Analiza performantă se bazează pe metode complexe și actuale, pe care organizațiile le folosesc pentru a realiza estimări și a lua decizii de afaceri mai eficiente.
Tehnicile clasice de analiză a datelor și de business intelligence par să nu mai fie eficiente în multe situații de aplicare, într-o lume caracterizată de un progres tehnologic continuu.
În prezent, multe companii renunță la abordările tradiționale, adoptând tehnici inovatoare și profitând de avantajele analizei avansate.
Multe tehnici utilizate în analiza avansată includ inteligența artificială (AI), învățarea automată (ML) și altele, oferind organizațiilor asistență în diverse aspecte.
Indiferent dacă este vorba de crearea de campanii de marketing, identificarea punctelor slabe în politicile interne sau consolidarea securității sistemelor bancare, utilizarea analizei avansate este în plină ascensiune.
În acest articol, voi discuta despre analiza avansată și impactul său semnificativ asupra afacerii dumneavoastră.
Să începem!
Ce reprezintă Analiza Avansată?
Analiza avansată este o abordare de analiză a datelor care folosește diverse instrumente și tehnici analitice pentru a prognoza evenimente, a prezice rezultate, a lua decizii mai bune și a obține informații valoroase pentru a optimiza activitatea economică.
Tehnicile analitice folosite includ AI, algoritmi ML, modelarea predictivă, automatizarea proceselor de afaceri, învățarea profundă și altele, cu scopul de a studia și analiza datele de afaceri din surse multiple. Soluțiile și instrumentele de analiză avansată extind și combină atât analiza prescriptivă, cât și cea predictivă pentru a vizualiza datele, a descoperi tipare și a optimiza procesul decizional.
Analiza avansată este utilizată în diverse sectoare și afaceri, inclusiv în extracția de date, marketing, publicitate și securitate cibernetică. Multe companii o utilizează pentru a înțelege mai bine activitatea lor, pentru a identifica punctele slabe ale politicilor, pentru a anticipa dinamica pieței, pentru a descoperi tendințe noi și pentru a le aplica în diverse scopuri.
Numeroase metodologii complexe, cum ar fi cultura digitală, analiza clusterelor, procesarea complexă a evenimentelor, statisticile multivariate, inteligența decizională și altele, sunt, de asemenea, incluse în analiza avansată.
Lista metodologiilor din cadrul analizei avansate este în continuă creștere, noi tehnici fiind adoptate periodic. Cu toate acestea, obiectivele principale pe care această metodă analitică le susține sunt segmentarea, clasificarea, corelarea, prognoza și asocierea.
- Segmentarea ajută la gruparea datelor similare.
- Clasificarea permite organizarea elementelor neclasificate.
- Corelația identifică legăturile dintre caracteristicile elementelor.
- Prognoza oferă afacerii o anticipare a rezultatelor viitoare.
- Asocierea ajută la evaluarea frecvenței cu care două date apar împreună într-un set de date brut. De asemenea, facilitează identificarea regulilor de derivare.
Beneficiile Analizei Avansate
Analiza avansată reprezintă o metodă puternică, utilizată de numeroase companii la nivel mondial. Aceasta oferă acces la numeroase tehnici de analiză a datelor, ajutând companiile să evite dificultățile și să dezvolte organizația.
Printre avantajele analizei avansate se numără:
- Previziune precisă: Principalul beneficiu care a atras majoritatea companiilor este nivelul înalt de acuratețe în previziuni. Spre deosebire de instrumentele BI clasice, care încă conțin elemente de incertitudine, analiza avansată poate prezice rezultatele mai eficient, oferind suport decizional bazat pe date concrete.
- O mai bună gestionare a riscurilor: Riscul este o parte integrantă a oricărei afaceri, iar analiza avansată servește ca soluție optimă pentru diminuarea acestuia. Precizia ridicată a predicțiilor permite organizației să gestioneze mai eficient riscurile și reduce posibilitatea unor greșeli costisitoare. Indiferent dacă porniți o nouă afacere sau lansați un produs nou, analiza avansată vă poate ajuta să preveniți pierderi potențiale.
- Analiză aprofundată: Instrumentele de analiză avansată oferă o perspectivă mai detaliată asupra datelor de piață. Analizând dinamica pieței și folosind modelarea predictivă, se poate identifica potențialul următorului pas de afaceri pe piață.
- Decizii mai rapide: Previziunile de înaltă precizie permit luarea unor decizii mai rapide în legătură cu orice strategie de afaceri. Aceasta permite susținerea oricărei decizii prin rezultatele favorabile estimate.
