Analiza avansată și importanța sa pentru afacerea dvs

Analiza avansată implică tehnici complexe și moderne pe care organizațiile le folosesc pentru a face predicții și decizii de afaceri mai bune.

Tehnicile tradiționale de analiză a datelor și de business intelligence par a fi ineficiente pentru multe cazuri de utilizare în această lume în avansare tehnologică.

În zilele noastre, multe organizații trec de la metodele tradiționale la tehnici moderne și acum profită de beneficiile analizei avansate.

Multe tehnici utilizate în analiza avansată cuprind inteligența artificială (AI), învățarea automată (ML) și multe altele pentru a ajuta organizațiile într-o varietate de moduri.

Fie că este vorba despre dezvoltarea de campanii de marketing, găsirea de lacune în noile politici instituționale sau îmbunătățirea securității în sistemele bancare, utilizarea analizelor avansate este în creștere.

În acest articol, voi discuta despre analiza avansată și despre cât de importantă este pentru afacerea dvs.

Să începem!

Ce este Advanced Analytics?

Analiza avansată este o metodologie de analiză a datelor care utilizează diferite instrumente și tehnici de analiză pentru a prognoza evenimente, a prezice un rezultat, a lua decizii mai bune și a obține informații valoroase pentru a îmbunătăți afacerea.

Tehnicile de analiză folosite aici sunt AI, algoritmi ML, modelarea predictivă, automatizarea proceselor de afaceri, învățarea profundă și multe altele pentru a învăța și analiza datele de afaceri din mai multe surse. Soluțiile și instrumentele avansate de analiză extind și combină atât analiza prescriptivă, cât și cea predictivă pentru a vizualiza datele, a găsi modele și a îmbunătăți procesul decizional.

Analiza avansată găsește utilizare în diverse industrii și afaceri, inclusiv extragerea datelor, marketing, publicitate și securitate cibernetică. Multe companii îl folosesc pentru a obține informații despre afacerea lor, pentru a găsi lacune în politici, pentru a anticipa dinamica pieței, pentru a găsi noi tendințe ale pieței și pentru a le utiliza în multe alte scopuri.

Multe metodologii complexe, cum ar fi cultura digitală, analiza clusterului, procesarea complexă a evenimentelor, statisticile multivariate, inteligența deciziilor etc., sunt, de asemenea, de așteptat să fie incluse în analiza avansată.

Lista metodologiilor sub umbrela analizei avansate este în continuă creștere și, cu timpul, se adoptă noi tehnici. Cu toate acestea, sarcinile de bază pe care această metodă de analiză le ajută să le îndeplinească sunt segmentarea, clasificarea, corelarea, prognoza și asocierea.

• Segmentarea ajută la combinarea diferitelor date similare
• Clasificarea ajută la clasificarea articolelor neclasificate
• Corelația este o sarcină care identifică legătura dintre proprietățile elementelor
• Sarcina de prognoză oferă afacerii un rezultat viitor previzibil
• Asociația ajută compania să evalueze de câte ori poate apărea o apariție comună a două date într-un set de date brute. De asemenea, ajută la identificarea derivării regulilor

Analiză avansată: beneficii

Analiza avansată este o metodă puternică folosită de multe companii de pe tot globul. Oferă companiilor acces la numeroase tehnici de analiză a datelor care le ajută să evite provocările de afaceri și să dezvolte organizația.

Beneficiile analizei avansate sunt:

• Previziune precisă: beneficiul principal al analizei avansate care a atras majoritatea companiilor către aceasta este nivelul ridicat de acuratețe în prognoză. Spre deosebire de vechile instrumente BI care încă folosesc elemente de incertitudine, analiza avansată poate prezice rezultatele mai eficient și vă poate ajuta să decideți. dacă ar trebui să iei decizii de afaceri în această direcție.

• O mai bună gestionare a riscurilor: Riscul este parte integrantă a oricărei afaceri, iar analiza avansată servește drept cea mai bună soluție pentru minimizarea acestuia. Precizia ridicată a predicțiilor ajută organizația să gestioneze mai bine riscurile și reduce șansa de greșeli costisitoare. Indiferent dacă începeți o nouă afacere sau lansați un produs, analiza avansată vă poate ajuta să preveniți pierderile potențiale.

• Aprofundarea detaliilor: cu instrumente avansate de analiză, puteți avea o perspectivă mai profundă a datelor de piață. Analizând dinamica pieței și utilizând modelarea predictivă, puteți identifica potențialul următorului pas de afaceri pe piață.

