The 4 Pillars of Core Analytics
Summary
TLDR現代分析の4つの柱について話しましょう。分析の目的は生データを洞察に変えることです。ビジネス分析には4つの柱があります。第1柱は「記述分析」で、過去のビジネスデータを理解することに焦点を当てます。ダッシュボード、レポート、可視化などを用いて表現します。第2柱は「診断分析」で、何が起こったのかを理解することに焦点を当てます。第3柱は「予測分析」で、将来のデータの動きを理解し、AIや機械学習アルゴリズムを用いて予測します。第4柱は「指令分析」で、特定のトレンドを逆転させるためにアクションを起こすための推奨を提供します。分析とアクションの間のギャップを埋めるためには、ワークフロー自動化ツールを使用します。これにより、組織の効率を高めるためにこれらのステップを自動化できます。
Takeaways
- 📊 データ分析の4つの柱とは、組織がデータを理解し、洞察を得るための方法です。
- 🔍 記述的分析は過去のビジネスデータを理解し、ダッシュボードやレポート、可視化を通じて過去の状況を把握します。
- 🤔 診断的分析は、何が起こったのかを理解した後、なぜそれが起こったのかを理解することを目的としています。
- 🔮 予測的分析は、過去のデータとトレンドを基に、将来のデータの動きを予測します。
- 🛠️ 指令的分析は、予測が好ましくないと判断した場合、どのようなアクションを起こすべきかを提案します。
- 📈 予測的分析の例として、次四半期の顧客離反率を予測することができます。
- 💡 指令的分析の例としては、離反の可能性が高いユーザーに割引を提供することを提案することが挙げられます。
- 🔗 分析とアクションの間には、ワークフロー自動化の能力があることで、洞察に基づく一連のダウンストリームアクションを自動化できます。
- 🔧 ワークフロー自動化ツールは、指令的な洞察を受け取り、CRMツールの更新やCSMへのメール送信など、一連のアクションを自動化します。
- 🚀 高い分析と自動化成熟度の組織は、これらのステップを一部またはすべて自動化して、組織の効率を高めることができます。
- 💬 このトピックに関する質問やコメントがあれば、コメント欄に投稿してください。
Q & A
現代分析の4つの柱とは何ですか?
-現代分析の4つの柱とは、記述的分析、診断的分析、予測的分析、指示的分析です。それぞれが組織がデータを理解し、洞察を得るのに役立ちます。
記述的分析とはどのような分析ですか?
-記述的分析は、過去のビジネスデータを理解することに焦点を当てており、ダッシュボード、レポート、可視化などを通じてデータを歴史的に見る方法です。
診断的分析で何を理解しようとしていますか?
-診断的分析では、特定の出来事がなぜ起こったかを理解しようとしており、様々なターゲットとドライバーの関係を分析し、専門的な可視化を使用して表現します。
予測的分析が役立つ状況とはどのような時ですか?
-予測的分析は、将来データがどのように変化するかを理解するために使用され、AIや機械学習アルゴリズムを活用して過去のデータ、トレンド、季節性パターンを分析し、将来の予測を作成します。
指示的分析とは何を意味しますか?
-指示的分析は、予測が問題を指摘した場合に、特定のトレンドを逆転させるためにアクションを起こすことを助ける第4の分析の柱であり、意思決定最適化アルゴリズムを実行して推奨や洞察を得ることができます。
ワークフロー自動化とは何ですか?
-ワークフロー自動化は、指示的分析からの洞察を受け取り、一連のダウンストリームのアクションを自動化するツールであり、CRMツールの更新やCSMへのメール送信などがあります。
分析とアクションの間のギャップを埋めるために何が必要ですか?
-分析とアクションの間のギャップを埋めるためには、ワークフロー自動化能力やツールが必要です。これにより、指示的な洞察を受け取り、一連のダウンストリームのアクションを自動化できます。
組織の分析と自動化の成熟度が高い場合、どのようなことが期待できますか?
-組織の分析と自動化の成熟度が高い場合、これらのステップのいくつかまたはすべてを自動化し、組織の効率を高めることを期待できます。
分析の4つの柱を理解するために、どのようなツールや技術を使用しますか?
-分析の4つの柱を理解するためには、ダッシュボード、レポート、可視化、ドライバー分析、AI機械学習アルゴリズム、意思決定最適化アルゴリズムなどのツールや技術を使用します。
分析の4つの柱を適用することで、どのようなビジネス上の利点が得られますか?
-分析の4つの柱を適用することで、組織はデータから洞察を得ることができ、過去のパフォーマンスを理解し、問題の原因を診断し、将来のトレンドを予測し、最適なアクションを推奨することができます。
このトピックに関する質問や意見がありますか?
