Elämme maailmassa, jossa ympärillämme on runsaasti dataa, mutta kärsimme oivalluksen puutteesta.
Nykyisessä dataohjautuvassa liiketoimintaympäristössä kyky saada merkityksellisiä oivalluksia datasta on ratkaisevaa yrityksen erottuakseen kilpailijoista.
Data-analytiikka tarjoaa runsaasti mahdollisuuksia yrityksille parantaa päätöksentekoa, kehittää tehokkaita strategioita ja parantaa operatiivista tehokkuutta tuotannossa, toiminnoissa ja markkinoinnissa.
Tämä pätee myös pienyrityksiin.
Vaikka yli puolet pienyritysten omistajista tunnistaa datan analysoinnin tärkeyden ja pitää sitä välttämättömyytenä, vain 45 prosenttia tekee todellisuudessa data-analyysejä.
Monet pienyritykset kohtaavat haasteita datan strategioiden toteuttamisessa ja kysyvät esimerkiksi “Kuinka voimme hyödyntää dataamme?” tai “Mitä työkaluja on saatavilla data-analyysiin?“.
Tässä artikkelissa pyrimme vastaamaan näihin huolenaiheisiin esittelemällä parhaat data-analytiikkatyökalut, jotka voivat tukea pienyrityksiä niiden data-analyysipyrkimyksissä.
Data-Analytiikkatyökalut Pienyrityksille
Data-analyysi edellyttää analyysimenetelmien ymmärtämistä ja työkalujen ja ohjelmistojen käyttöönottoa analyysin helpottamiseksi.
On tärkeää huomata, että pienyritykset voivat menestyä data-analytiikassa, vaikka resurssirajoitteita saattaisikin olla. Usein toimettomuus pienyritysten omistajien keskuudessa johtuu suunnan, tiedon ja harhaluulojen puutteesta siitä, että data-analytiikka on kallista ja vaikea toteuttaa.
Auttaaksemme näiden harhaluulojen selättämisessä esittelemme joukon data-analytiikkatyökaluja, jotka soveltuvat pienyrityksille. Näillä työkaluilla voit kerätä, käsitellä, analysoida ja visualisoida dataa merkityksellisten oivallusten saamiseksi ja datalähtöisten päätösten tekemiseksi.
Mikä on Analytiikkatyökalu?
Analytiikkatyökalut, joita kutsutaan myös analytiikkaohjelmistoiksi, ovat ohjelmistosovelluksia tai alustoja, jotka mahdollistavat yritysten ja yksilöiden datan keräämisen, analysoinnin, tulkinnan ja visualisoinnin tietojen oivaltamiseksi, datalähtöisten päätösten tekemiseksi ja suorituskyvyn parantamiseksi.
Analytiikkatyökaluja voidaan käyttää eri aloilla ja teollisuudenaloilla, kuten markkinoinnissa, rahoituksessa, operatiivisissa toiminnoissa, terveydenhuollossa ja muilla aloilla. Nämä työkalut auttavat tarkastelemaan tietoa useista lähteistä, kuten tietokannoista, verkkosivustoista, sosiaalisen median alustoilta ja muista tietovarastoista, jotta voidaan tunnistaa malleja, trendejä, korrelaatioita ja poikkeamia.
Yleisimmät Data-Analytiikkatyökalujen Tyypit
Kun puhumme data-analytiikkatyökaluista tai data-analytiikan ohjelmistoista, markkinoilla on erilaisia vaihtoehtoja, joilla on erilaisia ominaisuuksia ja kykyjä käsitellä eri osa-alueita data-analytiikan prosessissa.
Tässä ovat pääasiassa 7 data-analytiikkatyökalujen tyyppiä:
1. Tietojen visualisointityökalut: Nämä työkalut auttavat muuttamaan dataa visuaalisiksi esityksiksi, kuten kaavioiksi, graafeiksi ja interaktiivisiksi koontinäytöiksi. Ne helpottavat monimutkaisten tietoaineistojen ymmärtämistä ja tulkintaa, tunnistavat kuviot ja välittävät havainnot tehokkaasti. Esimerkkejä ovat Tableau, Microsoft Power BI ja QlikView.
