Data analytics
На деловните активности им треба побрза и софистицирана анализа на информации и податоци во денешното зголемено опкружување за деловна конкуренција. За ефикасно управување со перформансите, тие треба да имаат познавање за тенденциите и практиките за обработка на информации. Анализата на податоците игра значајна улога во подобрувањето на перформансите на компаниите, го поддржува донесувањето одлуки и ги минимизира ризиците. Анализата на податоците е нова област која потенцијално може да го прошири доменот на управување со перформансите со цел да се разбере деловната динамика. Управувањето со перформансите обезбедува рамка за проширување на деловната интелигенција и аналитика и утврдување на што да се анализира.
Системите за мерење на перформансите и аналитиката на податоци имаат иста цел – да го поддржат процесот на одлучување со релевантни и соодветни податоци преку низа активности како што се анализирање и толкување на податоците од минатите активности и нивното влијание врз идните перформанси. Филозофијата која стои зад анализата на податоците и управувањето со перформансите е бизнисот да развива и применува пософистицирани математички и статистички алатки на врски со причинско-последични врски со цел да одговори на деловните проблеми.
Технологијата е од суштинско значење за овозможување на увид потребен за ефикасно управување со перформансите. Затоа, за да се добие целосна вредност на податоците и да се изврши анализа на податоците потребни за управување со перформансите, деловните субјекти мора да инсталираат соодветен софтвер за деловна интелигенција, ERP системи и софтвер за планирање и аналитика. ERP системите се витален извор на податоци за успешно управување со перформансите. Управувањето со перформансите, во комбинација со податоците од решенијата ERP, им овозможува на деловните субјекти да имаат јасен увид во нивните достигнувања и можат да им помогнат да донесуваат информирани одлуки. Капацитетот за брза и сигурна анализа на целосен пакет на податоци е клучен за успехот.
Алатки што можат да се користат за анализа на податоците на компанијата:
Статистички анализи
– Резиме и описни статистики
– Класичен тест на хипотези
– Не-параметарски тестови на хипотези
– Дистрибутивни парцели и тестови
– Интервали на доверба
– Вкрстено сумирање
– Анализа на варијанса
– Анализа на корелација
– Анализа на податоците од истражувањето
– Статистичка контрола на квалитетот
– Анализа на главната компонента
– Анализа на фактори
Економетриски анализи
– Регресивни модели и дијагностика
– Не-параметарска регресија
– Регресивни модели со бинарни исходи
– Анализа на временски серии
– Модели со панелни податоци
– Мултиваријална анализа
– Кластерна анализа
– Баезиска анализа
– предвидување
– Методи за пренасочување
– Техники за пост-проценка