• Decizii mai rapide: Cu previziuni de viitor extrem de precise, puteți lua decizii mai rapide cu privire la orice strategie de afaceri. Vă ajută să susțineți orice decizie în care ați prezis orice rezultat favorabil.
• Reduce părtinirile: Un alt beneficiu major al implementării analizei avansate este capacitatea sa de a reduce părtinirile cognitive care pot avea un impact negativ asupra oricărei decizii de afaceri. Analiza avansată folosește învățarea automată și AI care vă oferă un rezultat mai bazat pe date și o soluție logică pentru o decizie.
• Anticiparea oportunităților și problemelor: prin utilizarea unor instrumente de analiză avansate fiabile, companiile pot identifica noi oportunități pe piață și pot acționa conform cererii. În plus, vă poate ajuta, de asemenea, să identificați potențialele probleme în abordarea dvs. de afaceri și să faceți modificări în consecință.

Tehnici de analiză avansată

Analiza avansată implică o varietate de tehnici care lucrează împreună pentru a ajuta organizațiile să facă predicții și să ia decizii de afaceri. Iată câteva tehnici populare:

• Miningul de date: Miningul de date este una dintre cele mai utilizate tehnici care este utilizată pentru identificarea tiparelor, lacunelor și tendințelor cu un anumit set de date. De asemenea, ajută la stabilirea unei relații între variabilele dintr-un set de date pentru a rezolva probleme potențiale. Exploatarea datelor combină inteligența artificială, statisticile și învățarea automată pentru a îndeplini sarcinile în mod eficient.
• Analiza sentimentelor: Analiza sentimentelor este o tehnică modernă care utilizează procesarea limbajului natural (NLP), biometria și analiza textului pentru a verifica dacă textul este negativ, neutru sau pozitiv. Ajută companiile să analizeze emoția potențialilor lor clienți și modul în care percep un brand sau un produs nou.
• Analiza Big Data: este o altă tehnică binecunoscută care este implementată în analiza avansată pentru a evalua o cantitate mare de date nestructurate, semistructurate și structurate. Această tehnică este foarte utilă pentru a afla tendințele pieței, corelația dintre entități, modelele ascunse, gustul clienților și alte informații ascunse dintr-un set mare de date.

• Vizualizarea datelor: Vizualizarea datelor prezintă datele într-un format grafic. Este o practică standard de analiză de către entitățile de afaceri de a prezenta analiza și alte informații printr-o reprezentare grafică. Vizualizarea datelor este mai mult decât simple grafice și diagrame de flux; arată mult mai multe informații, cum ar fi cum merge afacerea dvs. și spre ce se îndreaptă.

• Analiza cluster: Analiza avansată utilizează analiza cluster pentru a analiza seturi de date nestructurate și pentru a identifica clustere de puncte de date similare. Este o metodă obișnuită de analiză care ajută companiile să clasifice datele nestructurate și să le utilizeze pentru a găsi informații aferente. Nu numai asemănări, această tehnică ajută și la găsirea diferențelor în acele puncte de date și la prezentarea lor vizuală.
• Învățare automată: Fără îndoială, învățarea automată este o tehnică de analiză avansată foarte utilizată, în care învață informații vitale din sursele de date colectate și produce un model detaliat. Acest lucru ajută la identificarea modelelor complexe și la crearea de predicții precise care vor ajuta la stabilirea foii de parcurs a organizației.

• Procesare complexă a evenimentelor: Procesarea complexă a evenimentelor este o metodă utilă care ajută la urmărirea și analizarea fluxurilor de date structurate în timp real și să prezică concluzii acționabile extrem de precise. Utilizează o tehnică specializată de potrivire a modelelor pentru a recunoaște orice eveniment sau acțiune și pentru a oferi toate informațiile vitale despre cum să răspundem la acel eveniment.

• Analiza cohortei: această tehnică ajută la împărțirea seturi uriașe de date în seturi conexe și la utilizarea informațiilor pentru a face următoarea mișcare pe piața țintă.

Companiile folosesc această tehnică pentru a dezordine cantități mari de informații despre clienți pe baza diferitelor analize și apoi le separa în grupuri care pot fi identificate. Este adesea folosit pentru a testa acuratețea ipotezelor diferitelor ipoteze pe baza datelor eșantionului.

