İş Analizi nedir?

Bu konuyu daha ayrıntılı şekilde incelemek için aşağıda birkaç örnek bulabilirsiniz.

Finans

Bir departmanın finansmanını veya iş kolunu yöneten bir finans müdürü veya direktörü, iş kolunun gelirini, maliyetlerini, kar marjlarını vb. bilmek isteyecektir. Öte yandan, bir CFO, tüm iş kollarında toplam düzeyde benzer ölçümleri öğrenmek ve herhangi bir iş koluna dalabilmek ister. CFO, finans müdürünün ilgilendiği konuların ötesinde olan faiz giderleri, döviz kurlarının etkisi, vergiler vb. konular hakkında da bilgi almak isteyebilir.

Pazarlama

Talep yaratmaktan sorumlu bir pazarlama müdürü, potansiyel müşteri sayısı, fırsatlar ve tamamlanan anlaşmaların sayısını bilmek isteyecektir. Ayrıca çeşitli çevrimiçi ve çevrimdışı talep oluşturma kanallarının nasıl performans gösterdiğini de inceleyeceklerdir. Öte yandan, marka geliştirmeden sorumlu bir pazarlama müdürü, şirketin markasının müşterileri, ortakları, rakipleri, fenomenler vb. tarafından nasıl algılandığını bilmek isteyecektir. Bir CMO, hem marka hem de taleple ilgili metriklerle ilgilenir ve toplam Pazarlama Yatırım Getirisi'ni (ROMI) anlamak ister.

Satış

Bir bölgeye ve elde edilecek bir kotasına sahip bir satış yöneticisi, yaratılan, kazanılan ve kaybedilen fırsatlardan oluşan satış hattına odaklanacaktır. Ayrıca, kota hedeflerine ulaşmak için kaç fırsatın gerekli olduğunu değerlendirmek için bir fırsatı kapatmanın ne kadar sürdüğünü de bilmek isteyeceklerdir. Öte yandan, satış başkan yardımcısı benzer bilgileri toplu olarak görmek ve satış temsilcisi veya satış bölgesine kadar detaylı bilgiye ulaşmak isteyecektir.

Operasyonlar

Üretim hattına odaklanan bir operasyon müdürü, kusurları en aza indirirken ve pazar talebini karşılamak için doğru stok seviyesini korurken, ürünlerin zamanında teslim edilmesini sağlamak istemektedir. Bu nedenle, üretim hattında kaç adet ürünün işlendiğini, bir ürünün işlemden geçmesi için gereken süreyi, bir işlemin çıktı sağlama hızını, kalite testinden geçemeyen ürün sayısını vb. bilmek isteyeceklerdir.

İnsan Kaynakları

Çalışanların işe alımı, elde tutulması ve işten ayrılmasına odaklanan bir insan kaynakları yöneticisi, açık pozisyon sayısı, mülakat sürecinde olan aday sayısı, şirketten gönüllü veya gönülsüz olarak ayrılan çalışan sayısı ve diğer ilgili istatistiklerle ilgilenir.

Üst Düzey Yöneticiler

Bir şirketin CEO'su tüm yönlerini inceler ve yukarıda belirtilen tüm örneklerle ilgilenir. İşletmenin her yönüyle ilgili toplu metrikleri görüntüleyebilmek ve daha fazla bilgi edinmek için belirli bir alana derinlemesine inebilmek isterler. Buna ek olarak CEO, şirketin piyasadaki benzer şirketlere kıyasla ne durumda olduğunu da bilmek ister.

İş analizi, birkaç farklı türde veri analizini içerir. Her bir tür, kuruluşların artan karmaşıklık ve gelişmişliğe rağmen bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.

Açıklayıcı analiz

Açıklayıcı analiz, bir işletmenin mevcut durumunu anlamak için temel performans göstergelerini (KPI'lar) ve diğer operasyonel ölçümleri izler. Geçmiş performansı analiz ederek “Ne oldu?” sorusuna yanıt verir ve tarihsel verileri özetleyerek eğilimleri, kalıpları ve içgörüleri belirler.

Örneğin, bir perakende şirketi, en yoğun alışveriş sezonlarını, popüler ürünleri ve müşteri demografisini belirlemek için son çeyreğin satış verilerini inceler.

Tanısal analiz

Açıklayıcı analiz eğilimleri arar, ancak tanısal analiz trendlerin arkasındaki nedeni keşfetmeye çalışır. Bir şeyin neden olduğunu anlamak tanımlamanın ötesine geçer. Kök nedenleri ortaya çıkarmak için veri madenciliği, korelasyon analizi ve detaylı inceleme yeteneklerini kullanır.

Örneğin, bir e-ticaret sağlayıcısı satışlarda bir düşüş fark eder ve bunu araştırmak için tanısal analiz kullanır. Sepet terk etme oranlarını ve müşteri geri bildirimlerini analiz ederek, son zamanlarda yapılan bir web sitesi güncellemesinin ödeme sürecini yavaşlattığını ve bunun da satış kaybına yol açtığını keşfettiler.

