Współczesna analityka to zbiór wyrafinowanych i nowoczesnych technik, które firmy wykorzystują do precyzyjnego przewidywania przyszłych wydarzeń i podejmowania strategicznych decyzji biznesowych.
Tradycyjne metody analizy danych, które były wystarczające w przeszłości, w dzisiejszym dynamicznie rozwijającym się świecie technologii, często okazują się niewystarczające w wielu zastosowaniach.
W rezultacie, coraz więcej firm odchodzi od przestarzałych metod, zwracając się ku innowacyjnym technikom i czerpiąc korzyści z zaawansowanej analityki.
Zaawansowana analityka, obejmująca sztuczną inteligencję (AI), uczenie maszynowe (ML) i inne zaawansowane narzędzia, wspiera organizacje na wiele różnych sposobów.
Niezależnie od tego, czy chodzi o tworzenie skutecznych kampanii marketingowych, identyfikowanie słabych punktów w nowych regulacjach, czy wzmacnianie bezpieczeństwa systemów bankowych, wykorzystanie zaawansowanej analityki stale rośnie.
W niniejszym artykule zgłębimy temat zaawansowanej analityki i omówimy jej znaczenie dla Twojej firmy.
Zacznijmy!
Czym jest zaawansowana analityka?
Zaawansowana analityka to podejście do analizy danych, które wykorzystuje zaawansowane narzędzia i techniki do prognozowania zdarzeń, przewidywania rezultatów, usprawniania procesu podejmowania decyzji i uzyskiwania cennych informacji, które mogą przyczynić się do rozwoju firmy.
Do technik stosowanych w tym podejściu należą między innymi sztuczna inteligencja, algorytmy uczenia maszynowego, modelowanie predykcyjne, automatyzacja procesów biznesowych oraz głębokie uczenie się. Te narzędzia są wykorzystywane do nauki i analizy danych biznesowych pochodzących z różnorodnych źródeł. Zaawansowane rozwiązania i narzędzia analityczne łączą w sobie zarówno analizę preskryptywną, jak i predykcyjną, aby wizualizować dane, identyfikować wzorce i usprawniać procesy decyzyjne.
Zaawansowana analityka znajduje zastosowanie w wielu sektorach i branżach, takich jak eksploracja danych, marketing, reklama i cyberbezpieczeństwo. Wiele firm korzysta z niej, aby lepiej zrozumieć swoje działania, zidentyfikować niedoskonałości w obowiązujących zasadach, przewidzieć zmiany na rynku, odkryć nowe trendy i wykorzystać te informacje w wielu innych celach.
Oczekuje się, że w zaawansowanej analityce zostaną uwzględnione złożone metody, takie jak kultura cyfrowa, analiza skupień, złożone przetwarzanie zdarzeń, statystyka wielowymiarowa i inteligencja decyzyjna.
Lista metodologii wchodzących w skład zaawansowanej analityki jest stale aktualizowana, ponieważ pojawiają się nowe techniki. Jednak podstawowymi zadaniami, które umożliwia ta metoda analityczna, są segmentacja, klasyfikacja, korelacja, prognozowanie i asocjacja.
- Segmentacja pomaga w łączeniu różnych, lecz podobnych danych.
- Klasyfikacja ułatwia porządkowanie nieuporządkowanych elementów.
- Korelacja pozwala na identyfikację zależności między właściwościami danych.
- Prognozowanie daje firmie możliwość przewidzenia przyszłych wyników.
- Asocjacja pomaga firmie oszacować częstotliwość występowania dwóch elementów w surowym zbiorze danych i identyfikować reguły zależności.
Zaawansowana analityka: korzyści
Zaawansowana analityka jest niezwykle skuteczną metodą, z której korzysta wiele firm na całym świecie. Zapewnia firmom dostęp do szerokiego zakresu technik analizy danych, które pomagają im w pokonywaniu wyzwań biznesowych i rozwoju organizacji.
