Data Analyse
Hvorfor dataanalyse?
Dataanalyse er processen hvor rå data analyseres for at få meningsfuld indsigt – indsigt, der bruges til at drive smarte forretningsbeslutninger!
Hvorfor dataanalyse?
Dataanalyse er processen hvor rå data analyseres for at få værdifuld indsigt – indsigt, der bruges til at drive smarte forretningsbeslutninger!
Hvad er dataanalyse?
Dataanalyse er behandling af rå data der omdannes til værdifuld og forretningsmæssigt indsigt. Du kan tænke på det som en form for business intelligence, der bruges til at løse specifikke problemer og udfordringer i en organisation. Det handler om at finde mønstre i et datasæt, som kan fortælle dig noget nyttigt og relevant om et bestemt område af virksomheden – hvordan bestemte kundegrupper for eksempel opfører sig, eller hvorfor salget faldt i en given periode.
En dataekspert tager de rå data og analyserer dem for at få brugbar indsigt. Analysen præsenteres som visualiseringer, som grafer og diagrammer, så interessenter kan forstå og handle ud fra dem. Den slags indsigt, der opnås fra dataene, afhænger selvfølgelig af hvilken type analyse der udføres.
I stedet for at basere dine beslutninger og strategier på gætværk, træffer du informerede valg baseret på, hvad data fortæller dig!
Maria V. Thomsen
UX Designer
Growth News
Vil du ikke gå ikke glip af noget?
Tilmeld dig nyhedsbrevet og få alle vores tips og tricks gratis i din indbakke.
Share
Der er fire hovedtyper af dataanalyse, der bruges af dataeksperter:
Deskriptiv, diagnostisk, prædiktiv og præskriptiv. Deskriptiv analyse ser på, hvad der skete i fortiden, mens diagnostisk analyse ser på, hvorfor det kunne være sket. Forudsigende og præskriptive analyser overvejer, hvad der sandsynligvis vil ske i fremtiden, og baseret på forudsigelserne, hvad den bedste fremgangsmåde kan være.
Alt i alt hjælper dataanalyse dig med at forstå den adfærd der har været, og at forudsige fremtidige tendenser og adfærd. Så i stedet for at basere dine beslutninger og strategier på gætværk, træffer du informerede valg baseret på, hvad dataene fortæller dig. Med en datadrevet tilgang er virksomheder i stand til bedre at forstå deres publikum, deres branche og deres virksomhed som helhed – og som resultat, meget bedre rustet til at træffe beslutninger, planlægge fremad og konkurrere på deres valgte marked.
Med en datadrevet tilgang er virksomheder i stand til bedre at forstå deres publikum, deres branche og deres virksomhed som helhed – og som resultat, meget bedre rustet til at træffe beslutninger, planlægge fremad og konkurrere på deres valgte marked.
Maria V. Thomsen
UX Designer
Hvad bruges dataanalyse til?
Enhver virksomhed, der indsamler data, kan gøre brug af dataanalyse, og hvordan det bruges, vil variere afhængigt af konteksten. Overordnet set bruges dataanalyse til at drive smartere (og bedre) forretningsbeslutninger. Det hjælper med at reducere de samlede forretningsomkostninger, til at udvikle mere effektive produkter og tjenester, og til at optimere processer og aktiviteter på tværs af en virksomhed.
Mere specifikt kan dataanalyse bruges til at ‘forudsige’ fremtidig salgs- og købsadfærd, f.eks. ved at identificere tendenser fra tidligere adfærd. Det kan bruges til at evaluere effektiviteten af marketingkampagner og til at fokusere mere præcis målretning af målgruppen og personalisering. Dataanalyse bruges også til at fjerne, forbedre eller opsætte nye aktiviteter, baseret på aktivitetens performance.
Dataanalyse bruges i næsten alle brancher – fra marketing og annoncering til uddannelse, sundhedspleje, rejser, transport og logistik, finans, forsikring, medier og underholdning. Tænk på de personlige anbefalinger, du får fra Netflix og Spotify; dem får du på baggrund af dataanalyse.
Hvad er den typiske dataanalyseproces?