- Reducerea subiectivității: Un alt beneficiu major al implementării analizei avansate este capacitatea de a diminua subiectivitățile care pot influența negativ deciziile de afaceri. Analiza avansată folosește învățarea automată și inteligența artificială, oferind rezultate bazate pe date și soluții logice pentru decizii eficiente.
- Anticiparea oportunităților și a problemelor: Cu instrumente de analiză avansată fiabile, companiile pot identifica noi oportunități pe piață și pot acționa conform cererii. În plus, analiza avansată poate ajuta la identificarea problemelor potențiale în cadrul strategiei de afaceri și la efectuarea ajustărilor necesare.
Tehnici Utilizate în Analiza Avansată
Analiza avansată include o gamă largă de tehnici, utilizate în mod sinergic pentru a ajuta organizațiile să facă previziuni și să ia decizii de afaceri eficiente. Iată câteva tehnici frecvent utilizate:
- Extracția de date: Aceasta este una dintre cele mai frecvente tehnici, folosită pentru identificarea tiparelor, a lacunelor și a tendințelor dintr-un anumit set de date. Aceasta ajută la stabilirea unei relații între variabilele dintr-un set de date, cu scopul de a rezolva probleme potențiale. Extracția datelor combină inteligența artificială, statistica și învățarea automată pentru a îndeplini eficient obiectivele stabilite.
- Analiza sentimentelor: Această tehnică modernă folosește procesarea limbajului natural (NLP), biometria și analiza textului pentru a verifica dacă un text este negativ, neutru sau pozitiv. Aceasta ajută companiile să analizeze emoțiile potențialilor clienți și modul în care aceștia percep un brand sau un produs nou.
- Analiza Big Data: Aceasta este o altă tehnică populară, folosită în analiza avansată pentru a evalua volume mari de date nestructurate, semistructurate și structurate. Această tehnică este utilă pentru a identifica tendințele pieței, corelația dintre entități, tipare ascunse, preferințele clienților și alte informații relevante dintr-un set mare de date.
- Vizualizarea datelor: Datele sunt prezentate într-un format grafic. Aceasta este o practică standard pentru entitățile de afaceri, cu scopul de a prezenta analizele și alte informații relevante printr-o reprezentare grafică. Vizualizarea datelor oferă mai multe informații decât simple grafice și diagrame; aceasta demonstrează direcția afacerii și perspectivele de viitor.
- Analiza clusterelor: Analiza avansată utilizează această metodă pentru a examina seturi de date nestructurate și pentru a identifica grupări de puncte de date similare. Aceasta ajută companiile să clasifice datele nestructurate și să le utilizeze pentru a obține informații aferente. În plus, aceasta identifică diferențele între aceste puncte de date, oferind o reprezentare vizuală clară.
- Învățarea automată: Învățarea automată este o tehnică de analiză avansată intens utilizată, în care sistemul învață informații importante din sursele de date colectate și elaborează un model detaliat. Acest lucru contribuie la identificarea tiparelor complexe și la crearea unor previziuni precise, care vor contribui la stabilirea strategiei organizaționale.
- Procesarea complexă a evenimentelor: Această metodă este utilă pentru a monitoriza și a analiza fluxurile de date structurate în timp real și pentru a oferi concluzii precise. Aceasta folosește o tehnică specializată de potrivire a modelelor pentru a recunoaște evenimentele sau acțiunile și pentru a oferi toate informațiile necesare pentru reacție.
- Analiza cohortelor: Această tehnică ajută la împărțirea unor seturi mari de date în seturi conexe și la utilizarea informațiilor pentru a face următorul pas pe piața țintă.
Companiile folosesc această tehnică pentru a organiza volume mari de informații despre clienți, pe baza diferitelor analize, separându-le în grupuri care pot fi identificate. Este adesea utilizată pentru a testa validitatea diferitelor ipoteze, folosind date eșantion.
- Modelarea predictivă: Companiile folosesc pe scară largă modelarea predictivă, deoarece aceasta oferă predicții despre rezultatele viitoare ale unei strategii de afaceri. Previziunile se bazează pe date istorice, iar această tehnică folosește învățarea automată și modelarea statistică pentru a prognoza rezultatele. Folosind aceste previziuni, companiile pot lua decizii pentru viitoarele acțiuni, reducând în același timp riscurile.
- Analiza de simulare: Analiza de simulare este benefică pentru companii, deoarece ajută la anticiparea rezultatelor alternative care pot apărea în timpul, înainte sau după implementarea unei decizii.
- Statistici multivariate: Aceasta este o tehnică avansată care implică diverse metode de analiză a conexiunii dintre diferitele variabile dintr-un set de date. Aceasta identifică conexiunile simultan, pentru a oferi un rezultat precis.
