Uzlabota analīze un tās nozīme jūsu uzņēmumam

Uzlabotā analītika ietver sarežģītas, modernas metodes, ko organizācijas izmanto, lai veiktu labākas prognozes un pieņemtu biznesa lēmumus.

Tradicionālās datu analīzes un biznesa informācijas metodes šķiet neefektīvas daudzos lietošanas gadījumos šajā tehnoloģiski progresīvajā pasaulē.

Mūsdienās daudzas organizācijas pāriet no tradicionālajām metodēm uz modernām metodēm un tagad izmanto uzlabotās analītikas priekšrocības.

Daudzas uzlabotajā analīzē izmantotās metodes ietver mākslīgo intelektu (AI), mašīnmācīšanos (ML) un citas, lai palīdzētu organizācijām dažādos veidos.

Neatkarīgi no tā, vai tā ir mārketinga kampaņu izstrāde, nepilnību atrašana jaunā institucionālajā politikā vai banku sistēmu drošības uzlabošana, progresīvās analītikas izmantošana pieaug.

Šajā rakstā es apspriedīšu uzlaboto analīzi un to, kā tā ir svarīga jūsu uzņēmumam.

Sāksim!

Kas ir uzlabotā analīze?

Uzlabotā analīze ir datu analīzes metodoloģija, kas izmanto dažādus analītikas rīkus un metodes, lai prognozētu notikumus, prognozētu iznākumu, pieņemtu labākus lēmumus un gūtu vērtīgu ieskatu, lai uzlabotu uzņēmējdarbību.

Šeit izmantotās analīzes metodes ir AI, ML algoritmi, paredzamā modelēšana, biznesa procesu automatizācija, dziļa mācīšanās un citas, lai uzzinātu un analizētu biznesa datus no vairākiem avotiem. Uzlabotie analītikas risinājumi un rīki paplašina un apvieno gan preskriptīvo, gan paredzamo analīzi, lai vizualizētu datus, atrastu modeļus un uzlabotu lēmumu pieņemšanu.

Uzlabotā analītika tiek izmantota dažādās nozarēs un uzņēmumos, tostarp datu ieguvē, mārketingā, reklāmās un kiberdrošībā. Daudzi uzņēmumi to izmanto, lai gūtu ieskatu savā biznesā, atrastu nepilnības politikā, paredzētu tirgus dinamiku, atrastu jaunas tirgus tendences un izmantotu to daudziem citiem mērķiem.

Paredzams, ka uzlabotajā analīzē tiks iekļautas arī daudzas sarežģītas metodoloģijas, piemēram, digitālā kultūra, klasteru analīze, sarežģīta notikumu apstrāde, daudzfaktoru statistika, lēmumu izlūkošana utt.

Metodoloģiju saraksts progresīvās analītikas paspārnē nepārtraukti pieaug, un laika gaitā tiek pieņemtas jaunas metodes. Tomēr pamata uzdevumi, ko palīdz veikt šī analīzes metode, ir segmentēšana, klasifikācija, korelācija, prognozēšana un asociācija.

• Segmentēšana palīdz apvienot dažādus līdzīgus datus
• Klasifikācija palīdz klasificēt neklasificētas preces
• Korelācija ir viens no uzdevumiem, kas nosaka saistību starp vienumu īpašībām
• Prognozēšanas uzdevums sniedz uzņēmumam paredzamu nākotnes iznākumu
• Asociācija palīdz uzņēmumam novērtēt, cik reižu neapstrādātā datu kopā var notikt divu datu kopīga parādīšanās. Tas arī palīdz noteikt noteikumu atvasināšanu

Advanced Analytics: priekšrocības

Uzlabotā analīze ir spēcīga metode, ko izmanto daudzi uzņēmumi visā pasaulē. Tas nodrošina uzņēmumiem piekļuvi daudzām datu analīzes metodēm, kas palīdz novērst biznesa izaicinājumus un attīstīt organizāciju.

Uzlabotas analītikas priekšrocības ir:

• Precīza prognozēšana: uzlabotās analīzes galvenais ieguvums, kas piesaistījis lielāko daļu uzņēmumu, ir prognozēšanas augstais precizitātes līmenis. Atšķirībā no vecajiem BI rīkiem, kas joprojām izmanto nenoteiktības elementus, uzlabotā analīze var efektīvāk paredzēt rezultātus un palīdzēt jums pieņemt lēmumu. vai jums vajadzētu pieņemt savus biznesa lēmumus šajā virzienā.

