Fejlett analitika és jelentősége az Ön vállalkozása számára

A fejlett analitika olyan összetett, modern technikákat foglal magában, amelyeket a szervezetek jobb előrejelzések és üzleti döntések meghozatalára használnak.

Úgy tűnik, hogy a hagyományos adatelemzési és üzleti intelligencia technikák sok felhasználási esetben nem hatékonyak ebben a technológiailag fejlődő világban.

Napjainkban sok szervezet a hagyományos módszerekről a modern technikák felé mozdul el, és most kihasználja a fejlett analitika előnyeit.

A fejlett analitikában használt számos technika magában foglalja a mesterséges intelligenciát (AI), a gépi tanulást (ML) és még sok mást, amelyek sokféle módon segítik a szervezeteket.

Legyen szó marketingkampányok kidolgozásáról, az új intézményi politikák kibúvóinak megtalálásáról vagy a bankrendszerek biztonságának javításáról, a fejlett elemzések használata egyre növekszik.

Ebben a cikkben a haladó analitikáról és annak fontosságáról fogok beszélni az Ön vállalkozása számára.

Kezdjük!

Mi az a Haladó Analytics?

Az Advanced analytics egy olyan adatelemzési módszertan, amely különböző analitikai eszközöket és technikákat alkalmaz az események előrejelzésére, az eredmények előrejelzésére, a jobb döntések meghozatalára és az üzleti élet javítása érdekében értékes betekintésre.

Az itt használt elemzési technikák közé tartozik a mesterséges intelligencia, az ML algoritmusok, a prediktív modellezés, az üzleti folyamatok automatizálása, a mély tanulás és még sok más, amellyel több forrásból tanulhatunk és elemezhetünk üzleti adatokat. A fejlett analitikai megoldások és eszközök kibővítik és kombinálják az előíró és a prediktív elemzést az adatok megjelenítéséhez, minták megtalálásához és a döntéshozatal javításához.

A fejlett analitika számos iparágban és vállalkozásban használható, beleértve az adatbányászatot, a marketinget, a reklámozást és a kiberbiztonságot. Sok vállalkozás arra használja, hogy betekintést nyerjen a vállalkozásába, megtalálja a kiskapukat a politikákban, előre jelezze a piaci dinamikát, új piaci trendeket találjon, és sok más célra is felhasználja.

Számos komplex módszertan, mint például a digitális kultúra, a klaszteranalízis, a komplex eseményfeldolgozás, a többváltozós statisztika, a döntési intelligencia stb. is várhatóan bekerül a fejlett elemzésbe.

A fejlett analitika égisze alatt álló módszertanok listája folyamatosan bővül, és idővel új technikákat alkalmaznak. Azonban az alapvető feladatok, amelyeket ez az elemzési módszer segít megvalósítani, a szegmentálás, az osztályozás, a korreláció, az előrejelzés és az asszociáció.

  • A szegmentálás segít a különböző hasonló adatok kombinálásában
  • Az osztályozás segít a nem osztályozott elemek osztályozásában
  • A korreláció egy olyan feladat, amely azonosítja az elemek tulajdonságai közötti kapcsolatot
  • Az előrejelzési feladat kiszámítható jövőbeli eredményt ad a vállalkozásnak
  • Az egyesület segít a vállalkozásnak felmérni, hogy hányszor fordulhat elő két adat együttes előfordulása egy nyers adatkészletben. Segít a szabályok levezetésének azonosításában is

Advanced Analytics: Előnyök

A fejlett elemzés egy hatékony módszer, amelyet sok vállalkozás használ szerte a világon. Hozzáférést biztosít a vállalkozások számára számos adatelemzési technikához, amelyek segítik őket az üzleti kihívások elkerülésében és a szervezet növekedésében.