- Analiza fluxului de date: Aceasta este o tehnică modernă care evaluează continuu datele în flux cu lățime de bandă mare, în timp real. Multe companii care conduc magazine online folosesc această tehnică pentru a obține informații despre vânzări și despre comportamentul clienților.
- Analiza prescriptivă: Analiza prescriptivă este folosită de organizații, deoarece combină caracteristicile analizei predictive și ale inteligenței de afaceri. Această tehnică ajută organizațiile să decidă următoarea mișcare și să deschidă calea pe baza datelor anterioare. Aceasta este folosită mai ales atunci când organizațiile sunt indecise cu privire la abordarea lor și doresc să afle care abordare va oferi cele mai bune rezultate de afaceri.
Business Intelligence vs. Analiză Avansată
Business Intelligence (BI) și analiza avansată sunt două opțiuni populare, pe care organizațiile le folosesc pentru a lua decizii precise, bazate pe date. Chiar dacă vizează obiective similare, există diferențe semnificative între ele.
| Analiză Avansată | Business Intelligence |
| Definiție Analiza avansată utilizează tehnici moderne și strategii de modelare pentru a anticipa viitorul și a lua decizii în consecință. Este orientată în principal spre evenimentele viitoare. |
Definiție BI utilizează performanțele anterioare și datele istorice pentru a optimiza activitatea organizației. Este orientată în principal spre evenimentele trecute și prezente. |
| Scop principal Scopul său principal este de a descoperi probleme complexe și de a decide acțiunile corespunzătoare. |
Scop principal Ajută la obținerea de informații despre datele istorice și la abordarea problemelor minore. |
| Tehnici principale Tehnicile implicate includ extracția datelor, învățarea automată, analiza semantică, analiza cohortelor, potrivirea modelelor și altele. |
Tehnici principale Tehnicile implicate includ extracția de date, raportarea și interogarea. |
| Utilizarea Big Data Utilizează frecvent Big Data. |
Utilizarea Big Data Utilizează frecvent Big Data. |
| Tipul de analiză Efectuează o analiză predictivă foarte precisă. |
Tipul de analiză Descoperă cauzele principale ale tiparelor de date. |
| Utilizarea tipului de date Analiza avansată folosește atât date nestructurate, cât și date structurate. |
Utilizarea tipului de date Business Intelligence folosește în principal date structurate. |
| Abordare Are o abordare proactivă a managementului. |
Abordare Are o abordare reactivă de afaceri pentru procesarea informațiilor. |
| Generarea de cunoștințe Cunoștințele sunt generate automat prin această metodă. |
Generarea de cunoștințe Cunoștințele sunt generate manual. |
| Utilizatori Analiștii de afaceri și oamenii de știință de date sunt principalii utilizatori ai analizei avansate. |
Utilizatori Este folosită în principal de analiștii de afaceri și de utilizatori. |
Cazuri de Utilizare a Analizei Avansate
Analiza avansată poate fi aplicată în multiple moduri în mediul de afaceri actual, precum:
- Optimizarea lanțului de aprovizionare: Analiza avansată poate ajuta organizația să evalueze cererea, să modifice preferințele clienților, să se adapteze la fluctuațiile de cost și să creeze un lanț de aprovizionare dinamic. Acesta permite adaptarea la schimbările rapide ale pieței, contribuind la reducerea întârzierilor, a costurilor de distribuție și la eficientizarea proceselor.
- Analiza de marketing: Analiza avansată ajută companiile să realizeze campanii de marketing personalizate și să vândă produse. Astfel, se pot evita strategiile ineficiente și se poate reduce risipa de bani. Analizând rezultatele viitoare, se pot identifica oportunități de up-sell și cross-sell, îmbunătățind în același timp experiența clienților.
- Eficientizarea operațiunilor de afaceri: Prin utilizarea analizei avansate, se pot optimiza operațiunile și adapta la tendințele în schimbare ale pieței. Spre deosebire de instrumentele BI, care s-ar putea să nu se adapteze corespunzător la condițiile pieței, analiza avansată poate ajuta la îmbunătățirea performanței, a veniturilor și a productivității organizației.
- Analiza riscurilor: Prin implementarea analizei avansate, companiile pot analiza seturi mari de date și fluxuri de date în timp real. Acest lucru permite detectarea tiparelor din date care pot prezenta riscuri majore pentru organizație. De la frauda de plată și punctele slabe din cadrul politicilor, până la obligațiile de asigurare și monitorizarea reputației clienților, analiza avansată poate contribui la diminuarea riscurilor și la economisirea banilor.
