Zaawansowana analityka i jej znaczenie dla Twojej firmy

przez

Zaawansowana analityka obejmuje złożone, nowoczesne techniki wykorzystywane przez organizacje do lepszego przewidywania i podejmowania decyzji biznesowych.

Tradycyjne techniki analizy danych i business intelligence wydają się być nieefektywne w wielu przypadkach użycia w tym postępującym technologicznie świecie.

Obecnie wiele organizacji odchodzi od tradycyjnych metod na rzecz nowoczesnych technik i wykorzystuje zalety zaawansowanej analityki.

Wiele technik stosowanych w zaawansowanej analityce obejmuje sztuczną inteligencję (AI), uczenie maszynowe (ML) i inne, aby pomóc organizacjom na różne sposoby.

Niezależnie od tego, czy chodzi o opracowywanie kampanii marketingowych, znajdowanie luk w nowych politykach instytucjonalnych, czy poprawę bezpieczeństwa w systemach bankowych, rośnie wykorzystanie zaawansowanych analiz.

W tym artykule omówię zaawansowaną analitykę i jej znaczenie dla Twojej firmy.

Zaczynajmy!

Co to jest zaawansowana analiza?

Zaawansowana analityka to metodologia analizy danych wykorzystująca różne narzędzia i techniki analityczne do prognozowania zdarzeń, przewidywania wyników, podejmowania lepszych decyzji i uzyskiwania cennych informacji w celu usprawnienia działalności.

Stosowane tutaj techniki analityczne to sztuczna inteligencja, algorytmy uczenia maszynowego, modelowanie predykcyjne, automatyzacja procesów biznesowych, głębokie uczenie się i nie tylko do uczenia się i analizowania danych biznesowych z wielu źródeł. Zaawansowane rozwiązania i narzędzia analityczne rozszerzają i łączą zarówno analizę preskryptywną, jak i predykcyjną w celu wizualizacji danych, znajdowania wzorców i usprawniania procesu decyzyjnego.

Zaawansowana analityka znajduje zastosowanie w różnych branżach i biznesach, w tym w eksploracji danych, marketingu, reklamie i cyberbezpieczeństwie. Wiele firm korzysta z niego, aby uzyskać wgląd w swoją działalność, znaleźć luki w zasadach, przewidywać dynamikę rynku, znajdować nowe trendy rynkowe i wykorzystywać je do wielu innych celów.

Oczekuje się, że wiele złożonych metod, takich jak kultura cyfrowa, analiza klastrów, złożone przetwarzanie zdarzeń, wielowymiarowe statystyki, inteligencja decyzyjna itp., zostanie uwzględnionych w zaawansowanej analityce.

Lista metodologii wchodzących w skład zaawansowanej analityki stale rośnie, a wraz z upływem czasu przyjmowane są nowe techniki. Jednak podstawowe zadania, które umożliwia ta metoda analityczna, to segmentacja, klasyfikacja, korelacja, prognozowanie i asocjacja.

  • Segmentacja pomaga w łączeniu różnych podobnych danych
  • Klasyfikacja pomaga w klasyfikowaniu niesklasyfikowanych elementów
  • Korelacja to jedno zadanie, które identyfikuje związek między właściwościami przedmiotów
  • Zadanie prognozowania daje firmie przewidywalny przyszły wynik
  • Powiązanie pomaga firmie oszacować, ile razy w surowym zbiorze danych może wystąpić wspólne wystąpienie dwóch danych. Pomaga również w identyfikowaniu pochodzenia reguł

Zaawansowana analityka: korzyści

Zaawansowana analityka to potężna metoda stosowana przez wiele firm na całym świecie. Daje firmom dostęp do wielu technik analizy danych, które pomagają im unikać wyzwań biznesowych i rozwijać organizację.