A fejlett elemzés előnyei a következők:

  • Pontos előrejelzés: A fejlett elemzés elsődleges előnye, amely a legtöbb vállalkozást vonzotta felé, az előrejelzések nagy pontossága. A régi BI-eszközökkel ellentétben, amelyek még mindig használnak bizonytalansági elemeket, a fejlett elemzés hatékonyabban tudja előre jelezni az eredményeket, és segít a döntésben. hogy üzleti döntéseit abba az irányba kell-e hoznia.
  • Jobb kockázatkezelés: A kockázat minden üzlet szerves részét képezi, és a fejlett analitika szolgálja a legjobb megoldást annak minimalizálására. A nagy előrejelzési pontosság segíti a szervezetet a jobb kockázatkezelésben, és csökkenti a költséges hibák lehetőségét. Akár új vállalkozásba kezd, akár egy terméket dob ​​piacra, a fejlett elemzés segíthet megelőzni az esetleges veszteségeket.
  • A részletekbe mélyedés: A fejlett elemzőeszközökkel mélyebb, gyakorlatias betekintést nyerhet a piaci adatokba. A piac dinamikájának elemzésével és a prediktív modellezés használatával azonosíthatja a következő üzleti lépésben rejlő lehetőségeket a piacon.
  6 módszer az „egyéb” fájlok törlésére a MIUI-t futtató Xiaomi, Redmi és POCO telefonokon

  • Gyorsabb döntések: A rendkívül pontos jövőbeli előrejelzésekkel gyorsabban hozhat döntéseket bármely üzleti stratégiával kapcsolatban. Segít támogatni minden olyan döntést, ahol bármilyen kedvező eredményt jósol.
  • Csökkenti az előítéleteket: A fejlett analitika megvalósításának másik fő előnye, hogy képes megfékezni a kognitív torzításokat, amelyek negatívan befolyásolhatják bármely üzleti döntést. A fejlett elemzés a gépi tanulást és az AI-t használja, amely adatközpontúbb eredményt és logikus megoldást kínál a döntéshez.
  • Lehetőségek és problémák előrejelzése: Megbízható fejlett elemzőeszközök használatával a vállalkozások új lehetőségeket azonosíthatnak a piacon, és az igényeknek megfelelően cselekedhetnek. Ezen túlmenően abban is segíthet, hogy észrevegye az üzleti megközelítés lehetséges problémáit, és ennek megfelelően változtassa meg.

Az Advanced Analytics technikái

A fejlett elemzés számos olyan technikát foglal magában, amelyek együtt segítik a szervezeteket az előrejelzések és az üzleti döntések meghozatalában. Íme néhány népszerű technika:

  • Adatbányászat: Az adatbányászat az egyik leggyakrabban használt technika, amelyet egy adott adatkészlettel kapcsolatos minták, kiskapuk és trendek azonosítására használnak. Segít az adathalmaz változói közötti kapcsolat létrehozásában is a lehetséges problémák megoldása érdekében. Az adatbányászat kombinálja az AI-t, a statisztikákat és a gépi tanulást a feladatok hatékony végrehajtása érdekében.
  • Érzelemelemzés: A hangulatelemzés egy modern technika, amely természetes nyelvi feldolgozást (NLP), biometrikus adatokat és szövegelemzést használ annak ellenőrzésére, hogy a szöveg negatív, semleges vagy pozitív. Segíti a vállalkozásokat potenciális ügyfeleik érzelmeinek elemzésében, valamint azt, hogy hogyan érzékelnek egy márkát vagy egy új terméket.
  • Big Data elemzés: Ez egy másik jól ismert technika, amelyet a fejlett elemzésben alkalmaznak a strukturálatlan, félig strukturált és strukturált adatok hatalmas mennyiségének felmérésére. Ez a technika nagyon hasznos a piaci trendek, az entitások közötti összefüggések, a rejtett minták, a vásárlók tetszésének és egyéb rejtett információk nagyszámú adathalmazból való kiderítésére.