-このトピックに関する質問や意見がある場合は、コメント欄に投稿してください。また、このビデオが気に入った場合は、高評価を付けてチャンネルを登録してください。
Outlines
📊 現代分析の4柱について
現代分析の4柱を紹介し、それぞれが組織がデータを理解するのにどのように役立つかを説明します。分析の目的は、生のデータを収集し、それをアクションにつながる洞察に変えることです。ビジネス分析には4つの柱があり、まずは「記述的分析」で過去のビジネスデータを理解し、ダッシュボードやレポート、可視化を通じて過去の状況を把握します。次に「診断的分析」では、何が起こったのかの理解を深め、特定の変化の原因を分析します。3つ目に「予測的分析」では、AIや機械学習アルゴリズムを用いて、過去のデータやトレンド、季節性のパターンを分析し、将来のデータの動向を予測します。最後に「指令的分析」では、予測結果が問題視される場合、最適なアクションを推奨する意思決定の最適化アルゴリズムを実行します。これらの分析の間には、分析とアクションの間のギャップがあり、ワークフロー自動化ツールがそれを埋める役割を果たします。
Mindmap
Keywords
💡分析
💡ビジネス分析
💡記述的分析
💡診断分析
💡予測分析
💡指令分析
💡ワークフロー自動化
💡クーロン
💡ドライバー分析
💡機械学習アルゴリズム
💡意思決定最適化アルゴリズム
Highlights
现代分析学有四个支柱,它们帮助组织更好地理解其数据。
分析学的目标是将原始数据转化为可操作的洞察。
商业分析是数据和行动之间的桥梁。
描述性分析是分析学的第一支柱,专注于理解数据或组织过去发生了什么。
描述性分析通常通过仪表板、报告、可视化等来表示。
描述性分析的示例问题可能是“上个季度的流失率是多少?”
诊断性分析是第二支柱,专注于理解某些事情为何会发生。
诊断性分析可能涉及驱动因素分析,以理解各种目标和驱动因素之间的关系。
诊断性分析的示例问题可能是“为什么上个季度的流失率激增?”
预测性分析是第三支柱,专注于理解数据在未来会发生什么。
预测性分析会使用AI和机器学习算法来预测数据的未来趋势。
预测性分析的示例可能是“下个季度的流失率会是多少?”
规范性分析是第四支柱,专注于推荐行动以逆转不利趋势。
规范性分析可能包括运行决策优化算法来提出行动建议。
规范性分析的示例可能是在用户续订时提供20%的折扣以降低流失率。
分析和行动之间存在鸿沟,需要通过工作流自动化能力来跨越。
工作流自动化工具可以将规范性洞察转化为一系列自动化的下游行动。
工作流自动化的一个示例行动可能是更新CRM工具并通知客户成功经理采取了行动。
分析和自动化成熟的组织可能会自动化这些步骤中的一些或全部,以提高组织效率。
Transcripts
So let's talk about the four pillars of modern analytics
and how each pillar helps the organization better understand its data.
Now, the entire point of analytics is to take your raw data
and to convert that into an actionable piece of insight.
And between your data and action, we have what we call business analytics.
And as mentioned previously, there's four pillars to it.
And the first pillar is called "descriptive analytics".
And the focus here is on understanding
what had happened with your data or your organization.
So this is essentially a historical view into your business data.
And typically you represent these through
dashboards, reports, visualizations and so on.
An example of a descriptive analytics type of question could be,
"what was my churn last quarter?".
Now, once you understand what had happened,
the logical next step is to understand why something happened.
And this is called "diagnostic analytics".
And the focus here is on understanding why something may have happened.
So an example of a question here could be, "why did my churn spike last quarter?"
Now typically at this point you would
do some sort of driver analysis to understand the relationships between
various targets and various drivers,
and you would have specialized visualizations to represent that.
And of course, now moving on to the third step,
once you understand why something had happened,
you would want to understand what will happen in the future.
This is called "predictive analytics".
And the focus here again is on understanding
what will happen in the future with your data.
So at this point you would bring in AI machine learning algorithms,
look at your historical data, trends, seasonality patterns and so on
and predict where the data would be at some point in the future.
So essentially it's a forecast.
And an example again here would be, "what would my churn be next quarter?".
Now, at this point if the forecast is great, you may choose to do nothing.
But if the forecast is not trending in the right direction,
you may want to take some action.
And that's where "prescriptive analytics" comes in.
This is the fourth pillar of analytics.
And typically at this point you would run some decision optimization algorithms
and so on to come up with a recommendation or a piece of insight
that you could action to reverse a certain trend.
So, an example of a piece of prescriptive analytics would be,
offer a 20% discount to users,
showing high probability of churn at time of renewal.
So that covers everything from descriptive, diagnostic, predictive to prescriptive analytics.
However, you have this chasm now between analytics and action,
and to cross the chasm between analytics and action,
you have workflow automation capabilities,
or workflow automation tools that come in.
So it could take the input of a prescriptive piece of insight
and then automate a bunch of downstream actions.
And an example of one of these actions could be
updating your CRM tool with the 20% discount,
and sending an email out to your CSMs
letting them know that that action was taken.
Now, of course, organizations with high analytics and automation maturity
may automate some or all of these steps
for increased organizational efficiency.
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