Korzyści płynące z zaawansowanej analityki to:

  • Dokładne prognozowanie: Główną zaletą zaawansowanej analityki, która przyciągnęła większość firm, jest wysoki poziom dokładności prognozowania. W przeciwieństwie do starych narzędzi BI, które nadal wykorzystują elementy niepewności, zaawansowana analityka może skuteczniej przewidywać wyniki i pomagać w podejmowaniu decyzji czy powinieneś podejmować decyzje biznesowe w tym kierunku.
  • Lepsze zarządzanie ryzykiem: ryzyko jest nieodłączną częścią każdej firmy, a zaawansowana analityka służy jako najlepsze rozwiązanie do jego minimalizacji. Wysoka dokładność predykcji pomaga organizacji w lepszym zarządzaniu ryzykiem i ogranicza prawdopodobieństwo popełnienia kosztownych błędów. Niezależnie od tego, czy rozpoczynasz nowe przedsięwzięcie, czy wprowadzasz na rynek produkt, zaawansowana analityka może pomóc Ci zapobiec potencjalnym stratom.
  • Zagłębianie się w szczegóły: dzięki zaawansowanym narzędziom analitycznym możesz mieć głębszy, praktyczny wgląd w dane rynkowe. Analizując dynamikę rynku i wykorzystując modelowanie predykcyjne, możesz określić potencjał swojego następnego kroku biznesowego na rynku.

  • Szybsze decyzje: dzięki bardzo dokładnym prognozom na przyszłość możesz podejmować szybsze decyzje dotyczące dowolnej strategii biznesowej. Pomaga ci poprzeć każdą decyzję, w której przewidziałeś korzystny wynik.
  • Ograniczenie uprzedzeń: Kolejną ważną korzyścią wynikającą z wdrożenia zaawansowanych analiz jest zdolność do ograniczenia błędów poznawczych, które mogą negatywnie wpłynąć na każdą decyzję biznesową. Zaawansowana analityka wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, co zapewnia wynik w większym stopniu oparty na danych i logiczne rozwiązanie decyzji.
  • Przewidywanie możliwości i problemów: Korzystając z niezawodnych zaawansowanych narzędzi analitycznych, firmy mogą identyfikować nowe możliwości na rynku i działać zgodnie z zapotrzebowaniem. Co więcej, może również pomóc wykryć potencjalne problemy w podejściu biznesowym i odpowiednio wprowadzić zmiany.

Techniki zaawansowanej analityki

Zaawansowana analityka obejmuje różnorodne techniki, które współpracują ze sobą, aby pomóc organizacjom w dokonywaniu prognoz i podejmowaniu decyzji biznesowych. Oto kilka popularnych technik:

  • Eksploracja danych: Eksploracja danych jest jedną z najczęściej używanych technik wykorzystywanych do identyfikowania wzorców, luk i trendów w danym zbiorze danych. Pomaga także w ustaleniu relacji między zmiennymi w zbiorze danych w celu rozwiązania potencjalnych problemów. Eksploracja danych łączy sztuczną inteligencję, statystyki i uczenie maszynowe w celu efektywnego wykonywania zadań.
  • Analiza nastrojów: Analiza nastrojów to nowoczesna technika wykorzystująca przetwarzanie języka naturalnego (NLP), dane biometryczne i analizę tekstu w celu sprawdzenia, czy tekst jest negatywny, neutralny czy pozytywny. Pomaga firmom analizować emocje ich potencjalnych klientów oraz to, jak postrzegają markę lub nowy produkt.
  • Analiza Big Data: Jest to kolejna dobrze znana technika stosowana w zaawansowanej analityce do oceny ogromnej ilości nieustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych. Ta technika jest bardzo przydatna do wyszukiwania trendów rynkowych, korelacji między jednostkami, ukrytych wzorców, upodobań klientów i innych ukrytych informacji z dużego zestawu danych.