  • Adatvizualizáció: Az adatvizualizáció grafikus formátumban jeleníti meg az adatokat. Az üzleti szervezetek szokásos elemzési gyakorlata, hogy az elemzéseket és egyéb információkat grafikus ábrázoláson keresztül mutassák be. Az adatvizualizáció több, mint pusztán grafikonok és folyamatábrák; sokkal több információt mutat meg, például azt, hogy hogyan teljesít a vállalkozása, és hová tart.
  • Klaszterelemzés: A fejlett elemzés fürtelemzést használ a strukturálatlan adatkészletek elemzésére és a hasonló adatpontokból álló klaszterek azonosítására. Ez egy elterjedt elemzési módszer, amely segíti a vállalkozásokat a strukturálatlan adatok osztályozásában és a kapcsolódó információk megtalálásában. Ez a technika nemcsak a hasonlóságokon, hanem az adatpontok különbségeinek megtalálásában és vizuális megjelenítésében is segít.
  • Gépi tanulás: Kétségtelen, hogy a gépi tanulás egy sokat használt fejlett analitikai technika, ahol létfontosságú információkat tanul az összegyűjtött adatforrásokból, és részletes modellt állít elő. Ez segít az összetett minták azonosításában és pontos előrejelzések létrehozásában, amelyek segítenek meghatározni a szervezet útitervét.
  • Komplex eseményfeldolgozás: A komplex eseményfeldolgozás hasznos módszer, amely segít valós időben nyomon követni és elemezni a strukturált adatfolyamokat, és megjósolni a rendkívül pontos, végrehajtható következtetéseket. Speciális mintaillesztési technikát alkalmaz, hogy felismerjen minden eseményt vagy cselekvést, és megadja az összes létfontosságú információt az adott eseményre való reagáláshoz.
  • Kohorszelemzés: Ez a technika segít a hatalmas adathalmazok összefüggő halmazokra bontásában, és a betekintések felhasználásában a következő lépés megtételéhez a célpiacon.
  Hogyan lehet meghívni valakit egy kiszolgálóra a Discordban

A vállalkozások ezt a technikát arra használják, hogy különféle elemzések alapján nagy mennyiségű ügyfél-információt rendezzenek el, majd azokat összefüggő csoportokba sorolják. Gyakran használják a mintaadatokon alapuló, különböző feltevések hipotéziseinek pontosságának tesztelésére.

  • Prediktív modellezés: A prediktív modellezést széles körben használják a vállalkozások, mert segít nekik előrejelzéseket készíteni az üzleti stratégia jövőbeli eredményeiről. Az előrejelzés előzményadatokon alapul, és ez a technika gépi tanulást és statisztikai modellezést használ az eredmény előrejelzéséhez. Az előrejelzések segítségével a vállalkozások ennek megfelelően dönthetnek a következő lépéseikről, miközben minimalizálják a kockázatokat.
  • Szimulációs elemzés: A szimulációs analitika előnyös a vállalkozások számára, mivel ez a technika segít megjósolni a döntés végrehajtása során, előtt vagy után bekövetkező alternatív eredményeket.
  • Többváltozós statisztika: Ez egy rendkívül fejlett technika, amely különböző módszereket foglal magában az adathalmazon belüli különböző változók közötti kapcsolat vizsgálatára. A pontos eredmény érdekében egyúttal azonosítja a kapcsolatot.
  • Streaming analytics: Az adatfolyam-elemzés egy modern, fejlett technika, amely folyamatosan, és valós időben is értékeli a nagy sávszélességű adatfolyamokat. Sok online áruházat üzemeltető vállalkozás gyakran használja ezt a technikát az értékesítéssel és a vásárlói magatartással kapcsolatos különböző információk megértésére.
  • Előíró elemzés: A preskriptív elemzést gyakran használják a szervezetek, mivel egyesíti a prediktív elemzés és az üzleti intelligencia tulajdonságait. Ez a technika segít a szervezeteknek eldönteni a következő lépést, és a múltbeli feljegyzések alapján kikövezni az utat. Kifejezetten akkor használatos, ha egy szervezet szkeptikus a megközelítésével kapcsolatban, és tudni szeretné, melyik megközelítés fog jobb üzleti eredményt elérni.

Üzleti intelligencia kontra Advanced Analytics

Az üzleti intelligencia (BI) és a fejlett analitika a két legnépszerűbb választás az üzleti szervezetek számára, amelyek segítségével rendkívül pontos, adatvezérelt döntéseket hozhatnak. Annak ellenére, hogy hasonló feladatokat céloznak meg, sok különbség van köztük.