2. Liiketoimintaälykkyyden (BI) työkalut: BI-työkalut keskittyvät tietojen analysointiin ja raportointiin liiketoiminnan päätöksenteon tueksi. Niissä on ominaisuuksia tiedon integrointiin, kyselyyn ja raportointiin, mikä mahdollistaa käyttäjille eri lähteistä peräisin olevien tietojen tutkimisen ja analysoinnin. Esimerkkejä ovat Microsoft Power BI, SAP BusinessObjects ja Oracle Business Intelligence.
3. Suurten tietoaineistojen analyysityökalut: Nämä työkalut on suunniteltu erityisesti suurten ja monimutkaisten tietoaineistojen, usein niin sanotun suurten tietojen, käsittelyyn. Ne tarjoavat mahdollisuuksia hajautettuun käsittelyyn, tallennukseen ja datan analysointiin käyttäen teknologioita kuten Apache Hadoop, Apache Spark ja NoSQL-tietokannat.
4. Tilastolliset analyysityökalut: Tilastolliset analyysityökalut on suunniteltu suorittamaan edistyneitä tilastollisia laskelmia ja analyysia tietoaineistoilla. Ne tarjoavat toiminnallisuuksia hypoteesien testaamiseen, regressioanalyysiin, klusterointiin ja muihin tilastollisiin mallinnustekniikoihin. Esimerkkejä ovat R, Python (kirjastojen, kuten NumPy ja pandas, kanssa) ja IBM SPSS.
5. Tietojen louhintatyökalut: Tietojen louhintatyökalut hyödyntävät algoritmeja ja tekniikoita suurten tietoaineistojen kuvioiden löytämiseen ja havaintojen esiin nostamiseen. Ne auttavat tunnistamaan piilotettuja suhteita, suorittamaan ennustavaa analyysiä ja löytämään trendejä tai poikkeamia tiedoista. Esimerkkejä ovat RapidMiner, KNIME ja IBM Watson Analytics.
6. Tietovarastointityökalut: Tietovarastointityökalut helpottavat tiedon poimimista, muokkaamista ja lataamista (ETL) eri lähteistä keskitettyyn tietovarastoon. Ne mahdollistavat yritysten tietojen integroinnin ja yhdistämisen analysointi- ja raportointitarkoituksiin. Esimerkkejä ovat Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) ja Oracle Data Integrator.
7. Tietojen valmistelutyökalut: Tietojen valmistelutyökalut auttavat raakadatan puhdistamisessa, muokkaamisessa ja muotoilussa siten, että se soveltuu analysointiin. Ne automatisoivat tiedon puhdistustehtäviä, käsittelevät puuttuvia arvoja ja standardoivat datan muotoja. Esimerkkejä ovat Alteryx, Trifacta ja Talend.
Kun valitset oikeaa tietoanalytiikan ohjelmistoa, voit ottaa huomioon neljä keskeistä tekijää:
- Budjetti
- Helppokäyttöisyys
- Yhteensopivuus liiketoimintadatan ja vaatimusten kanssa
- Laajennettavuus tulevaisuudessa.
Puhutaan nyt työkaluista yksi kerrallaan näiden neljän ulottuvuuden perusteella.
Ensimmäinen työkalu, jonka haluamme esitellä, on Excel.
Puhutaanpa työkaluista yksitellen näiden neljän ulottuvuuden perusteella.
Ensimmäinen työkalu, jonka haluamme esitellä, on Excel.
1. Excel
Excel koetaan yleisesti laskentataulukkotyökaluna, jota käytetään lomakkeiden ja raporttien luomiseen. Kuitenkin se tarjoaa paljon enemmän kuin pelkästään nämä toiminnot.
Excel on monipuolinen tietoanalyysityökalu, jolla on kykyjä esimerkiksi käänteisille taulukoille, datan puhdistukselle, ennustavaan analyysiin, datan visualisointiin, VBA:han (Visual Basic for Applications) ja edistyneiden koontinäyttöjen luomiseen.