• Modelarea predictivă: modelarea predictivă este utilizată pe scară largă de companii, deoarece le ajută să facă predicții despre rezultatele viitoare ale unei strategii de afaceri. Predicția se bazează pe date istorice, iar această tehnică folosește învățarea automată și modelarea statistică pentru a prognoza rezultatul. Și folosind predicții, companiile își pot decide următoarele mișcări în consecință, reducând în același timp riscurile.
• Analiza de simulare: analiza de simulare este benefică pentru companii, deoarece această tehnică vă ajută să preziceți rezultate alternative care se pot întâmpla în timpul, înainte sau după implementarea unei decizii.
• Statistici multivariate: este o tehnică foarte avansată care implică diferite metode de examinare a conexiunii dintre diferite variabile dintr-un set de date. Identifică conexiunea în același timp pentru a oferi un rezultat precis.
• Analiza transmisiei în flux: Analiza în flux este o tehnică modernă avansată care evaluează în mod continuu date în flux cu lățime de bandă mare și, de asemenea, în timp real. Multe companii care conduc magazine online folosesc adesea această tehnică pentru a înțelege diferite informații legate de vânzări și comportamentul clienților.
• Analiza prescriptivă: Analiza prescriptivă este adesea folosită de organizații, deoarece combină atributele analizei predictive și ale inteligenței de afaceri. Această tehnică ajută organizațiile să decidă următoarea mișcare și să deschidă calea pe baza înregistrărilor anterioare. Este folosit în mod special atunci când o organizație este sceptică cu privire la abordarea sa și dorește să știe care abordare le va oferi un rezultat de afaceri mai bun.

Business Intelligence vs. Advanced Analytics

Business intelligence (BI) și analiza avansată sunt cele mai populare două opțiuni pentru organizațiile de afaceri pentru a le ajuta să ia decizii extrem de precise bazate pe date. Chiar dacă vizează sarcini similare, există multe diferențe între ele.

Analiză avansatăBusiness IntelligenceDefinitionAnalitica avansată utilizează diverse tehnici moderne și strategii de modelare pentru a prezice viitorul și a lua decizii în consecință.
Este orientat în principal către evenimente viitoare. BI folosește performanțe anterioare și date istorice pentru a ajuta o organizație să-și îmbunătățească afacerea.
Este orientat în principal către evenimentele trecute și prezente. Scopul principal Scopul său principal este de a descoperi probleme complexe dintr-o afacere și de a decide cursul acțiunii în consecință. Ajută la obținerea de informații despre datele istorice și la abordarea problemelor minore. Tehnici principale implicate Tehnicile implică extragerea datelor, învățarea automată, analiza semantică, analiza cohortelor. , potrivirea modelelor și multe altele. Tehnicile implică extragerea de date, raportare și interogare. Utilizarea datelor mari Folosește frecvent Big Data. Folosește aproape regulat Big Data. Tipul de analiză Face o analiză predictivă foarte precisă. Descoperă cauza principală a model de date.Utilizarea tipului de date. Analitica avansată utilizează atât tipuri de date nestructurate, cât și cele structurate. Inteligența de afaceri implică tipuri de date structurate în principal. Abordare. Are o abordare proactivă de management. Face o abordare reactivă de afaceri pentru procesarea informațiilor. Generarea cunoștințelor. Cunoașterea este generată automat prin această metodă. este generat manual.UtilizatoriAnaliștii de afaceri și oamenii de știință de date sunt principalii utilizatori ai analizei avansate. Este folosit în principal de analiștii de afaceri și utilizatori.

Cazuri de utilizare ale analizei avansate

Analiza avansată poate fi utilizată în mai multe moduri în ecosistemul actual al afacerii, cum ar fi:

• Optimizarea lanțului de aprovizionare: analizele avansate vă pot ajuta organizația să evalueze cererea, să modifice preferințele clienților, să se adapteze la fluctuațiile costurilor și să creeze un lanț de aprovizionare dinamic. Face ca lanțul de aprovizionare să se adapteze la schimbările rapide ale pieței și ajută la reducerea întârzierilor, reducerea costurilor de distribuție și eficientizarea proceselor.

• Efectuarea analizei de marketing: ajută companiile să realizeze campanii de marketing personalizate și direcționate și să vândă produse. Astfel, poți evita strategiile ineficiente și poți reduce risipa de bani. Analizând rezultatele viitoare, puteți identifica șansele de up-sell și cross-sell și, de asemenea, puteți îmbunătăți experiența clienților.
• Eficientizarea operațiunilor de afaceri: Cu ajutorul analizei avansate, vă puteți eficientiza operațiunile și le puteți adapta la tendințele în schimbare ale pieței. Spre deosebire de instrumentele BI care s-ar putea să nu se adapteze în mod corespunzător la condițiile în schimbare ale pieței, analiza avansată poate ajuta la îmbunătățirea performanței, veniturilor și productivității organizației dumneavoastră.
• Analizarea vectorilor de risc: prin implementarea analizei avansate, companiile pot analiza seturi uriașe de date și fluxuri de date în timp real. Acest lucru vă permite să detectați modele în date care pot prezenta riscuri mai mari pentru organizație. De la frauda de plată și lacunele din poliță până la obligațiile de asigurare și monitorizarea reputației clienților, analiza avansată poate ajuta la atenuarea riscurilor și la economisirea banilor.

