Dátová analytika
Dátová analytika alebo analýza dát je proces zhromažďovania, spracovania a vyhodnocovania dát s cieľom získať užitočné informácie, ktoré pomáhajú pri rozhodovaní.
🔍 Jednoducho povedané:
Dátová analytika = zistenie, čo sa deje, prečo sa to deje a čo s tým môžeš urobiť – na základe čísel a faktov.
📊 Z čoho sa skladá dátová analytika:
1. Zber dát
- Z rôznych zdrojov: weby, aplikácie, e-shopy, sociálne siete, CRM, IoT zariadenia, databázy…
- Príklady: počet návštevníkov na webe, predaje produktov, kliky na reklamy
2. Čistenie a spracovanie dát
- Odstránenie chýb, duplicít, nezmyslov
- Príprava dát pre analýzu napr. zmena formátov, výpočet priemerov
3. Analýza a vizualizácia
- Vzorce, trendy, odchýlky – čo sa deje?
- Využívajú sa nástroje ako: Excel, Google Data Studio, Power BI, Tableau, Python, SQL
4. Interpretácia výsledkov
- Prevod čísel na rozhodnutia: Prečo klesli predaje? Ktorý produkt je najziskovejší? Aká je návratnosť reklamy?
💡 Typy dátovej analytiky:
| Typ analytiky | Otázka, ktorú rieši | Príklad |
|---|---|---|
| 📈 Deskriptívna | Čo sa stalo? | Koľko zákazníkov nakúpilo minulý mesiac? |
| 🔍 Diagnostická | Prečo sa to stalo? | Prečo klesli predaje v októbri? |
| 📊 Prediktívna | Čo sa pravdepodobne stane? | Koľko predajov čakáme budúci mesiac? |
| ⚙️ Preskriptívna | Čo by sme mali urobiť? | Koľko investovať do reklamy, aby to rástlo? |
🎯 Prečo je dátová analytika dôležitá:
- Podporuje lepšie rozhodovanie
- Odhaľuje skryté príležitosti (alebo problémy)
- Pomáha optimalizovať náklady, marketing, produkt, služby
- Je základom pre automatizáciu a AI
🛠 Príklady využitia:
- E-shopy: sledovanie nákupného správania, optimalizácia cien, remarketing
- Banky: hodnotenie rizika klientov
- Marketing: meranie efektivity kampaní, segmentácia zákazníkov
- Výroba: predikcia porúch strojov (IoT)
- Zdravotníctvo: analýza výsledkov liečby alebo diagnostika z dát