• Labāka riska pārvaldība: risks ir jebkura biznesa neatņemama sastāvdaļa, un uzlabotā analītika kalpo kā labākais risinājums tā samazināšanai. Augstā prognozēšanas precizitāte palīdz organizācijai labāk pārvaldīt risku un samazina dārgu kļūdu iespējamību. Neatkarīgi no tā, vai sākat jaunu uzņēmumu vai izlaižat produktu, uzlabota analīze var palīdzēt novērst iespējamos zaudējumus.

• Iedziļināties detaļās: izmantojot uzlabotos analītikas rīkus, varat gūt dziļāku un praktiski izmantojamu ieskatu tirgus datos. Analizējot tirgus dinamiku un izmantojot paredzamo modelēšanu, jūs varat noteikt sava nākamā biznesa posma potenciālu tirgū.

• Ātrāki lēmumi: izmantojot ļoti precīzas nākotnes prognozes, varat pieņemt ātrākus lēmumus par jebkuru biznesa stratēģiju. Tas palīdz jums atbalstīt jebkuru lēmumu, ja esat paredzējis kādu labvēlīgu iznākumu.
• Ierobežo neobjektivitāti: vēl viens nozīmīgs uzlabotas analītikas ieviešanas ieguvums ir tās spēja ierobežot kognitīvās novirzes, kas var negatīvi ietekmēt jebkuru biznesa lēmumu. Uzlabotā analītika izmanto mašīnmācīšanos un AI, kas sniedz uz datiem vairāk balstītu rezultātu un loģiskāku risinājumu lēmumam.
• Iespēju un problēmu paredzēšana: izmantojot uzticamus progresīvus analītikas rīkus, uzņēmumi var noteikt jaunas iespējas tirgū un rīkoties atbilstoši pieprasījumam. Turklāt tas var arī palīdzēt jums pamanīt iespējamās problēmas jūsu biznesa pieejā un attiecīgi veikt izmaiņas.

Uzlabotās analīzes metodes

Uzlabotā analītika ietver dažādas metodes, kas darbojas kopā, lai palīdzētu organizācijām veikt prognozes un pieņemt biznesa lēmumus. Šeit ir dažas populāras metodes:

• Datu ieguve: datu ieguve ir viena no visbiežāk izmantotajām metodēm, ko izmanto, lai noteiktu modeļus, nepilnības un tendences ar noteiktu datu kopu. Tas arī palīdz izveidot attiecības starp mainīgajiem datu kopā, lai atrisinātu iespējamās problēmas. Datu ieguve apvieno AI, statistiku un mašīnmācīšanos, lai efektīvi veiktu uzdevumus.
• Sentimenta analīze: Sentimenta analīze ir moderna tehnika, kas izmanto dabiskās valodas apstrādi (NLP), biometriju un teksta analīzi, lai pārbaudītu, vai teksts ir negatīvs, neitrāls vai pozitīvs. Tas palīdz uzņēmumiem analizēt potenciālo klientu emocijas un to, kā viņi uztver zīmolu vai jaunu produktu.
• Lielo datu analīze: tā ir vēl viena labi zināma tehnika, kas tiek ieviesta uzlabotajā analīzē, lai novērtētu milzīgu daudzumu nestrukturētu, daļēji strukturētu un strukturētu datu. Šī metode ir ļoti noderīga, lai noskaidrotu tirgus tendences, korelāciju starp entītijām, slēptos modeļus, klientu patikas un citu slēptu informāciju no liela datu kopuma.

• Datu vizualizācija: datu vizualizācija parāda datus grafiskā formātā. Tā ir uzņēmējdarbības vienību standarta analīzes prakse, lai demonstrētu analīzi un citu informāciju, izmantojot grafisku attēlojumu. Datu vizualizācija ir vairāk nekā tikai grafiki un blokshēmas; tas parāda daudz vairāk informācijas, piemēram, kā jūsu uzņēmumam veicas un uz kurieni tas virzās.