  • Wizualizacja danych: Wizualizacja danych przedstawia dane w formacie graficznym. Standardową praktyką analityczną podmiotów gospodarczych jest prezentowanie analiz i innych informacji za pomocą graficznej reprezentacji. Wizualizacja danych to coś więcej niż tylko wykresy i schematy blokowe; pokazuje dużo więcej informacji, np. jak radzi sobie Twoja firma i dokąd zmierza.
  • Analiza skupień: Zaawansowana analityka wykorzystuje analizę skupień do analizy nieustrukturyzowanych zestawów danych i identyfikowania skupisk podobnych punktów danych. Jest to powszechna metoda analizy, która pomaga firmom klasyfikować nieustrukturyzowane dane i wykorzystywać je do znajdowania powiązanych informacji. Nie tylko podobieństwa, ta technika pomaga również w znajdowaniu różnic w tych punktach danych i przedstawianiu ich wizualnie.
  • Uczenie maszynowe: bez wątpienia uczenie maszynowe jest często stosowaną zaawansowaną techniką analityczną, w której uczy się istotnych informacji z zebranych źródeł danych i tworzy szczegółowy model. Pomaga to w identyfikacji złożonych wzorców i tworzeniu dokładnych prognoz, które pomogą określić plan działania organizacji.
  • Złożone przetwarzanie zdarzeń: Złożone przetwarzanie zdarzeń to przydatna metoda, która pomaga śledzić i analizować strumienie ustrukturyzowanych danych w czasie rzeczywistym oraz przewidywać bardzo dokładne wnioski, które można podjąć. Wykorzystuje wyspecjalizowaną technikę dopasowywania wzorców do rozpoznawania dowolnego zdarzenia lub działania i dostarczania wszystkich istotnych informacji, jak zareagować na to zdarzenie.
  • Analiza kohortowa: Ta technika pomaga w dzieleniu ogromnych zestawów danych na powiązane zestawy i wykorzystywaniu spostrzeżeń do wykonania kolejnego ruchu na rynku docelowym.

Firmy wykorzystują tę technikę do porządkowania dużych ilości informacji o klientach na podstawie różnych analiz, a następnie segregowania ich na powiązane grupy. Jest często używany do testowania trafności hipotez różnych założeń opartych na przykładowych danych.

  • Modelowanie predykcyjne: Modelowanie predykcyjne jest szeroko stosowane przez firmy, ponieważ pomaga im w przewidywaniu przyszłych wyników strategii biznesowej. Prognoza opiera się na danych historycznych, a ta technika wykorzystuje uczenie maszynowe i modelowanie statystyczne do prognozowania wyniku. Korzystając z prognoz, firmy mogą odpowiednio decydować o swoich kolejnych ruchach, minimalizując jednocześnie ryzyko.
  • Analityka symulacyjna: Analityka symulacyjna jest korzystna dla firm, ponieważ ta technika pomaga przewidywać alternatywne wyniki, które mogą wystąpić w trakcie, przed lub po wdrożeniu decyzji.
  • Statystyki wielowymiarowe: Jest to wysoce zaawansowana technika, która obejmuje różne metody badania powiązań między różnymi zmiennymi w zbiorze danych. Jednocześnie identyfikuje połączenie, aby zapewnić dokładny wynik.
  • Analiza przesyłania strumieniowego: Analiza przesyłania strumieniowego to nowoczesna, zaawansowana technika, która w sposób ciągły ocenia dane przesyłane strumieniowo o dużej przepustowości, również w czasie rzeczywistym. Wiele firm prowadzących sklepy internetowe często wykorzystuje tę technikę do zrozumienia różnych informacji związanych ze sprzedażą i zachowaniem klientów.
  • Analityka preskryptywna: Analityka preskryptywna jest często wykorzystywana przez organizacje, ponieważ łączy w sobie cechy analityki predykcyjnej i analizy biznesowej. Ta technika pomaga organizacjom zdecydować o kolejnym ruchu i utorować ścieżkę na podstawie wcześniejszych zapisów. Jest szczególnie używany, gdy organizacja jest sceptycznie nastawiona do swojego podejścia i chce wiedzieć, które podejście zapewni im lepszy wynik biznesowy.

Business Intelligence a zaawansowana analityka

Business Intelligence (BI) i zaawansowana analityka to dwie najpopularniejsze opcje dla organizacji biznesowych, które pomagają im w podejmowaniu bardzo dokładnych decyzji opartych na danych. Chociaż mają podobne zadania, istnieje między nimi wiele różnic.

