Vad är diagnostisk analys?
Diagnostisk Analytics använder i huvudsak data eller innehåll för att svara på frågan “varför” hände något i ditt företag. Som en form av avancerad analys anses Diagnostisk Analytics vanligtvis vara nästa logiska steg i dataanalys efter att den givna datan har gått igenom processen med beskrivande analys.
Trots deras gemensamma retrospektiva karaktär skiljer sig deskriptiv och diagnostisk analys i sin komplexitet och de insikter de ger. Medan Descriptive Analytics strävar efter att ge en tydlig bild av “vad” som hände i ett företag, syftar Diagnostic Analytics till att hitta orsakssambandet för att visa “varför” och “hur” något inträffade.
Följaktligen är det mer komplext att utföra diagnostiska analyser eftersom det kräver mer information och mer varierade tekniker för att komma till kärnan i ett specifikt problem än att bara ange att det finns ett problem.
Syfte och tillämpningar för diagnostisk analys
Som nämnts ovan är huvudsyftet med diagnostisk analys att fastställa de faktorer och händelser som ledde till utfallet av tidigare händelser och tillstånd. När dataanalytiker utför diagnostisk analys dyker data djupt in i data och letar efter mönster, trender och dolda korrelationer mellan variabler, ofta med hjälp av både interna och externa källor för att få den information de behöver.
Intressant nog, tidigare gjordes hela processen för diagnostisk analys manuellt. Nuförtiden skulle det vara nästan omöjligt för en människa att göra allt arbete utan hjälp av maskiner.
Processen för Diagnostic Analytics använder vanligtvis en mängd olika tekniker och verktyg för att utföra sina analyser, såsom datautvinning, dataupptäckt, drill-down, drill-through, statistisk analys, algoritmer, huvudkomponentanalys, sannolikhetsteori, filtrering, känslighetsanalys och tidsseriedataanalys.
Förutom att upptäcka dolda korrelationer och kopplingar mellan variabler, kan Diagnostic Analytics också användas för att upptäcka anomalier, fastställa orsakssamband, isolera mönster och indikera potentiella problem när de uppstår.
Diagnostic Analytics har bred tillämpning inom flera branscher, inklusive detaljhandel, tillverkning, finans och hälsovård. Denna typ av analys gör att företagsledare kan extrahera oumbärlig information från sina data genom att omvandla den till meningsfulla insikter och visualiseringar som alla enkelt kan förstå och använda.
Exempel på diagnostisk analys
Nedan följer ett antal exempel som illustrerar hur Diagnostic Analytics kan användas i olika branscher:
- Om ett företag upplever en sjunkande klickfrekvens kan Diagnostic Analytics komma till kärnan av orsaken genom att göra en grundlig undersökning.
- För tidsseriedata för försäljning kan denna typ av analys ge en inblick i varför försäljningen har ökat eller minskat för ett specifikt år.
- Det kan också användas för att undersöka och förklara vissa förändringar som orsakerna inte är omedelbart uppenbara, såsom en plötslig nedgång i webbplatstrafik eller en avsevärd ökning av försäljningen under en viss period eller säsong.
- När man söker efter någon för att fylla en viss ledig tjänst kan HR-avdelningen använda Diagnostisk Analytics för att välja rätt kandidat för den tjänsten genom att ha möjlighet att söka, filtrera och jämföra individer med hjälp av interaktiva datavisualiseringsverktyg som centraliserar information från olika källor.
- Det kan hjälpa en butik att upptäcka försäljning baserat på väder, läge, trafik, parkering och andra variabler.
- I fallet med en plötslig ökning av volymen på akuten under en mycket kort tidsperiod, kan Diagnostisk Analytics hjälpa till att indikera orsaken och förklara orsakerna till det givna problemet.
Fördelar och nackdelar med att använda DIagnostisk analys
Många företag kan dra stora fördelar av att implementera Diagnostic Analytics-lösningar i sina affärsmodeller. Genom att använda den kan företag få värdefulla insikter om sina unika möjligheter och utmaningar.
Diagnostisk analys gör det möjligt för företag att omvandla sin komplexa data till hanterbar och lättförståelig information, presenterad i form av visualiseringar och insikter som alla enkelt kan använda. På så sätt har företagsledare, chefer och operativa medarbetare tillgång till allt de behöver veta om företagets verksamhet, anställda och prestationer.
Att veta var de står på marknaden och ha en detaljerad bild av deras affärslandskap hjälper företag att eliminera all osäkerhet i beslutsfattandet. Det leder i slutändan till att man tar välinformerade beslut, får bättre svarsfrekvens och uppnår en övergripande optimering av sin verksamhet.
Oavsett dess stora fördelar har Diagnostic Analytics också några nackdelar. En av nackdelarna med denna typ av analys är dess fokus på tidigare händelser, vilket begränsar dess förmåga att ge handlingskraftiga insikter om framtiden.
Även om det kan vara tillräckligt för en viss verksamhet att förstå orsakssambanden och sekvenserna, kanske det inte ger alla nödvändiga svar för andra. Det är här diagnostisk analys misslyckas. Vissa företag kan behöva mer avancerade analyslösningar för att hantera big data. De måste hitta andra verktyg när de söker efter meningsfulla insikter, inklusive prediktiv analys och preskriptiv analys, som identifierar möjliga framtida händelser.
Kan diagnostisk analys tillgodose dina unika affärsbehov?
Varje form av analys, inklusive diagnostisk analys, kommer säkert att gynna allas företag. Tillsammans med de andra tre huvudtyperna av analyser hjälper Diagnostic Analytics företag att optimera sina resultat på många nivåer.
Den utför en djupgående analys av data för att identifiera korrelationer, upptäcka anomalier och fastställa kausalitet, vilket skapar en bättre uppfattning om ett företags arbete och visar upp unika, oförutsedda möjligheter till tillväxt och optimering.
För att ta reda på om ditt företag skulle ha nytta av att använda diagnostisk analys, fråga dig själv vad du specifikt vill ha av en given dataanalyslösning, vilka specifika svar du vill få från den och om den specifika analyslösningen skulle kunna ge alla svar du behöver från dina uppgifter.