Jos työskentelet pienessä tai keskisuuressa yrityksessä ja hallitset Exceliä hyvin, suurin osa tietoanalyysista voidaan tehdä täysin Excelin avulla.
Erityisesti jos yrityksesi ei käsittele suuria määriä dataa eikä halua hankkia lisää tietoanalyysityökaluja, Excel on sinulle paras vaihtoehto.
Lisäksi sitä voidaan yhdistää Microsoft Accessiin, Microsoftin tietokannanhallintajärjestelmään, joka mahdollistaa datan tallentamisen ja analysoinnin. Näiden kahden ohjelmiston vaikeustaso on kohtalainen.
Haittapuolena on kuitenkin se, että Excel pystyy käsittelemään vain pienen määrän dataa. Et pysty käsittelemään suurta dataa Excelillä, ja se voi hidastua huomattavasti yrittäessäsi työskennellä suuremman tietoaineiston kanssa.
Samaan aikaan, kun yrityksesi alkaa laajentua, Excel ei välttämättä ole kestävä ratkaisu. Se ei tue tiimityöskentelyä yhtä hyvin kuin muut työkalut. Se voi myös johtaa suurempaan manuaaliseen työskentelyaikaan, kuten uusien jäsenten on manuaalisesti tarkistettava termit ja ymmärrettävä, mitä data edustaa, mikä voi johtaa suurempaan tehottomuuteen.
Viimeisenä, jos haluat yhdistää ulkoisen tietolähteen reaaliaikaiseen päivitykseen, Excel ei ole paras vaihtoehto. Erityisesti jos yrityksesi data päivittyy usein, reaaliaikainen analytiikkatyökalu (alla esitelty) voi ratkaista ongelmasi paremmin.
2. Ohjelmointikielet (SQL, Python, R)
Ohjelmointikielet, kuten SQL, Python ja R, ovat laajasti käytössä tietoanalyytikoilla.
SQL
Structured Query Language (SQL) on tehokas tietokantoihin pohjautuva ohjelmointikieli, jota käytetään suhteellisten tietokantojen hallintaan ja erilaisten datatoimintojen suorittamiseen.
Monet yritykset käsittelevät massiivisia tietomääriä, jotka ovat tallennettu tietokantoihin, ja SQL tarjoaa mahdollisuuden päästä käsiksi ja puhdistaa tätä dataa.
SQL:n avulla voit hakea, hakea, lisätä, poistaa, muokata ja varmistaa sekä uutta että vanhaa dataa tietokannassa.
SQL:tä pidetään usein helpoimpana ohjelmointikielenä aloittaa, ja siitä on lukuisia ilmaisia verkkoresursseja saatavilla.
Vaikka SQL:n perustoimintojen hallitseminen voidaan saavuttaa jo 2-3 viikossa, uudet koodaajat saattavat kohdata satunnaisia haasteita. On tärkeää huomata, että jos yrityksesi ei tällä hetkellä liity tietokantaan, SQL:n oppiminen ei ehkä ole välttämätöntä aluksi.
Python
Python on toinen laajalti käytetty korkean tason yleiskäyttöinen ohjelmointikieli, joka tarjoaa poikkeukselliset ominaisuudet tietoanalytiikkaan.
Se tarjoaa laajan valikoiman paketteja, jotka helpottavat nopeampaa ja helpompaa datan käsittelyä erityisesti tilastollisessa ja ennustavassa analyysissä. Python on suosittu myös data-analyytikoiden keskuudessa tehtävissä, kuten mallien kehittämisessä, verkkorobottien tekemisessä ja pelien kehittämisessä.
Python tunnetaan luettavuudestaan ja samankaltaisuudesta ihmiskielen kanssa, ja se on suhteellisen helppo oppia, erityisesti henkilöille, joilla ei ole aiempaa kokemusta tietoanalytiikkatyökaluista.
Kuitenkin, jos Pythonin käyttö ei ole suurimittaisessa projektissa, kannattaa harkita aikapanostusta, jonka kielen oppiminen vaatii.