Zaawansowana analitykaBusiness IntelligenceDefinitionZaawansowana analityka wykorzystuje różne nowoczesne techniki i strategie modelowania do przewidywania przyszłości i podejmowania odpowiednich decyzji.
Jest zorientowany głównie na przyszłe wydarzenia. BI wykorzystuje poprzednie wyniki i dane historyczne, aby pomóc organizacji udoskonalić jej działalność.
Jest zorientowany głównie na wydarzenia z przeszłości i teraźniejszości. Główny cel Jego głównym celem jest wykrywanie złożonych problemów w firmie i decydowanie o sposobie działania. Pomaga w uzyskaniu wglądu w dane historyczne i rozwiązywaniu drobnych problemów. Główne zaangażowane techniki Techniki obejmują eksplorację danych, uczenie maszynowe, analizę semantyczną, analizę kohortową , dopasowywanie wzorców i wiele innych. Techniki obejmują eksplorację danych, raportowanie i tworzenie zapytań. Wykorzystanie Big Data. Często korzysta z Big Data. Prawie regularnie korzysta z Big Data. Typ analizy. Wykonuje bardzo dokładną analizę predykcyjną. Znajduje pierwotną przyczynę wzorzec danych.Wykorzystanie typu danychZaawansowana analityka wykorzystuje zarówno nieustrukturyzowane, jak i ustrukturyzowane typy danych.Inteligencja biznesowa obejmuje głównie ustrukturyzowane typy danych.PodejścieOpiera się na proaktywnym podejściu do zarządzania.Opracowuje reaktywne podejście biznesowe do przetwarzania informacji.Generowanie wiedzyW tej metodzie wiedza jest generowana automatycznie.Wiedza jest generowany ręcznie. Użytkownicy Analitycy biznesowi i naukowcy zajmujący się danymi są główni użytkownicy zaawansowanej analityki. Jest używany głównie przez analityków biznesowych i użytkowników.

Przypadki użycia zaawansowanych analiz

Zaawansowaną analitykę można wykorzystać na wiele sposobów w obecnym ekosystemie biznesowym, na przykład:

  • Optymalizacja łańcucha dostaw: Zaawansowana analityka może pomóc Twojej organizacji ocenić popyt, zmienić preferencje klientów, dostosować się do wahań kosztów i stworzyć dynamiczny łańcuch dostaw. Sprawia, że ​​łańcuch dostaw można dostosować do szybkich zmian rynkowych i pomaga redukować opóźnienia, ograniczać koszty dystrybucji i usprawniać procesy.
  • Przeprowadzanie analiz marketingowych: pomaga firmom w tworzeniu niestandardowych i ukierunkowanych kampanii marketingowych oraz sprzedaży produktów. W ten sposób możesz uniknąć nieskutecznych strategii i ograniczyć marnotrawstwo pieniędzy. Analizując przyszłe wyniki, możesz określić szanse sprzedaży dodatkowej i sprzedaży krzyżowej, a także poprawić jakość obsługi klienta.
  • Usprawnienie operacji biznesowych: Dzięki zaawansowanej analityce możesz usprawnić swoją działalność i dostosować ją do zmieniających się trendów rynkowych. W przeciwieństwie do narzędzi BI, które mogą nie dostosowywać się odpowiednio do zmieniających się warunków rynkowych, zaawansowana analityka może pomóc poprawić wydajność, przychody i produktywność Twojej organizacji.
  • Analiza wektorów ryzyka: wdrażając zaawansowaną analitykę, firmy mogą analizować ogromne zbiory danych i strumienie danych w czasie rzeczywistym. Pozwala to wykryć wzorce w danych, które mogą stwarzać większe ryzyko dla organizacji. Od oszustw płatniczych i luk w polisach po zobowiązania ubezpieczeniowe i monitorowanie reputacji klientów, zaawansowane analizy mogą pomóc ograniczyć ryzyko i zaoszczędzić pieniądze.

Niektóre zaawansowane narzędzia analityczne

# 1. hrabia

Countly to wydajne, zaawansowane narzędzie analityczne, które może pomóc Ci uzyskać głębszy wgląd w Twoją firmę na podstawie Twoich aplikacji. Jest dostępny w chmurze prywatnej lub może być hostowany samodzielnie. Pozwala śledzić wydajność produktu oraz zachowanie i podróż klienta w aplikacjach komputerowych, internetowych i mobilnych.

Cechy i zalety:

  • Pełna własność danych i kontrola
  • Jest rozszerzalny za pomocą wtyczek
  • Łatwiejszy dostęp do danych dzięki konfigurowalnym pulpitom nawigacyjnym
  • Analityka produktów
  • Wsparcie dla strategii śledzenia
  • Interaktywne powiadomienia push
  • Raportowanie e-maili i awarii
  • Większe bezpieczeństwo dzięki uprawnieniom użytkownika
  • Lepsza prywatność danych dzięki przestrzeganiu przepisów dotyczących zgodności, takich jak HIPAA, RODO i COPPA

W serwisie GitHub zdobył łącznie ponad 5,1 tys. gwiazdek i 949 rozwidleń.