Advanced AnalyticsBusiness IntelligenceDefinition Az Advanced analytics különféle modern technikákat és modellezési stratégiákat használ a jövő előrejelzésére és a megfelelő döntések meghozatalára.
Főleg a jövőbeli eseményekre irányul. A BI korábbi teljesítményeket és előzményadatokat használ fel, hogy segítse a szervezetet üzleti tevékenységének javításában.
Főleg a múlt és a jelen eseményeire irányul. Elsődleges célja Elsődleges célja a vállalkozás összetett problémáinak feltárása, és ennek megfelelő cselekvési irányok meghatározása. Segít betekintést nyerni a múltbeli adatokba és megoldani a kisebb problémákat. A főbb technikák A technikák közé tartozik az adatbányászat, a gépi tanulás, a szemantikai elemzés és a kohorsz elemzés. , mintaegyeztetés és még sok más.A technikák közé tartozik az adatbányászat, a jelentéskészítés és a lekérdezés.Big Data UsageGyakran használ Big Data.Szinte rendszeresen használ Big Data.Analysis TypeEz rendkívül pontos prediktív elemzést végez.Kideríti a adatminta.Adattípus-használat A fejlett elemzés strukturálatlan és strukturált adattípusokat egyaránt használ.Az üzleti intelligencia főként strukturált adattípusokat foglal magában.MegközelítésProaktív menedzsment megközelítést alkalmaz.Reaktív üzleti megközelítést alkalmaz az információk feldolgozásához.Tudásgenerálás A tudás automatikusan generálódik ezzel a módszerrel.Tudás manuálisan jön létre.UsersBusiness elemzők és adattudósok a a fejlett elemzés fő felhasználói. Főleg üzleti elemzők és felhasználók használják.

Használja az Advanced Analytics eseteit

A fejlett analitika sokféleképpen használható a jelenlegi üzleti ökoszisztémában, például:

  • Ellátási lánc optimalizálása: A fejlett elemzések segítségével szervezete felmérheti a keresletet, a változó vásárlói preferenciákat, alkalmazkodhat a költségingadozásokhoz, és dinamikus ellátási láncot hozhat létre. Alkalmazkodóvá teszi az ellátási láncot a gyors piaci változásokhoz, és segít csökkenteni a késéseket, visszafogni az elosztási költségeket és ésszerűsíteni a folyamatokat.
  • Marketingelemzés végrehajtása: Segít a vállalkozásoknak személyre szabott és célzott marketingkampányok elkészítésében és termékek értékesítésében. Így elkerülheti a nem hatékony stratégiákat és csökkentheti a pénzpazarlást. A jövőbeli eredmények elemzésével azonosíthatja a továbbértékesítés és a keresztértékesítés esélyeit, valamint javíthatja a vásárlói élményt.
  • Az üzleti műveletek egyszerűsítése: A fejlett analitikával egyszerűsítheti működését, és alkalmazkodhat a változó piaci trendekhez. Ellentétben az olyan BI-eszközökkel, amelyek esetleg nem alkalmazkodnak megfelelően a változó piaci feltételekhez, a fejlett elemzések segíthetnek a szervezet teljesítményének, bevételének és termelékenységének javításában.
  • Kockázati vektorok elemzése: A fejlett analitika megvalósításával a vállalkozások valós időben elemezhetnek hatalmas adatkészleteket és adatfolyamokat. Ez lehetővé teszi az adatok olyan mintáinak észlelését, amelyek nagyobb kockázatot jelenthetnek a szervezet számára. A fizetési csalástól és a kötvényhézagoktól a biztosítási kötelezettségekig és az ügyfelek hírnevének nyomon követéséig a fejlett elemzés segíthet a kockázatok mérséklésében és pénzt takaríthat meg.
  Hogyan előzzük meg a kiberlopást a munkahelyen [+5 Tools]

Néhány speciális elemzési eszköz

#1. Számtalan

A Countly egy hatékony, fejlett elemzőeszköz, amely segítségével mélyebb betekintést nyerhet a vállalkozásába az alkalmazásaiból. Elérhető privát felhőn, vagy önállóan is tárolható. Segítségével nyomon követheti terméke teljesítményét, valamint az ügyfelek viselkedését és útját asztali, webes és mobilalkalmazásokban.

Tulajdonságok és előnyök:

  • Az adatok teljes körű tulajdonjoga és ellenőrzése
  • Beépülő modulok segítségével bővíthető
  • Könnyebb adathozzáférés a testreszabható műszerfalakkal
  • Termékelemzés
  • Nyomon követési stratégia támogatása
  • Interaktív push értesítések
  • E-mail és hibajelentés
  • Nagyobb biztonság felhasználói engedélyekkel
  • Továbbfejlesztett adatvédelem a megfelelőségi előírások, például a HIPAA, a GDPR és a COPPA betartásával

A GitHubon összesen 5,1 ezer csillagot és 949 forkot gyűjtött be.