R
Viimeisenä R on ohjelmointikieli, joka on erityisesti suunniteltu tilastolliseen laskentaan ja grafiikoiden luomiseen.
R oli yksi suosikkikielistäni, koska se on hyvin helppokäyttöinen itsenäisille oppijoille. R:n kattava kirjasto tarjoaa laajaa tukea, joten koodikysymyksiin löytyy vastaukset kirjaston funktioista.
R on ilmainen ohjelmointikieli, joka on erinomainen tilastolliseen laskentaan ja visualisointien tuottamiseen.
Kuitenkin uuden ohjelmointikielen, kuten R:n, hallitseminen vaatii merkittävää aikapanosta, erityisesti niille, jotka ovat uusia koodaamiselle.
Jos olet päättänyt investoida aikaa ohjelmointikielten oppimiseen, SQL + Python on parempi vaihtoehto, jonka haluamme suositella sinulle.
3. Web Analytics -työkalut
Google Analytics on Googlen tarjoama verkkoanalytiikkapalvelu, joka seuraa ja raportoi verkkosivustojen liikennettä.
Se tarjoaa arvokkaita oivalluksia verkkoliikenteestä, asiakkaiden alkuperästä, markkinointipanostusten tuloksista sekä yksityiskohtaisista demografisista, kiinnostuksen kohteiden ja käyttäytymisen hajoamisista verkkosivuston kävijöiden keskuudessa.
Verkkoliiketoimintaa harjoittaville yrityksille Google Analytics on kustannustehokas työkalu, joka helpottaa tärkeiden suorituskykymittareiden (KPI) kuten tuloksen, poistumisprosentin ja konversioprosentin seurantaa.
Tunnistamalla korkealaatuiset alueet, kuten suositut tuotteet tai sitouttavat julkaisut, yritykset voivat keskittää ponnistelunsa tehokkaammin.
Koska se on työkalu, joka voidaan integroida muiden Google-työkalujen, kuten Google Adin ja Google Search Consoleen, kanssa, se antaa melko kattavan kuvan verkkosivustosi suorituskyvystä ja kustannuksista.
Ainoa haittapuoli on, että sen käyttäminen voi vaatia jonkin verran teknistä osaamista. Koko asennusprosessi ja hallintapaneelin käytön oppiminen voivat kestää jonkin aikaa.
Sinun on käytettävä verkkoresursseja opiskelemaan, kuinka käyttää niitä ja mitä kunkin ulottuvuuden ja mittarin edustamaan. Se ei ole hyvin suoraviivaista ja vaatii jonkin verran oppimisaikaa, jos olet uusi siinä.
4. Business Intelligence (BI) -työkalut
Viimeisenä suosittelemme kaikille liiketoimintaälykkyyden (BI) työkaluja. Ne ovat olennaisia jokaiselle yritykselle, joka suuntaa digitaaliseen transformaatioon.
Nämä työkalut integroivat tehokkaasti yrityksen eri lähteistä saatavan datan ja esittävät sen yksinkertaistetussa muodossa päätöksenteon tueksi.
Tässä haluamme esitellä 2 työkalua, Microsoft Power BI:n ja Tableaun.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI on Microsoftin kehittämä tietoanalyysin ja louhinnan työkalu, joka mahdollistaa käyttäjille interaktiivisten raporttien, visualisointien ja koontinäyttöjen luomisen ja jakamisen sekä yhteistyön ja reaaliaikaisten tietotarpeiden ymmärtämisen.
Käyttäjät voivat yhdistää joukon koontinäyttöjä ja raportteja Power BI -sovellukseksi, jota voi helposti jakaa ja tarkastella useilla laitteilla. Se mahdollistaa helpon jakamisen ja yhteistyön tiimin jäsenten välillä ja antaa sinulle mahdollisuuden nähdä reaaliaikaisia tietoja.
BI-työkalut ovat helpommin käytettävissä kuin ohjelmointikielet, koska niihin liittyy vähemmän koodaustaitoja.
