Jak z danych uzyskać informację?

dane to fakty i statystyki. Pozyskanie informacji to proces
obróbki danych i interpretacji wyników przy użyciu złożonych narzędzi.

Nasze rozwiązania w zakresie prognozowania, oceny ryzyka czy skutków decyzji

opieramy na estymacji dedykowanych modeli symulacyjnych odzwierciedlających rzeczywiste cechy obiektu (np. segment rynku), zjawiska (np. sprzedaż) lub procesu (np. obsługa klienta). Tworzone przez nas modele to złożone struktury, łączące wiele dziedzin. Podstawą jest statystyka, rachunek prawdopodobieństwa a ponadto ekonomia, socjologia, psychologia, matematyka i inne. Stopień złożoności dedykowanych modeli utrzymujemy na rozsądnym poziomie, tak aby koszty były współmierne z celami przy zachowaniu wysokiej jakości i wiarygodności analizy.


Aby uzyskać więcej informacji potrzebujesz
odpowiednich metod oraz efektywnego procesu analizy danych.

DANE

upewnij się, że posiadane dane są odpowiednie do informacji jaką chcesz z nich uzyskać.

WNIOSKI

informacje uzyskane z danych muszą służyć wyciąganiu poprawnych wniosków.

DECYZJA

odpowiednie dane i wiarygodne wnioski to warunki efektywnej decyzji.

analizę danych rozpoczynamy od zdefiniowania zakresu przedmiotu badania oraz sformułowania pytań (problemów), na które dana firma lub organizacja poszukuje odpowiedzi i rozwiązań. Pytania muszą jednoznacznie wskazywać na odrzucenie lub przyjęcie potencjalnego rozwiązania dla określonego problemu.

    definicje i pytania powinny spełniać następujące warunki:
  • mierzalne
  • jasno określone
  • zwięzłe i precyzyjne

w tym kroku należy określić co i w jaki sposób będzie mierzone aby można było zdefiniować priorytety dla wszystkich odbiorców wyników analizy a także wskazać te obszary działania firmy lub organizacji, które w największym zakresie wpływają na analizowany przedmiot.

    definiując wielkości pomiarowe należy:
  • ustalić ramy czasowe
  • wskazać jednostki miary
  • zdefiniować czynniki do pomiaru

to najtrudniejszy etap procesu analizy danych. Wcześniej określone warunki determinują zakres koniecznych do pozyskania danych. Ważnymi elementami są wskazanie źródeł i ocena jakości, często koniczne jest formatowanie i adaptacja do narzędzi analitycznych.

    zbierając dane zwracamy uwagę na:
  • dostępność własnych źródeł
  • ustalenie reguł pozyskiwania
  • prowadzenie ewidencji i rejestracji
  • zbudowanie szablonów i definicje formatów

w tym etapie zgromadzone dane zostaną poddane złożonej analizie z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania statystycznego (R, PSPP, MS Excel i in.) oraz własnych narzędzi autorskich do modelowania. Obliczenie podstawowych wskaźników, analiza trendu, badanie korelacji czy odchyleń są konieczne do oceny odpowiedzi na postawione pytania.

    etap analizy i modelowania charakteryzuje:
  • sprawne stosowanie oprogramowania
  • wielowymiarowość i złożoność
  • przetwarzanie dużych zbiorów danych
  • wykorzystanie modeli danych

etap końcowy procesu analizy danych to interpretacja wyników oraz wizualizacja. Otrzymane wyniki badania (zwłaszcza pojedynczego) nie uprawniają do uznania hipotezy, dlatego w interpretacji wyników badań uwzględniać należy ich kontekst i transparentność.

    zadaniem tego etapu jest:
  • przeprowadzenie testów wyników
  • określenie zakresów zgodności
  • przedstawienie rekomendacji decyzyjnych
  • przygotowanie raportu

Nasze rozwiązania w zakresie badania efektywności procesów biznesowych

opieramy na analizie modeli przebiegu procesu. Wykorzystujemy metody symulacyjne, które odzwierciedlają przebieg rzeczywistego procesu. Dane są weryfikowane za pomocą narzędzi statystyki opisowej i/lub estymacją prób. Takie rozwiązanie pozwoli na wiarygodne sprawdzenie efektywności działania procesu w rzeczywistym otoczeniu, ponieważ uwzględnia zakłócenia zewnętrzne, które wywierają wpływ na przebieg procesu.
Współpracując z kilkoma dostawcami platform BPMS możemy rekomendować rozwiązania, które będą optymalne z pw. kosztów i potrzeb.


Narzędzia wspierające rozwiązania