Do korzyści wynikających z zaawansowanej analityki należą:
- Precyzyjne prognozowanie: Największą zaletą, która przyciąga firmy do zaawansowanej analityki, jest jej zdolność do tworzenia prognoz z wysokim stopniem dokładności. W przeciwieństwie do starszych narzędzi BI, które nadal operują w obszarze niepewności, zaawansowana analityka oferuje skuteczniejsze przewidywanie wyników, pomagając w podejmowaniu decyzji i określaniu kierunków rozwoju firmy.
- Skuteczniejsze zarządzanie ryzykiem: Ryzyko jest nieodłącznym elementem każdej działalności gospodarczej. Zaawansowana analityka stanowi doskonałe rozwiązanie, które pozwala je minimalizować. Dzięki wysokiej dokładności prognoz, organizacja może skuteczniej zarządzać ryzykiem i redukować prawdopodobieństwo kosztownych pomyłek. Niezależnie od tego, czy rozpoczynasz nową działalność, czy wprowadzasz nowy produkt na rynek, zaawansowana analityka może pomóc w uniknięciu potencjalnych strat.
- Szczegółowa analiza: Dzięki zaawansowanym narzędziom analitycznym można uzyskać dogłębny, praktyczny wgląd w dane rynkowe. Poprzez analizę dynamiki rynku i zastosowanie modelowania predykcyjnego, można ocenić potencjał kolejnych działań biznesowych na rynku.
- Szybsze podejmowanie decyzji: Precyzyjne prognozy przyszłych wydarzeń umożliwiają szybsze podejmowanie decyzji dotyczących strategii biznesowej. Każda decyzja jest podejmowana w oparciu o korzystne wyniki, które zostały przewidziane przez zaawansowaną analitykę.
- Ograniczenie błędów poznawczych: Kolejną znaczącą zaletą wdrożenia zaawansowanej analityki jest redukcja błędów poznawczych, które mogą negatywnie wpływać na proces podejmowania decyzji biznesowych. Zaawansowana analityka, wykorzystując uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, oferuje wyniki oparte w większym stopniu na danych i logicznym rozumowaniu.
- Identyfikacja szans i zagrożeń: Dzięki zaawansowanym narzędziom analitycznym, firmy mogą identyfikować nowe możliwości na rynku i dostosowywać swoje działania do aktualnych potrzeb. Ponadto, analityka pomaga również w wykrywaniu potencjalnych problemów w podejściu biznesowym i odpowiednim wprowadzaniu zmian.
Techniki zaawansowanej analityki
Zaawansowana analityka obejmuje różnorodne techniki, które działają synergicznie, aby wspierać organizacje w prognozowaniu i podejmowaniu decyzji biznesowych. Poniżej przedstawiono niektóre z najbardziej popularnych technik:
- Eksploracja danych: Jest to jedna z najczęściej wykorzystywanych technik, która służy do identyfikacji wzorców, luk i trendów w analizowanym zbiorze danych. Pomaga również w określeniu relacji między zmiennymi w zbiorze danych, co umożliwia rozwiązywanie potencjalnych problemów. Eksploracja danych łączy sztuczną inteligencję, statystykę i uczenie maszynowe, aby skutecznie realizować swoje zadania.
- Analiza sentymentu: Nowoczesna technika, która wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP), dane biometryczne i analizę tekstu, aby określić, czy dany tekst ma wydźwięk negatywny, neutralny, czy pozytywny. Pomaga firmom w analizowaniu emocji potencjalnych klientów i ich postrzegania marki lub nowego produktu.
- Analiza Big Data: Dobrze znana technika stosowana w zaawansowanej analityce, która służy do oceny ogromnych ilości nieustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych. Jest niezwykle przydatna w identyfikowaniu trendów rynkowych, zależności między jednostkami, ukrytych wzorców, preferencji klientów i innych ukrytych informacji zawartych w dużych zestawach danych.
- Wizualizacja danych: Dane są przedstawiane w formie graficznej, co jest standardową praktyką analityczną w wielu firmach. Wizualizacja danych to nie tylko wykresy i schematy; przedstawia znacznie szerszy obraz sytuacji, pokazując jak firma działa i w jakim kierunku zmierza.