Jos haluat kuitenkin puhdistaa ja käsitellä datan haluamallasi tavalla, sinun on opittava Data Analysis Expressions (DAX) ymmärtääksesi Power BI:n mahdollisuudet. Tietysti perustoiminnot, kuten datan puhdistus, datan käsittely ja datan visualisointi, ovat myös saatavilla Power BI:ssa.
Verrattuna Tableauhin Power BI:n visualisointikyky voi olla suhteellisen heikko, ja kaavojen tyyppejä on vähemmän.
Hyvä asia on, että Power BI:n henkilökohtainen versio on ilmainen (joillakin rajoituksilla). Mutta surullisia uutisia Macbookin käyttäjille, et voi käyttää Power BI:ta, koska se ei ole tuettu Mac-laitteissa.
Vaikka on myös ilmainen verkkoversio, sen toiminnot ovat erittäin rajalliset.
Tableau
Toisaalta Tableau on interaktiivinen datavisualisointiohjelmisto.
Kun tuotat datan, se jaetaan ulottuvuuksiin ja mittareihin. Ulottuvuudet ovat attribuuttitietoja, kuten maat ja alueet, ja mittarit ovat numeerisia sarakkeita, kuten myynti ja myyntimäärä.
Se perustuu pääasiassa raahaamalla ja pudottamalla toimintoihin, mikä tarkoittaa, että voit luoda erilaisia kaavioita ja trendilinjoja helposti etkä tarvitse paljon koodaustietämystä. Visualisoinnit ovat tehokkaita, ja voit tuottaa reaaliaikaisen interaktiivisen koontinäytön, jota voi jakaa tiimin kesken. Se on välttämätön lisävaruste tietoanalyysille ja esityksille.
Sanoisin, että Tableaun kaksi haittapuolta ovat ensinnäkin, että tarvitset silti tietyn verran koodaustietämystä, jos haluat lisätä tiettyjä edistyneitä mittareita, ja toiseksi, Tableau voi olla suhteellisen kallis, jopa yksittäisten tilien vaatiessa kuukausittaisen lisenssimaksun noin 70 dollaria.
Kuitenkin BI-työkalujen hyödyt ulottuvat yli toimialojen, mahdollistaen yritysten seurata myyntiä, optimoida toimintoja ja seurata taloudellisia mittareita.
Jos olet vähittäis- tai verkkokaupan alalla, koontinäyttö voi olla erittäin tehokas tapa seurata myyntiä ja suorituskykyä. Jos toimit valmistusteollisuudessa, voit käyttää BI-työkaluja tunnistamaan tehottomuuksia ja optimoimaan toimintoja.
Jos olet talousalalla, BI-työkalut voivat olla suuri apu tuloksen, kannattavuuden ja kulujen seurannassa.
Markkinoilla on paljon muita työkaluja, joita yritysten omistajat voivat hyödyntää, kuten SAS, QuickBooks, Kissmetrics, InsightSquared jne. Esittelemme lisää seuraavissa kirjoituksissa.
Yllä esitellyt ovat tänään esittelemämme data-analyysityökalut, ja voit valita todelliseen tilanteeseesi sopivat työkalut budjettisi ja datatarpeidesi perusteella.
Muista, että ei ole huonoja työkaluja – mikä tahansa työkalu, joka auttaa ratkaisemaan yrityksesi ongelmat, on hyvä työkalu.
Data-analyysin oppiminen voi olla jyrkkä oppimiskäyrä alusta alkaen ja vaatii paljon aikapanostusta. Data-asiantuntijamme ovat täällä auttamassa sinua ja muita pk-yritysten omistajia kestävän datan analytiikkaratkaisun toteuttamisessa.
Teemme yhteistyötä ymmärtääksemme liiketoimintatavoitteesi, tunnistaaksemme datatarpeesi, valitsemme oikeat työkalut pitkän aikavälin tavoitteidesi ja budjettisi perusteella ja tuomme dataratkaisusi eloon.
Ota yhteyttä data-asiantuntijoihimme tänään, jotta voimme vapauttaa datan analytiikan potentiaalin yrityksessäsi.
Puhu meille tänään
Ota selvää, kuinka voimme auttaa yritystäsi rakentamaan onnistuneen datastrategian.