Câteva Instrumente Avansate de Analiză
#1. Countly
Countly este un instrument eficient de analiză avansată, care oferă informații profunde despre afacerea dvs., prin datele generate de aplicații. Este disponibil în cloud privat sau poate fi găzduit intern. Acesta permite monitorizarea performanței produsului, a comportamentului și a interacțiunii clientului, pe desktop, web și în aplicații mobile.
Caracteristici și Beneficii:
- Deținerea și controlul complet al datelor
- Extensibil prin intermediul pluginurilor
- Acces mai facil la date, prin tablouri de bord personalizabile
- Analiza produselor
- Suport pentru strategia de urmărire
- Notificări push interactive
- Rapoarte de eroare și e-mail
- Securitate îmbunătățită prin permisiunile utilizatorilor
- Confidențialitate sporită a datelor, prin respectarea reglementărilor de conformitate, cum ar fi HIPAA, GDPR și COPPA
Pe GitHub, a acumulat peste 5.100 de stele și 949 de furci în total.
#2. Apache Superset
Superset este o platformă Apache pentru explorarea și vizualizarea datelor. Această aplicație modernă de business intelligence poate completa sau înlocui instrumentele BI proprietare pentru multe companii.
Caracteristici și Beneficii:
- Posibilitatea de a crea rapid grafice, folosind interfața fără cod
- Efectuarea de interogări avansate, prin intermediul editorului SQL puternic, bazat pe web
- Definirea rapidă de valori și dimensiuni personalizate, cu un strat semantic simplu
- Suport pentru aproape toate bazele de date SQL
- Vizualizarea datelor cu o gamă largă de reprezentări vizuale, precum diagrame cu bare, vizualizări geospațiale etc.
- Opțiuni extensibile pentru autentificare și roluri de securitate
- Strat de cache configurabil și simplu, pentru simplificarea încărcării bazei de date
- Personalizare cu API
De asemenea, se integrează eficient cu multiple surse de date și are o arhitectură nativă în cloud, proiectată pentru o scalare facilă.
#3. Great Expectations
Great Expectations (GX) permite echipelor să construiască o înțelegere comună a datelor colectate, prin profilare, documentare și testare de calitate. Aceasta ajută la gestionarea eficientă a fluxurilor de date și la implementarea rapidă a testelor de calitate flexibile și extensibile.
Caracteristici și Beneficii:
- Se integrează perfect în tehnologia actuală și în fluxurile CI/CD
- Descoperire accelerată a datelor, chiar și pentru volume mai mari de date
- Documentație de date generată automat
- Control și menținere mai bune a datelor, prin proceduri de guvernare și securitate
- Alerte și notificări
- Integrare eficientă cu multiple sisteme și instrumente, precum AWS S3, GCP etc.
Documentația este accesibilă atât pentru utilizatorii non-tehnici, cât și pentru cei tehnici.
Resurse pentru Aprofundarea Analizei Avansate
#1. Analiza Avansată a Datelor, Utilizând Python
Acest curs ajută la aprofundarea analizei avansate, utilizând Python și oferind oportunități de rezolvare a problemelor în timp real.
#2. Analiza Avansată cu Excel – Instrumente/Soluții pentru Analiza Datelor
Acest curs se axează pe analiza avansată a datelor în Excel, folosind instrumente precum Toolpak pentru statistică și Solver pentru optimizare liniară.
#3. Analiza Avansată cu Modele Spark pentru Învățare
Această carte practică, semnată de patru oameni de știință de date Cloudera, permite efectuarea analizelor de date la scară largă, folosind Spark. Aici se găsesc exemple despre modul de abordare și de rezolvare a diferitelor probleme analitice.
#4. Analiza Avansată în Power BI cu R și Python
Autorul Ryan Wade a oferit rețete Python și R pentru a sprijini utilizarea diferitelor limbaje în domeniul analizei datelor, în cadrul activităților din MS Power BI.
#5. Analiza Avansată cu Excel 2019
Autoarea Manisha Nigam prezintă metode și modalități diverse de analiză complexă, de consolidare a datelor și de prognoză, bazate pe tendințele recente.
Concluzie
Analiza avansată se dovedește a fi o strategie de afaceri extrem de eficientă pentru a contribui la dezvoltarea și modelarea obiectivelor, diminuând în același timp riscurile. Aceasta evoluează constant, odată cu progresele tehnologice, adăugând noi perspective și devenind tot mai utilă. Marile branduri folosesc deja analiza avansată, iar în curând această tendință se va extinde și către alte companii.
Puteți explora și analiza augmentată.