Hva er en datavangsanalyse?

En datavisningsanalyse bestemmer eksisterende hull i en av en rekke beregninger som angir hvordan en virksomhet presterer på et bestemt område.Denne typen analyser blir ofte utført med det formål å ikke bare gjennomgå hull, men også fjerne dem gjennom forbedring av datainnsamling.Datapap, også referert til som persepsjonsgap, kan spenne over ethvert område av forretningsresultater i produksjon eller i tjenester levert til klienter.I en datavanganalyse søker ledere eller konsulenter å forbedre dagens ytelse ved å lukke hull i hvordan data blir samlet inn.Å bestemme hvilke hull å måle er ofte utfordrende, ettersom forretningsmålinger generelt er sammenvevd og sammenhengende.

Statistiske og ytelsesdata som dekker et bredt spekter av kommersielle aktiviteter blir ofte samlet inn av ledere.Disse dataene kan brukes til å kvantifisere forretningsytelse i et bestemt område eller områder.Ledere bruker informasjonen fra en datavapningsanalyse for å gjøre endringer i produksjon eller levering av tjenester for å oppnå større effektivitet.

Hovedfokuset i datagapanalyse er på å utvikle prosedyrer for å fange opp data i et bestemt område fremover, ikke på å gjennomgå historiskdata.I hovedsak er driftsprinsippet generelt på jobb at det som ikke er målt, kan være det ideelle stedet å trimme avfall og øke produktiviteten.Inntil en dataavgapanalyse oppstår, forblir det faktiske effektivitetsnivået ukjent.

Gap i en organisasjoner Datainnsamling reduserer tilbakemeldingslederne vanligvis vil bruke for å måle ytelse på et bestemt område.For eksempel kan ledere kanskje vite hvor mange kunder som kommer tilbake med en klage på et bestemt produkt i et bestemt tidsvindu.Hvis ingen har sporet disse dataene, kan det hende at virksomheten ikke vet det faktiske nivået av kundetilfredshet.I tillegg kan problemer med et bestemt produkt være flere enn en virksomhet innser fordi disse dataene ikke blir rapportert til de som er i stand til å løse årsaken til mangelen.

Gjennomganger av de innsamlede dataene blir vanligvis utført for å finne hullene mdash;Områdene der data mangler.Neste trinn er vanligvis å bestemme hvilke beregninger som skal fanges opp for å lukke hullene.Dette trinnet innebærer ofte å stille utforskende spørsmål, deretter ta svarene og sette i gang en serie handlinger for å fange opp disse dataene.Prosessen med å oppdage et gap i data kan være utfordrende, da det ofte er vanskelig for folk å forestille seg hvilke spørsmål som ikke er blir stilt.Dette er grunnen til at de fleste datavisningsanalyser begynner med å først bestemme hvilke prediktive evner som ideelt sett skal innføres i en bestemt operasjon.