• Klasteru analīze: uzlabotā analītika izmanto klasteru analīzi, lai analizētu nestrukturētas datu kopas un identificētu līdzīgu datu punktu kopas. Tā ir izplatīta analīzes metode, kas palīdz uzņēmumiem klasificēt nestrukturētus datus un izmantot tos saistītās informācijas atrašanai. Šis paņēmiens palīdz ne tikai līdzības, bet arī palīdz atrast atšķirības šajos datu punktos un vizuāli parādīt tos.
• Mašīnmācīšanās: bez šaubām, mašīnmācīšanās ir plaši izmantota uzlabota analītikas tehnika, kurā tā apgūst svarīgu informāciju no savāktajiem datu avotiem un izstrādā detalizētu modeli. Tas palīdz identificēt sarežģītus modeļus un izveidot precīzas prognozes, kas palīdzēs izlemt par organizācijas ceļvedi.

• Sarežģīta notikumu apstrāde: kompleksa notikumu apstrāde ir noderīga metode, kas palīdz izsekot un analizēt strukturētu datu plūsmas reāllaikā un paredzēt ļoti precīzus praktiskus secinājumus. Tas izmanto specializētu modeļu saskaņošanas paņēmienu, lai atpazītu jebkuru notikumu vai darbību un sniegtu visu svarīgo informāciju par to, kā reaģēt uz šo notikumu.

• Kohortas analīze: šī metode palīdz sadalīt milzīgas datu kopas saistītās kopās un izmantot ieskatus, lai veiktu nākamo darbību mērķa tirgū.

Uzņēmumi izmanto šo paņēmienu, lai, pamatojoties uz dažādām analīzēm, izkliedētu lielu klientu informācijas apjomu un pēc tam sadalītu tos saistītās grupās. To bieži izmanto, lai pārbaudītu dažādu pieņēmumu hipotēžu precizitāti, pamatojoties uz izlases datiem.

• Prognozējošā modelēšana: Uzņēmumi plaši izmanto prognozējošo modelēšanu, jo tā palīdz prognozēt biznesa stratēģijas nākotnes rezultātus. Prognoze ir balstīta uz vēsturiskiem datiem, un šī metode iznākuma prognozēšanai izmanto mašīnmācīšanos un statistisko modelēšanu. Izmantojot prognozes, uzņēmumi var attiecīgi pieņemt lēmumus par turpmākajām darbībām, vienlaikus samazinot riskus.
• Simulācijas analītika: Simulācijas analīze ir noderīga uzņēmumiem, jo ​​šī metode palīdz prognozēt alternatīvus rezultātus, kas var notikt lēmuma īstenošanas laikā, pirms vai pēc tam.
• Daudzfaktoru statistika: tā ir ļoti progresīva tehnika, kas ietver dažādas metodes, lai pārbaudītu saikni starp dažādiem mainīgajiem datu kopā. Tas vienlaikus identificē savienojumu, lai nodrošinātu precīzu rezultātu.
• Straumēšanas analīze: Straumēšanas analīze ir moderna, uzlabota tehnika, kas nepārtraukti novērtē liela joslas platuma straumēšanas datus, turklāt arī reāllaikā. Daudzi uzņēmumi, kas vada tiešsaistes veikalus, bieži izmanto šo paņēmienu, lai izprastu dažādu informāciju, kas saistīta ar pārdošanu un klientu uzvedību.
• Preskriptīvā analītika: organizācijas bieži izmanto preskriptīvo analīzi, jo tā apvieno paredzamās analītikas un biznesa informācijas atribūtus. Šis paņēmiens palīdz organizācijām izlemt nākamo soli un sagatavot ceļu, pamatojoties uz iepriekšējiem ierakstiem. To īpaši izmanto, ja organizācija ir skeptiska par savu pieeju un vēlas zināt, kura pieeja nodrošinās labāku biznesa rezultātu.

Biznesa informācija salīdzinājumā ar Advanced Analytics

Biznesa inteliģence (BI) un uzlabotā analītika ir divas populārākās izvēles biznesa organizācijām, lai palīdzētu tām pieņemt ļoti precīzus, uz datiem balstītus lēmumus. Lai gan to mērķis ir līdzīgi uzdevumi, starp tiem ir daudz atšķirību.

