaktív grafikon lehetővé teszi az adatok megjelenítését különböző időszakokra vagy kategóriákra vonatkozóan, valamint az egyes adatelemek részletesebb vizsgálatát egy felhasználóbarát felületen keresztül.
Nagyobb számú grafikon összerendezhető egy irányítópultra (Dashboard). Ezek általában összefoglalják a legfontosabb mutatókat és információkat egy helyen, lehetővé téve az üzleti vezetőknek és döntéshozóknak, hogy gyorsan áttekintsék a vállalat teljesítményét és állapotát. Az ilyen irányítópultok jellemzően interaktívak és több területen is bemutatnak, ami lehetővé teszi az adatok részletesebb vizsgálatát és az azonnali reagálást az esetleges változásokra vagy problémákra. A valós idejű adatok megjelenítése az irányítópultokon lehetővé teszi az üzleti döntéshozók számára, hogy azonnal reagáljanak a piaci változásokra vagy az üzleti folyamatokban bekövetkező eseményekre.
Összességében az adatvizualizáció lehetővé teszi az adatok átláthatóbb és könnyebben érthető formában való megjelenítését, ami kulcsfontosságú a sikeres üzleti döntések meghozatalában és a vállalati teljesítmény javításában.
Prediktív elemzés: A prediktív elemzés célja előrejelzések készítése a jövőbeni eseményekről az adatok és a gépi tanulás segítségével. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy proaktív intézkedéseket tegyenek és felkészüljenek a jövőbeli kihívásokra. Példa: Egy telekommunikációs cég a prediktív elemzés segítségével előrejelzi az ügyfelek lemorzsolódását, és személyre szabott ajánlatokat készít a veszélyeztetett ügyfelek megtartása érdekében. Ez növeli az ügyfélmegtartást és csökkenti a lemorzsolódási arányt, ami pozitív hatással van a bevételekre és az ügyfélelégedettségre.
Az adatelemzés révén a vállalatok mélyebb betekintést nyerhetnek üzleti folyamataikba és piaci környezetükbe. A deskriptív elemzés segít megérteni a jelenlegi állapotot és azonosítani a problémákat, míg a prediktív elemzés lehetővé teszi a jövőbeli trendek és események előrejelzését. Az adatok elemzése alapján hozott döntések javítják a vállalatok rugalmasságát és versenyképességét, lehetővé téve számukra, hogy hatékonyabban reagáljanak a piaci változásokra és jobban kihasználják a lehetőségeket.