- Analiza skupień: W zaawansowanej analityce, analiza skupień służy do badania nieustrukturyzowanych zbiorów danych i identyfikacji grup podobnych punktów danych. Jest to powszechna metoda, która pomaga firmom w klasyfikacji nieustrukturyzowanych danych i wykorzystywaniu ich do znajdowania powiązanych informacji. Ta technika umożliwia identyfikację zarówno podobieństw, jak i różnic między punktami danych i prezentowanie ich w formie wizualnej.
- Uczenie maszynowe: Technika często stosowana w zaawansowanej analityce, która wykorzystuje informacje uzyskane ze źródeł danych do stworzenia szczegółowego modelu. Model ten pomaga w identyfikacji złożonych wzorców i tworzeniu dokładnych prognoz, które wspierają organizację w podejmowaniu kluczowych decyzji.
- Złożone przetwarzanie zdarzeń: Przydatna metoda, która umożliwia śledzenie i analizę strumieni danych w czasie rzeczywistym, co pozwala na wyciąganie precyzyjnych wniosków i podejmowanie odpowiednich działań. Wykorzystuje zaawansowane techniki dopasowywania wzorców, aby rozpoznać dane zdarzenie lub działanie i dostarczyć istotnych informacji o tym, jak na nie zareagować.
- Analiza kohortowa: Technika, która dzieli obszerne zbiory danych na powiązane segmenty, co pozwala na wykorzystanie zebranych informacji w podejmowaniu kolejnych działań na rynku.
Firmy stosują tę technikę, aby porządkować ogromne ilości informacji o klientach w oparciu o różne analizy i segregować je w powiązane grupy. Metoda ta jest często stosowana do weryfikacji hipotez opartych na danych próbnych.
- Modelowanie predykcyjne: Metoda szeroko stosowana w firmach, ponieważ umożliwia przewidywanie przyszłych wyników strategii biznesowych. Prognozy opierają się na danych historycznych, a technika ta wykorzystuje uczenie maszynowe i modelowanie statystyczne, aby przewidzieć przyszłe rezultaty. Dzięki tym prognozom firmy mogą podejmować świadome decyzje i minimalizować ryzyko.
- Analityka symulacyjna: Metoda przydatna dla firm, ponieważ pomaga przewidzieć alternatywne scenariusze, które mogą wystąpić w trakcie, przed lub po wdrożeniu danej decyzji.
- Statystyka wielowymiarowa: Zaawansowana technika, która obejmuje różne metody badania zależności między różnymi zmiennymi w zbiorze danych, a jednocześnie identyfikuje połączenia, co zapewnia dokładne wyniki.
- Analiza strumieniowa: Nowoczesna technika, która w sposób ciągły analizuje dane o dużej przepustowości w czasie rzeczywistym. Firmy, które prowadzą sklepy internetowe, często korzystają z tej techniki, aby pozyskać informacje związane ze sprzedażą i zachowaniem klientów.
- Analityka preskryptywna: Metoda wykorzystywana przez organizacje, ponieważ łączy cechy analityki predykcyjnej i analizy biznesowej. Technika ta pomaga organizacjom podejmować decyzje i wyznaczać kierunki rozwoju w oparciu o wcześniej zgromadzone dane. Jest szczególnie użyteczna, gdy organizacja nie jest pewna swojego podejścia i chce wybrać strategię, która zapewni jej najlepsze rezultaty biznesowe.
Business Intelligence a zaawansowana analityka
Zarówno Business Intelligence (BI), jak i zaawansowana analityka to popularne rozwiązania, które wspierają firmy w podejmowaniu trafnych decyzji opartych na danych. Chociaż mają podobne cele, różnią się w wielu aspektach.