#2. Nadzbiór Apache

Superset to platforma eksploracji i wizualizacji danych firmy Apache. Ta gotowa do zastosowania w przedsiębiorstwie, nowoczesna aplikacja Business Intelligence może rozszerzyć lub zastąpić zastrzeżone narzędzia BI dla wielu firm.

Cechy i zalety:

  • Możesz szybko tworzyć wykresy za pomocą interfejsu Superset bez kodu
  • Wykonuj zaawansowane zapytania za pomocą wydajnego internetowego edytora SQL
  • Szybkie definiowanie niestandardowych metryk i wymiarów za pomocą lekkiej warstwy semantycznej
  • Obsługuje prawie wszystkie bazy danych SQL po wyjęciu z pudełka
  • Wizualizacja danych z wieloma pięknymi wizualizacjami, takimi jak wykresy słupkowe, wizualizacje geoprzestrzenne itp.
  • Rozszerzalne opcje uwierzytelniania i ról zabezpieczeń
  • Konfigurowalna i lekka warstwa buforowania upraszczająca ładowanie bazy danych
  • Dostosowanie za pomocą interfejsu API

Całkiem dobrze integruje się również z wieloma źródłami danych i ma architekturę natywną dla chmury, która została stworzona od podstaw w celu łatwego skalowania.

#3. Wielkie Oczekiwania

Great Expectations (GX) umożliwia zespołom danych budowanie wspólnego zrozumienia zebranych danych poprzez lepsze profilowanie, dokumentację i testy jakości. Pomaga skutecznie zarządzać potokami danych i szybko wdrażać elastyczne i rozszerzalne testy jakości.

Cechy i zalety:

  • Bezproblemowo pasuje do obecnego stosu technologii i integruje się z potokami CI/CD
  • Przyspieszone wykrywanie danych, nawet w przypadku większych ilości danych
  • Automatycznie generowana dokumentacja danych
  • Lepsza kontrola i konserwacja danych dzięki procedurom zarządzania i bezpieczeństwa
  • Alerty i powiadomienia
  • Dobrze integruje się z wieloma systemami i narzędziami, takimi jak AWS S3, GCP itp.

Jego dokumentacja jest łatwa do zrozumienia zarówno dla użytkowników nietechnicznych, jak i technicznych.

Zasoby do nauki zaawansowanych analiz

# 1. Zaawansowana analiza danych z wykorzystaniem Pythona

Ten kurs pomoże Ci opanować zaawansowaną analitykę za pomocą Pythona i rozwiązywać problemy w czasie rzeczywistym.

#2. Advance Analytics with Excel – pakiet narzędzi do analizy danych/Solver

Ten kurs uczy zaawansowanej analizy danych w programie Excel przy użyciu narzędzi do analizy danych, takich jak pakiet narzędzi do statystyki i Solver do optymalizacji liniowej.

#3. Zaawansowana analityka z Spark- Patterns for Learning

Ta praktyczna książka autorstwa czterech analityków danych firmy Cloudera umożliwia przeprowadzanie analiz danych na dużą skalę przy użyciu platformy Spark. Tutaj znajdziesz przykłady podejścia i rozwiązywania różnych problemów analitycznych.

#4. Zaawansowana analityka w Power BI z R i Pythonem

Autor Ryan Wade podał przepisy Pythona i R, które pomogą Ci zastosować różne języki w dziedzinie analizy danych w Twojej pracy w MS Power BI.

#5. Zaawansowana analityka z Excelem 2019

Autor Manisha Nigam pozwala odkrywać różne metody i sposoby złożonej analizy, konsolidacji danych i prognozowania w oparciu o najnowsze trendy.

Wniosek

Zaawansowana analityka może okazać się wysoce efektywną i wydajną strategią biznesową, która pomoże Ci rozwijać się i kształtować cele, jednocześnie ograniczając ryzyko. Stale ewoluuje wraz z postępem technologii, dodając więcej widm i stając się coraz bardziej użytecznym. Z zaawansowanej analityki korzystają już duże marki, a wkrótce rozpowszechni się to m.in.

Możesz także zapoznać się z Augmented Analytics.