Dataanalyseprocessen kan opdeles i fem trin:
1. At definere spørgsmålet:
Det første trin i processen er at definere et klart mål. Før du dykker ned i dataene, opstiller du en hypotese du vil teste, eller et specifikt spørgsmål du vil besvare. Måske vil du undersøge hvorfor så mange kunder afmeldte sig dit nyhedsbrev i årets første kvartal. Din hypotese eller dit spørgsmål vil definere hvilke data du analyserer, hvor du henter data fra, og hvilken type analyse du udfører.
2. Indsamling af data:
Med et klart mål for øje er næste skridt at indsamle de relevante data. Du får muligvis dine data fra en intern database eller fra en ekstern kilde – det hele afhænger af dine mål.
3. Rensning af data:
Derefter forbereder du dataene til analyse og fjerner alt, der kan forvrænge hvordan dine data fortolkes – det kan være dubletter, usandsynlige afvigelser eller manglende datapunkter. Dette kan være en tidskrævende opgave, men det er et afgørende skridt!
4. Analysering af data:
Det er her, du begynder at få forståelse og få indsigt fra dine data. Hvordan du analyserer dataene afhænger af den hypotese du stiller, og den slags data du arbejder med – og der er mange forskellige teknikker til din rådighed – ses der på real tid, anskaffelse, adfærd, eller noget helt fjerde.
4. Oprettelse af visualiseringer og deling af indsigt:
Det sidste trin er afrapportering hvor data omdannes til værdifuld indsigt og forståelse. Du vil få præsenteret dine resultater i form af diagrammer og grafer, og kunne dele disse med de relevante personer. På dette tidspunkt er det vigtigt at forklare, hvad dataene fortæller dig i forhold til dit oprindelige spørgsmål.
Hvad laver en dataanalytiker?
De fleste virksomheder indsamler masser af data hele tiden – men i sin rå form betyder disse data ikke rigtig noget. Det er uudnyttet potentiale, der blot skal bearbejdes! En dataekspert oversætter derfor rå data til noget meningsfuldt og præsenterer det på en måde, der er let for alle at forstå! Derfor spiller en dataekspert en afgørende rolle enhver virksomhed, idet de bruger deres indsigt til at skabe smartere forretningsbeslutninger.
Dataeksperter er ansat på tværs af en lang række brancher, og rollen kan variere ganske betydeligt fra den ene virksomhed til den anden.
Med det sagt er de fleste dataeksperter ansvarlige for at indsamle data, udføre analyser, skabe visualiseringer og præsentere deres resultater, så den rette indsigt kan opnås!
Så hvordan ser det ud i forhold til de daglige opgaver?
- Møde med nøgleinteressenter for at forstå forretningen og dens mål.
- Vedligeholdelse af databaser og etablering af dataprocesser.
- Definition af kriterier for datakvalitet.
- Arbejde med forretningsinteressenter for at definere succesmålinge.
- Indsamling af data fra både interne og eksterne kilder.
- Datarensning.
- Udførelse af forskellige typer analyser ved hjælp af dedikerede programmer og værktøjer.
- Fremstilling af visualiseringer, såsom grafer og diagrammer.
- Præsentation af resultater for nøgleinteressenter.
- Rådgivning om den bedste fremgangsmåde og næste skridt!
I sidste ende hjælper dataeksperter virksomheder med at forstå de data, de indsamler, og hvordan de kan bruges til at træffe informerede beslutninger. Så spørgsmålet er, træffer I informerede beslutninger baseret på data eller mavefornemmelser?
Spørgsmålet er, træffer I informerede beslutninger baseret på data eller mavefornemmelser?
Maria V. Thomsen
UX Designer
Maria V. Thomsen / UX Designer
Maria er en erfaren marketingkonsulent, strategisk tænker og brand storyteller. Gennem sine 5+ års erfaring har hun haft mulighed for at arbejde med en bred vifte af brands i Skandinavien og med succes hjælpe dem med at opbygge stærkere relationer til deres kunder gennem digital markedsføring, teknologi og innovation.
Related Posts
Digital Markedsføring
Hvad er en marketing funnel?
Brands er konstant i kamp om vores opmærksomhed. Lige fra det tøj vi har på, til den mad vi spiser, til de digitale tjenester der underholder os, og til den teknologi der holder os forbundet: Markedsføring er allestedsnærværende!
Digital Markedsføring
Nybegynder guide til Growth Hacking
Growth hacking er en datadrevet måde at vokse virksomheder, baseret på konstante tests og raffineringer, samt kontinuerlig markedsovervågning.