Zaawansowana analitykaBusiness IntelligenceDefinicjaZaawansowana analityka wykorzystuje zaawansowane techniki i strategie modelowania do przewidywania przyszłych wydarzeń i podejmowania odpowiednich decyzji.Koncentruje się głównie na przyszłych zdarzeniach.BI wykorzystuje wyniki z przeszłości oraz dane historyczne, aby usprawnić działanie organizacji.Koncentruje się na przeszłych i obecnych wydarzeniach.Główny celJej celem jest identyfikacja złożonych problemów w firmie i określenie skutecznych rozwiązań.Pomaga w zrozumieniu danych historycznych i rozwiązywaniu mniejszych problemów.Główne technikiTechniki obejmują eksplorację danych, uczenie maszynowe, analizę semantyczną, analizę kohortową, dopasowywanie wzorców i inne.Techniki obejmują eksplorację danych, raportowanie i tworzenie zapytań.Wykorzystanie Big Data.Często korzysta z Big Data.Regularnie korzysta z Big Data.Typ analizy.Przeprowadza precyzyjną analizę predykcyjną.Identyfikuje podstawowe przyczyny wzorców danych.Wykorzystanie typu danych.Zaawansowana analityka korzysta zarówno z nieustrukturyzowanych, jak i ustrukturyzowanych danych.Business Intelligence wykorzystuje głównie dane ustrukturyzowane.Podejście.Wykorzystuje proaktywne podejście do zarządzania.Wykorzystuje reaktywne podejście biznesowe do przetwarzania informacji.Generowanie wiedzyW tej metodzie wiedza generowana jest automatycznie.Wiedza jest generowana manualnie.Użytkownicy.Analitycy biznesowi i naukowcy zajmujący się danymi są głównymi użytkownikami zaawansowanej analityki.Głównymi użytkownikami są analitycy biznesowi.
Przykłady zastosowania zaawansowanej analityki
Zaawansowana analityka znajduje wiele zastosowań w dzisiejszym biznesie, oto kilka przykładów:
- Optymalizacja łańcucha dostaw: Zaawansowana analityka pomaga ocenić popyt, analizować preferencje klientów, dostosować się do wahań kosztów i stworzyć dynamiczny łańcuch dostaw. Umożliwia elastyczne reagowanie na zmiany rynkowe, redukcję opóźnień, zmniejszenie kosztów dystrybucji i usprawnienie procesów.
- Analiza marketingowa: Pozwala na tworzenie spersonalizowanych i ukierunkowanych kampanii marketingowych oraz zwiększenie sprzedaży produktów. Dzięki temu unika się nieskutecznych strategii i redukuje marnotrawstwo budżetu. Analizując przyszłe rezultaty, można określić możliwości sprzedaży dodatkowej i sprzedaży krzyżowej, a także poprawić jakość obsługi klienta.
- Usprawnianie operacji biznesowych: Zaawansowana analityka pozwala dostosować działalność do zmieniających się trendów rynkowych. W przeciwieństwie do narzędzi BI, które mogą nie reagować wystarczająco szybko na zmiany warunków rynkowych, zaawansowana analityka może pomóc w poprawie wydajności, przychodów i produktywności organizacji.
- Analiza ryzyka: Wdrażając zaawansowaną analitykę, firmy mogą analizować ogromne zbiory danych i strumienie danych w czasie rzeczywistym. Pozwala to na wykrycie wzorców, które mogą stanowić zagrożenie dla organizacji. Zaawansowana analityka pomaga w redukcji ryzyka związanego z oszustwami finansowymi, lukami w polisach, zobowiązaniami ubezpieczeniowymi i monitorowaniem reputacji klientów, co prowadzi do oszczędności.
Wybrane narzędzia zaawansowanej analityki
#1. Countly
Countly to zaawansowane narzędzie analityczne, które pozwala uzyskać dogłębny wgląd w działalność firmy na podstawie danych z aplikacji. Jest dostępne w chmurze prywatnej lub może być hostowane samodzielnie. Pozwala śledzić efektywność produktu oraz zachowanie klienta w aplikacjach internetowych, komputerowych i mobilnych.
Funkcje i zalety:
- Pełna kontrola i własność danych
- Możliwość rozbudowy za pomocą wtyczek
- Łatwy dostęp do danych dzięki konfigurowalnym panelom kontrolnym
- Analityka produktów
- Wsparcie strategii śledzenia
- Interaktywne powiadomienia push
- Raportowanie e-mailowe i raportowanie awarii
- Większe bezpieczeństwo dzięki uprawnieniom użytkownika
- Ochrona danych dzięki przestrzeganiu przepisów, takich jak HIPAA, RODO i COPPA
Na GitHub, narzędzie to zdobyło ponad 5,1 tys. gwiazdek i 949 rozwidleń.