#2. Apache Superset

A Superset az Apache adatfeltáró és -vizualizációs platformja. Ez a vállalati használatra kész, modern üzleti intelligencia alkalmazás számos vállalkozás számára kiegészítheti vagy helyettesítheti a szabadalmaztatott BI-eszközöket.

Tulajdonságok és előnyök:

  • A Superset kód nélküli interfészével gyorsan készíthet diagramokat
  • Végezzen haladó lekérdezést a hatékony webalapú SQL-szerkesztővel
  • Egyéni metrikákat és méreteket gyorsan meghatározhat egy könnyű szemantikai réteggel
  • Szinte az összes SQL-adatbázist támogatja
  • Adatvizualizáció számos gyönyörű vizualizációval, például oszlopdiagramokkal, térinformatikai vizualizációkkal stb.
  • Bővíthető lehetőségek a biztonsági hitelesítéshez és szerepkörökhöz
  • Konfigurálható és könnyű gyorsítótárazási réteg az adatbázis betöltésének egyszerűsítésére
  • Testreszabás API-val

Ezenkívül meglehetősen jól integrálható több adatforrással, és felhőalapú natív architektúrája van, amelyet a semmiből alakítottak ki a könnyű méretezés érdekében.

#3. Nagy várakozás

A Great Expectations (GX) lehetővé teszi az adatcsoportok számára, hogy jobb profilalkotás, dokumentáció és minőségi tesztelés révén közösen értelmezzék az összegyűjtött adatokat. Segítségével hatékonyan kezelheti adatfolyamait, és gyorsan telepítheti a rugalmas és bővíthető minőségellenőrzést.

Tulajdonságok és előnyök:

  • Zökkenőmentesen illeszkedik a jelenlegi technológiai halmazba, és integrálható a CI/CD csővezetékekkel
  • Gyorsított adatfelderítés, még nagyobb adatmennyiségek esetén is
  • Automatikusan generált adatdokumentáció
  • Jobb adatkezelés és karbantartás irányítási és biztonsági eljárásokkal
  • Figyelmeztetések és értesítések
  • Jól integrálható számos rendszerrel és eszközzel, mint például az AWS S3, GCP stb.

Dokumentációja könnyen érthető mind a nem műszaki, mind a műszaki felhasználók számára.

Erőforrások a haladó elemzések megismeréséhez

#1. Speciális adatelemzés Python használatával

Ez a tanfolyam segít elsajátítani a haladó elemzéseket a Python használatával és valós idejű problémák megoldásával.

#2. Advance Analytics with Excel – adatelemző eszközcsomag/Solver

Ez a kurzus haladó szintű adatelemzést tanít Excelben olyan adatelemző eszközök használatával, mint a statisztikai eszközcsomag és a lineáris optimalizálás Solver.

#3. Haladó elemzés Spark-mintákkal a tanuláshoz

Ez a négy Cloudera adattudós gyakorlati könyve lehetővé teszi, hogy nagyszabású adatelemzést végezzen a Spark segítségével. Itt példákat talál a különböző elemzési problémák megközelítésére és megoldására.

#4. Speciális elemzések a Power BI-ban R és Python segítségével

A szerző, Ryan Wade Python- és R-recepteket adott, amelyek segítségével különböző nyelveket alkalmazhat az adatelemzési területen az MS Power BI-ban végzett munkájában.

#5. Advanced Analytics Excel 2019 segítségével

A szerző Manisha Nigam lehetővé teszi, hogy a legújabb trendek alapján különféle módszereket és módokat fedezzen fel komplex elemzéshez, adatok konszolidálásához és előrejelzéséhez.

Következtetés

A fejlett elemzés rendkívül hatékony és eredményes üzleti stratégiának bizonyulhat, amely segít a növekedésben és a célok kialakításában, miközben csökkenti a kockázatokat. Folyamatosan fejlődik a technológiák fejlődésével, egyre több spektrumot ad, és egyre hasznosabbá válik. A nagy márkák már használnak fejlett analitikát, és hamarosan ez is elterjed többek között.

Fedezheti a kiterjesztett elemzést is.