Tahmine dayalı analiz

Tahmine dayalı analiz, gelecekteki eğilimleri tahmin etmeye çalışır. "Ne olacak?" sorusuna cevap vermek için istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve yapay zekayı kullanır. Geçmiş verileri analiz etmek, işletmelerin eğilimleri, riskleri ve fırsatları tahmin etmelerine yardımcı olur.

Örneğin, bir banka müşteri kredi riskini değerlendirmek için tahmine dayalı analiz kullanır. Banka, geçmiş kredi geri ödeme geçmişlerini, gelir düzeylerini ve harcama alışkanlıklarını analiz ederek, temerrüde düşme olasılığını tahmin eder ve kredi politikalarını buna göre ayarlar.

Kuralcı analiz

Kuralcı analiz, iş kararlarını bilgilendirmek için öngörülen eğilimleri kullanır. Sonuçları optimize etmek ve iş süreçlerini iyileştirmek için eylemler önererek daha da ileri gider. Kuruluşun gelecekteki zorluklara ve fırsatlara tepkisine rehberlik etmek için yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve optimizasyon algoritmalarını birleştirir.

Örneğin, bir lojistik şirketi teslimat rotalarını optimize etmek için kuralcı analiz kullanır. Gerçek zamanlı trafik koşullarını, hava tahminlerini ve yakıt maliyetlerini hesaba katarak, sistem teslimat süresini ve masrafları en aza indirecek en verimli rotaları önerir.

Bilişsel analiz

Bilişsel analiz, yapay zeka, doğal dil işleme (NLP) ve derin öğrenmeyi kullanarak yapılandırılmamış verileri (metin, görüntüler, videolar) yorumlar ve insan benzeri karar verme yeteneği sağlar. Yapay zeka sistemleri, bağlamı ve cümlenin anlamını anladıktan veya bir görüntüdeki belirli nesneleri tanıdıktan sonra verileri analiz eder ve zamanla karar verme becerilerini geliştirir. Bilişsel analiz, basit analizin yapamayacağı belirli kalıpları ve bağlantıları ortaya çıkarır.

Örneğin, bir müşteri hizmetleri sohbet robotu, müşteri sorgularını analiz etmek, duyarlılığı tespit etmek ve kişiselleştirilmiş yanıtlar sunmak ve müşteri memnuniyetini artırmak için bilişsel analizi kullanır.

Veri analizi, her tür veri analizi için bir genel terimdir. Hedef iş ile ilgili olsun ya da olmasın, veri temizleme ve işleme işlemlerinden karmaşık modelleme ve görselleştirmeye kadar her şeyi içerir. İş analizi, iş sorunlarını çözmeye ve operasyonel iyileştirmeleri yönlendirmeye odaklanan özel bir veri analizi alt kümesidir.

Uygulamalar

İş analizi karar verme, karlılık ve operasyonel verimliliğe odaklanır. Genellikle verilerin stratejik eylemleri yönlendirdiği kurumsal ortamlarda uygulanır. Buna karşılık, veri analizi, acil bir iş uygulamasına sahip olmayabilecek kalıpları ve içgörüleri ortaya çıkarmayı amaçlayarak daha keşfe yönelik olabilir. Bilimsel keşif, sosyal araştırma ve mühendislik problem çözmede kullanılır.

Örnekler

Bir şirket, müşteri satın alma davranışına ilişkin içgörüler elde etmek ve kişiselleştirilmiş ürünler önermek ve işletme için gelecekteki sonuçları iyileştirmek için iş analizini kullanır. Buna karşılık, veri analizini kullanan bir araştırmacı, ormansızlaşma ve iklim değişikliği modellerini belirlemek için uydu görüntülerini analiz edebilir veya hastalık salgınlarını tahmin etmek için halk sağlığı verilerini kullanabilir.

İş analizinin avantajlarından yararlanmak için üç şeye ihtiyacınız vardır:

Odaklanma

İşinizle ilgili sorular sorun. Yanlış yola sapmanıza veya size yardımcı olmayan soruların yanıtlarını bulmak için çok fazla çaba harcamanıza neden olabilecek alakasız sorular sormak gibi bir tuzağa düşmek çok kolaydır.

Veri

Sorulara cevap bulmanıza yardımcı olacak doğru verilere erişmenin genellikle söylemesi yapmasından daha kolaydır. İstediğiniz verileri elde etmek için, kuruluşta veri odaklı bir kültür (yukarıdan aşağıya ve aşağıdan yukarıya) oluşturmalı ve verileri doğru ve güvenilir bir şekilde toplamak için veri yönetimi süreçlerine sahip olmalısınız.

Sistemler ve araçlar

Verileri işleme ve analiz etme araçlarına sahip olun. İşletmelerin terabaytlarca ve petabaytlarca veri topladığı, çeşitli donanım ve yazılım sistemlerine bağlı farklı veritabanlarında bulunan bir bilgi ekonomisinde yaşıyoruz. Verileri ayıklamak, işlemek, analiz etmek ve daha sonra görselleştirmek için sistemlere veya araçlara ihtiyacınız olacaktır.