#2. Apache Superset
Superset to platforma do wizualizacji i eksploracji danych od firmy Apache. To nowoczesne narzędzie BI, gotowe do użytku w przedsiębiorstwach, może rozszerzyć możliwości lub zastąpić tradycyjne narzędzia BI, wykorzystywane w wielu firmach.
Funkcje i zalety:
- Szybkie tworzenie wykresów dzięki interfejsowi Superset, który nie wymaga kodu
- Zaawansowane zapytania za pomocą edytora SQL online
- Szybkie definiowanie niestandardowych metryk i wymiarów dzięki lekkiej warstwie semantycznej
- Obsługa niemal wszystkich baz danych SQL
- Wizualizacja danych za pomocą różnorodnych wykresów, takich jak słupkowe czy geoprzestrzenne
- Rozszerzalne opcje uwierzytelniania i bezpieczeństwa
- Konfigurowalna i lekka warstwa buforowania ułatwia ładowanie baz danych
- Dostosowanie za pomocą interfejsu API
Narzędzie to integruje się z różnymi źródłami danych i posiada architekturę natywną dla chmury, która ułatwia skalowanie.
#3. Great Expectations
Great Expectations (GX) umożliwia zespołom odpowiedzialnym za dane budowanie spójnego zrozumienia zgromadzonych informacji poprzez lepsze profilowanie, dokumentację i testy jakości. Pomaga w skutecznym zarządzaniu potokami danych oraz szybkim wdrażaniu elastycznych i skalowalnych testów jakości.
Funkcje i zalety:
- Łatwa integracja z istniejącą infrastrukturą technologiczną i potokami CI/CD
- Szybsze wykrywanie danych, nawet przy dużych ilościach
- Automatycznie generowana dokumentacja danych
- Lepsza kontrola i ochrona danych dzięki procedurom zarządzania i bezpieczeństwa
- Alerty i powiadomienia
- Integracja z wieloma systemami i narzędziami, takimi jak AWS S3, GCP itp.
Dokumentacja jest łatwa do zrozumienia zarówno dla użytkowników technicznych, jak i nietechnicznych.
Materiały do nauki zaawansowanej analityki
#1. Zaawansowana analiza danych z wykorzystaniem Pythona
Ten kurs pomoże Ci opanować zaawansowaną analitykę z wykorzystaniem języka Python i rozwiązywać rzeczywiste problemy.
#2. Zaawansowana analityka z Excelem – pakiet narzędzi do analizy danych/Solver
Ten kurs uczy zaawansowanej analizy danych w Excelu, wykorzystując pakiet narzędzi statystycznych i Solver do optymalizacji liniowej.
#3. Zaawansowana analityka ze Spark – Wzorce uczenia się
Ta praktyczna książka, napisana przez czterech analityków danych z firmy Cloudera, pozwala na przeprowadzanie analiz danych na dużą skalę za pomocą platformy Spark. Zawiera przykłady podejść i rozwiązywania różnorodnych problemów analitycznych.
#4. Zaawansowana analityka w Power BI z R i Pythonem
Autor, Ryan Wade, prezentuje gotowe przepisy w Pythonie i R, które pomogą Ci w wykorzystaniu tych języków w analizie danych w MS Power BI.
#5. Zaawansowana analityka z Excelem 2019
Autor, Manisha Nigam, umożliwia odkrywanie różnorodnych metod i sposobów złożonej analizy, konsolidacji danych i prognozowania w oparciu o najnowsze trendy.
Podsumowanie
Zaawansowana analityka może stać się skuteczną i wydajną strategią biznesową, która wspomoże Twój rozwój i realizację celów, jednocześnie minimalizując ryzyko. Technologia ta ciągle ewoluuje wraz z postępem technologicznym, zyskując coraz większą użyteczność. Zaawansowana analityka jest już wykorzystywana przez duże marki i wkrótce stanie się powszechnym standardem.
Zachęcamy również do zapoznania się z tematem Augmented Analytics.