Câteva instrumente avansate de analiză

#1. Countly

Countly este un instrument eficient de analiză avansată care vă poate ajuta să obțineți informații mai profunde despre afacerea dvs. din aplicațiile dvs. Este disponibil pe un cloud privat sau poate fi auto-găzduit. Vă permite să urmăriți performanța produsului și comportamentul și călătoria clientului pe desktop, web și aplicații mobile.

Caracteristici și Beneficii:

• Proprietatea și controlul complet al datelor
• Este extensibil cu ajutorul pluginurilor
• Acces mai ușor la date cu tablouri de bord personalizabile
• Analiza produselor
• Suport pentru strategia de urmărire
• Notificări push interactive
• E-mail și raportare a erorilor
• Securitate mai mare cu permisiunile utilizatorului
• Confidențialitate îmbunătățită a datelor cu respectarea reglementărilor de conformitate precum HIPAA, GDPR și COPPA

Pe GitHub, a strâns peste 5.1k stele și 949 de furcături în total.

#2. Apache Superset

Superset este o platformă de explorare și vizualizare a datelor de la Apache. Această aplicație modernă de business intelligence pregătită pentru întreprindere poate crește sau înlocui instrumentele BI proprietare pentru multe companii.

Caracteristici și Beneficii:

• Puteți construi grafice rapid folosind interfața fără cod a Superset
• Efectuați interogări avansate cu puternicul editor SQL bazat pe web
• Definiți rapid valori și dimensiuni personalizate cu un strat semantic ușor
• Acceptă aproape toate bazele de date SQL din cutie
• Vizualizarea datelor cu multe vizualizări frumoase, cum ar fi diagrame cu bare, vizualizări geospațiale etc.
• Opțiuni extensibile pentru autentificarea și rolurile de securitate
• Strat de cache configurabil și ușor pentru a simplifica încărcarea bazei de date
• Personalizare cu un API

De asemenea, se integrează destul de bine cu mai multe surse de date și are o arhitectură nativă în cloud care este creată de la zero pentru o scalare ușoară.

#3. Așteptări mari

Great Expectations (GX) permite echipelor de date să construiască o înțelegere comună a datelor colectate printr-o mai bună profilare, documentare și testare de calitate. Vă ajută să gestionați eficient conductele de date și să implementați rapid teste de calitate flexibile și extensibile.

Caracteristici și Beneficii:

• Se potrivește perfect în stiva tehnologică actuală și se integrează cu conductele CI/CD
• Descoperire accelerată a datelor, chiar și pentru volume mai mari de date
• Documentație de date generată automat
• Control mai bun și întreținere a datelor cu proceduri de guvernanță și securitate
• Alerte și notificări
• Se integrează bine cu multe sisteme și instrumente precum AWS S3, GCP etc.

Documentația sa este ușor de înțeles atât pentru utilizatorii non-tehnici, cât și pentru cei tehnici.

Resurse pentru a învăța Analytics avansat

#1. Analiza avansată a datelor folosind Python

Acest curs vă va ajuta să stăpâniți analiza avansată folosind Python și rezolvarea problemelor în timp real.

#2. Advance Analytics cu Excel – pachet de instrumente/Solutor pentru analiza datelor

Acest curs învață analiza avansată a datelor în Excel folosind instrumente de analiză a datelor, cum ar fi toolpak pentru statistică și Solver pentru optimizare liniară.

#3. Analiză avansată cu modele Spark pentru învățare

Această carte practică a patru oameni de știință de date Cloudera vă permite să efectuați analize de date la scară largă folosind Spark. Aici veți găsi exemple despre cum să abordați și să rezolvați diferite probleme de analiză.

#4. Analiză avansată în Power BI cu R și Python

Autorul Ryan Wade a oferit rețete Python și R pentru a vă ajuta să aplicați diferite limbi în domeniul analizei datelor în munca dvs. în MS Power BI.

#5. Analiză avansată cu Excel 2019

Autoarea Manisha Nigam vă permite să explorați diverse metode și modalități de analiză complexă, consolidare a datelor și prognoză bazate pe tendințele recente.

Concluzie

Analiza avansată se poate dovedi a fi o strategie de afaceri extrem de eficientă și eficientă pentru a vă ajuta să vă dezvoltați și să vă modelați obiectivele, atenuând în același timp riscurile. Evoluează constant odată cu progresul tehnologiilor, adăugând mai multe spectre și devenind mai util. Mărcile mari folosesc deja analize avansate, iar în curând aceasta se va răspândi printre altele.

De asemenea, puteți explora Augmented Analytics.