Advanced AnalyticsBusiness IntelligenceDefinīcija Izvērstā analītika izmanto dažādas modernas metodes un modelēšanas stratēģijas, lai prognozētu nākotni un attiecīgi pieņemtu lēmumus.
Tas galvenokārt ir orientēts uz nākotnes notikumiem. BI izmanto iepriekšējos rezultātus un vēsturiskos datus, lai palīdzētu organizācijai uzlabot savu uzņēmējdarbību.
Tas galvenokārt ir orientēts uz pagātnes un tagadnes notikumiem. Galvenais mērķis Tās galvenais mērķis ir noskaidrot sarežģītas problēmas uzņēmumā un attiecīgi izlemt par rīcību. Tas palīdz gūt ieskatu vēsturiskajos datos un risināt nelielas problēmas. Galvenās iesaistītās metodesTehnikas ietver datu ieguvi, mašīnmācīšanos, semantisko analīzi, kohortas analīzi. , modeļu saskaņošana un daudz ko citu.Paņēmieni ietver datu ieguvi, pārskatu veidošanu un vaicājumu veikšanu.Lielo datu lietojumsTā bieži izmanto lielos datus.Tā gandrīz regulāri izmanto lielos datus.Analīzes veidsTā veic ļoti precīzu paredzamo analīzi.Tā noskaidro galveno iemeslu datu modelis.Datu veidu lietojums Uzlabotā analīzē tiek izmantoti gan nestrukturēti, gan strukturēti datu tipi.Uzņēmējdarbības informācija ietver galvenokārt strukturētus datu tipus.PieejaTā izmanto proaktīvu pārvaldības pieeju.Tā veido reaktīvu biznesa pieeju informācijas apstrādei.Zināšanu ģenerēšanaZināšanas tiek ģenerētas automātiski, izmantojot šo metodi.Zināšanas. tiek ģenerēts manuāli.LietotājiBiznesa analītiķi un datu zinātnieki ir galvenie uzlabotās analītikas lietotāji. To galvenokārt izmanto biznesa analītiķi un lietotāji.

Advanced Analytics izmantošanas gadījumi

Uzlaboto analīzi var izmantot daudzos veidos jūsu pašreizējā biznesa ekosistēmā, piemēram:

• Piegādes ķēdes optimizācija: uzlabota analīze var palīdzēt jūsu organizācijai novērtēt pieprasījumu, mainīt klientu vēlmes, pielāgoties izmaksu svārstībām un izveidot dinamisku piegādes ķēdi. Tas padara piegādes ķēdi pielāgojamu ātrām tirgus izmaiņām un palīdz samazināt kavēšanos, ierobežot izplatīšanas izmaksas un racionalizēt procesus.

• Mārketinga analīzes veikšana: tas palīdz uzņēmumiem veikt pielāgotas un mērķtiecīgas mārketinga kampaņas un pārdot produktus. Tādā veidā jūs varat izvairīties no neefektīvām stratēģijām un samazināt naudas izšķērdēšanu. Analizējot nākotnes rezultātus, varat noteikt papildu pārdošanas un savstarpējās pārdošanas iespējas, kā arī uzlabot klientu pieredzi.
• Uzņēmējdarbības darbības racionalizēšana: izmantojot uzlaboto analīzi, varat racionalizēt savu darbību un likt tām pielāgoties mainīgajām tirgus tendencēm. Atšķirībā no BI rīkiem, kas var neatbilstoši pielāgoties mainīgajiem tirgus apstākļiem, uzlabotā analīze var palīdzēt uzlabot jūsu organizācijas veiktspēju, ieņēmumus un produktivitāti.
• Riska vektoru analīze: ieviešot uzlabotu analīzi, uzņēmumi var analizēt milzīgas datu kopas un datu plūsmas reāllaikā. Tas ļauj noteikt datu modeļus, kas var radīt lielāku risku organizācijai. No maksājumu krāpšanas un politikas nepilnībām līdz apdrošināšanas saistībām un klientu reputācijas uzraudzībai, uzlabota analīze var palīdzēt mazināt riskus un ietaupīt naudu.

Daži uzlaboti Analytics rīki

#1. Skaitliski

Countly ir efektīvs uzlabotas analīzes rīks, kas var palīdzēt gūt dziļāku ieskatu par savu biznesu no jūsu lietojumprogrammām. Tas ir pieejams privātā mākonī vai var tikt mitināts pats. Tas ļauj izsekot jūsu produkta veiktspējai un klienta uzvedībai un ceļojumam galddatoros, tīmeklī un mobilajās lietojumprogrammās.

Funkcijas un priekšrocības:

• Pilnīga datu īpašumtiesības un kontrole
• Tas ir paplašināms, izmantojot spraudņus
• Vieglāka piekļuve datiem ar pielāgojamiem informācijas paneļiem
• Produktu analīze
• Atbalsts izsekošanas stratēģijai
• Interaktīvie push paziņojumi
• E-pasts un avāriju ziņošana
• Lielāka drošība ar lietotāja atļaujām
• Uzlabota datu konfidencialitāte, ievērojot atbilstības noteikumus, piemēram, HIPAA, GDPR un COPPA

Vietnē GitHub tas kopumā ir ieguvis 5,1 000 zvaigznes un 949 dakšas.

