L'utilità di qualsiasi tipo di dati o origine dati dipende dal tipo di analisi che viene eseguito. Per alcune aziende, l'analisi dei dati funziona come strumento di raccolta di informazioni in tempo reale e di misurazione delle prestazioni. Un'altra attività potrebbe utilizzare analisi puramente descrittive che si concentrano sulla profilazione, la segmentazione e l'identificazione dei consumatori. Una versione più ambiziosa dell'analisi dei dati riguarda la trasformazione dei dati in previsioni - chiedendo non solo ciò che è ma quanto sarà. L'applicazione crescente più rapida dei dati nell'analisi aziendale è conosciuta come ottimizzazione, dove vengono confrontati diversi tipi di dati per massimizzare l'efficienza nei risultati mirati.
I dati sono importanti quando è stato raffinato in uno strumento utile. Per mettere questo in prospettiva, pensa a dati non raffinati come se fosse un olio non raffinato: è possibile raccogliere enormi quantità di dati, ma deve essere trasformato in un prodotto utile per essere prezioso in senso economico. L'applicazione deve essere estratta dai dati. Il ruolo dell'analisi aziendale è quello di perfezionare i dati.
Consideriamo il seguente esempio: Azienda ABC vende macchine giocattolo. La direzione decide di voler capire il suo potenziale mercato, ma non può decidere quale tipo di dati raccogliere. Dovrebbe guardare l'acquisto di modelli in auto reali? Dovrebbe prendere sondaggi sui colori dei giocattoli preferiti per i bambini? Dovrebbe guardare l'etnia, la religione, il genere o il reddito nel mercato di riferimento?
La società ABC probabilmente non avrebbe iniziato a raccogliere dati sulle abitudini alimentari del suo consumatore. Non sembra che abbia molta correlazione tra gli acquisti di macchine da pranzo e di giocattoli. Anche se i suoi dipendenti avessero notevoli strumenti di modellazione statistica e potrebbero eseguire complessi studi econometrici, questi dati non sono probabilmente importanti.I dati più importanti sono i dati che offrono il maggior vantaggio competitivo. I dati di estrazione e di raffinazione non sono un processo senza costi. Le aziende dovrebbero cercare dati che forniscono il massimo rendimento nel loro investimento di analisi aziendale.
Qual è il miglior software da utilizzare per l'analisi aziendale?
Esamina un'istantanea di alcuni dei più rinomati fornitori di software di analisi aziendale nello spazio di business intelligence, tra cui SAS e Oracle.
È Meglio utilizzare analisi fondamentali, analisi tecniche o analisi quantitative per valutare le decisioni di investimento a lungo termine nel mercato azionario?
Capire la differenza tra analisi fondamentali, tecniche e quantitative e come ogni misura aiuta gli investitori a valutare investimenti a lungo termine.
Come fondere analisi tecniche e analisi fondamentali con analisi quantitative per generare rendimenti nel mio portafoglio azionario?
Scopri come i rapporti di analisi fondamentali possono essere combinati con metodi quantitativi di screening delle scorte e come gli indicatori tecnici vengono utilizzati in algoritmi.