#2. Apache Superset

Superset ir Apache datu izpētes un vizualizācijas platforma. Šī uzņēmumam paredzētā, modernā biznesa informācijas lietojumprogramma var papildināt vai aizstāt patentētos BI rīkus daudziem uzņēmumiem.

Funkcijas un priekšrocības:

• Varat ātri izveidot diagrammas, izmantojot Superset bezkoda interfeisu
• Veiciet uzlabotus vaicājumus, izmantojot jaudīgo tīmekļa SQL redaktoru
• Ātri definējiet pielāgotu metriku un izmērus, izmantojot vieglu semantisko slāni
• Atbalsta gandrīz visas SQL datu bāzes
• Datu vizualizācija ar daudzām skaistām vizualizācijām, piemēram, joslu diagrammām, ģeotelpiskām vizualizācijām utt.
• Paplašināmas drošības autentifikācijas un lomu iespējas
• Konfigurējams un viegls kešatmiņas slānis, lai vienkāršotu datu bāzes ielādi
• Pielāgošana ar API

Tas arī diezgan labi integrējas ar vairākiem datu avotiem, un tam ir mākoņdatošanas arhitektūra, kas ir izveidota no jauna, lai to varētu viegli mērogot.

#3. Lielas cerības

Great Expectations (GX) ļauj datu komandām veidot kopīgu izpratni par savāktajiem datiem, izmantojot labāku profilēšanu, dokumentāciju un kvalitātes pārbaudi. Tas palīdz efektīvi pārvaldīt datu cauruļvadus un ātri izvietot elastīgu un paplašināmu kvalitātes pārbaudi.

Funkcijas un priekšrocības:

• Nemanāmi iekļaujas pašreizējā tehnoloģiju komplektā un integrējas ar CI/CD cauruļvadiem
• Paātrināta datu atklāšana pat lielākiem datu apjomiem
• Automātiski ģenerēta datu dokumentācija
• Labāka datu kontrole un uzturēšana ar pārvaldības un drošības procedūrām
• Brīdinājumi un paziņojumi
• Labi integrējas ar daudzām sistēmām un rīkiem, piemēram, AWS S3, GCP utt.

Tās dokumentācija ir viegli saprotama gan netehniskiem, gan tehniskiem lietotājiem.

Resursi, lai mācītos uzlaboto analīzi

#1. Papildu datu analīze, izmantojot Python

Šis kurss palīdzēs jums apgūt progresīvu analīzi, izmantojot Python un risinot reāllaika problēmas.

#2. Advance Analytics ar Excel — datu analīzes rīkkopa/risinātājs

Šis kurss māca progresīvu datu analīzi programmā Excel, izmantojot datu analīzes rīkus, piemēram, rīkkopu statistikai un Solver lineārajai optimizācijai.

#3. Uzlabota analīze ar Spark- Patterns mācībām

Šī četru Cloudera datu zinātnieku praktiskā grāmata ļauj veikt liela mēroga datu analīzi, izmantojot Spark. Šeit jūs atradīsiet piemērus, kā risināt dažādas analītikas problēmas.

#4. Uzlabota analīze Power BI ar R un Python

Autors Raiens Veids ir sniedzis Python un R receptes, lai palīdzētu jums izmantot dažādas valodas datu analīzes laukā jūsu darbam MS Power BI.

#5. Advanced Analytics ar Excel 2019

Autors Manisha Nigam ļauj izpētīt dažādas metodes un veidus sarežģītai analīzei, datu konsolidācijai un prognozēšanai, pamatojoties uz jaunākajām tendencēm.

Secinājums

Uzlabotā analītika var izrādīties ļoti efektīva un iedarbīga biznesa stratēģija, lai palīdzētu jums augt un veidot savus mērķus, vienlaikus mazinot riskus. Tas nepārtraukti attīstās līdz ar tehnoloģiju attīstību, pievienojot vairāk spektru un kļūstot noderīgāks. Lielie zīmoli jau izmanto progresīvu analīzi, un drīz tā izplatīsies citu starpā.

Varat arī izpētīt paplašināto analīzi.