Moderní analytika zahrnuje sofistikované a inovativní postupy, které firmy využívají k vylepšení svých prognóz a obchodních rozhodnutí.
V dnešním technologicky pokročilém prostředí se zdají být tradiční metody analýzy dat a business intelligence v mnoha případech neefektivní.
V současnosti se mnoho organizací odklání od konvenčních přístupů k moderním technikám a těží z výhod pokročilé analytiky.
Řada metod používaných v pokročilé analytice zahrnuje prvky umělé inteligence (AI), strojového učení (ML) a další nástroje, které organizacím pomáhají v různých aspektech jejich činnosti.
Ať už jde o vytváření marketingových kampaní, odhalování nedostatků v nových firemních politikách, nebo o posilování zabezpečení v bankovních systémech, využití pokročilé analytiky nabývá na významu.
Tento článek se zaměří na pokročilou analytiku a její význam pro vaše podnikání.
Pojďme na to!
Co je pokročilá analytika?
Pokročilá analytika představuje metodologii analýzy dat, která využívá různé analytické nástroje a postupy k předvídání událostí, prognózování výsledků, zlepšování rozhodovacích procesů a získávání cenných informací pro rozvoj podnikání.
Zde uplatňované analytické techniky zahrnují AI, algoritmy ML, prediktivní modelování, automatizaci obchodních procesů, hluboké učení a další, které umožňují učení a analýzu obchodních dat z různých zdrojů. Pokročilá analytická řešení a nástroje rozšiřují a kombinují preskriptivní a prediktivní analytiku pro vizualizaci dat, identifikaci vzorců a zlepšování rozhodování.
Pokročilá analytika nachází uplatnění v různých odvětvích a oborech, včetně data miningu, marketingu, reklamy a kybernetické bezpečnosti. Mnoho firem ji využívá k získání přehledu o svém podnikání, odhalení slabých míst v politikách, předvídání tržních trendů, identifikaci nových příležitostí a mnoha dalším účelům.
Předpokládá se, že pokročilá analytika bude zahrnovat i další sofistikované metodologie, jako je digitální kultura, shluková analýza, zpracování komplexních událostí, vícerozměrné statistiky, rozhodovací inteligence a podobně.
Seznam metodologií, které spadají pod pokročilou analytiku, se neustále rozšiřuje a s postupem času jsou přijímány nové techniky. Základní úkoly, které tato metoda analýzy pomáhá plnit, jsou segmentace, klasifikace, korelace, prognózování a asociace.
- Segmentace pomáhá seskupovat různé podobné datové body.
- Klasifikace pomáhá kategorizovat nezařazené položky.
- Korelace slouží k identifikaci vztahů mezi různými atributy položek.
- Úkol prognózování poskytuje podniku předvídatelné budoucí výsledky.
- Asociace pomáhá podniku vyhodnotit, jak často se dvě datové položky vyskytují společně v sadě nezpracovaných dat, a také pomáhá při odvozování pravidel.
Pokročilá analytika: Přínosy
Pokročilá analytika je mocný nástroj, který využívá mnoho společností po celém světě. Poskytuje firmám přístup k mnoha technikám analýzy dat, které jim pomáhají řešit obchodní problémy a rozvíjet jejich organizaci.
Výhody pokročilé analytiky jsou:
- Přesné předpovídání: Hlavní výhodou pokročilé analytiky, která k ní přilákala většinu firem, je vysoká úroveň přesnosti předpovědí. Na rozdíl od zastaralých nástrojů BI, které stále obsahují prvky nejistoty, dokáže pokročilá analytika efektivněji předvídat výsledky a pomoci vám rozhodnout se, jakým směrem by se měla ubírat vaše obchodní rozhodnutí.
- Lepší řízení rizik: Riziko je nedílnou součástí každého podnikání a pokročilá analytika slouží jako nejlepší nástroj pro jeho minimalizaci. Vysoká přesnost předpovědí pomáhá organizaci lépe řídit rizika a omezuje možnost nákladných chyb. Ať už zakládáte nový podnik nebo uvádíte na trh nový produkt, pokročilá analytika vám může pomoci vyhnout se potenciálním ztrátám.
- Hlubší vhledy: S pokročilými analytickými nástroji můžete získat hlubší přehled o tržních datech. Analýzou tržní dynamiky a využitím prediktivního modelování můžete identifikovat potenciál vašeho dalšího obchodního kroku na trhu.
- Rychlejší rozhodování: Díky vysoce přesným předpovědím budoucnosti můžete rychleji rozhodovat o jakékoli obchodní strategii. Pomůže vám podpořit jakékoli rozhodnutí, u kterého jste predikovali příznivý výsledek.
- Omezení zkreslení: Další hlavní výhodou implementace pokročilé analytiky je její schopnost omezit kognitivní zkreslení, které může negativně ovlivnit jakékoli obchodní rozhodnutí. Pokročilá analytika využívá strojové učení a umělou inteligenci, které vám poskytují výsledek založený více na datech a logické řešení rozhodnutí.
- Předvídání příležitostí a problémů: Pomocí spolehlivých pokročilých analytických nástrojů mohou podniky identifikovat nové příležitosti na trhu a jednat podle poptávky. Kromě toho vám také může pomoci odhalit potenciální problémy ve vašem obchodním přístupu a provést odpovídající změny.
Techniky pokročilé analýzy
Pokročilá analytika zahrnuje řadu technik, které spolupracují a pomáhají organizacím předpovídat a přijímat obchodní rozhodnutí. Zde jsou některé z populárních technik:
- Data Mining: Data mining je jednou z nejpoužívanějších technik, která se používá k identifikaci vzorců, mezer a trendů v dané sadě dat. Pomáhá také při vytváření vztahů mezi proměnnými v datech za účelem řešení potenciálních problémů. Data mining kombinuje umělou inteligenci, statistiky a strojové učení k efektivnímu provádění úkolů.
- Analýza sentimentu: Analýza sentimentu je moderní technika, která využívá zpracování přirozeného jazyka (NLP), biometrii a analýzu textu ke kontrole, zda je text negativní, neutrální nebo pozitivní. Pomáhá firmám analyzovat emoce jejich potenciálních zákazníků a to, jak vnímají značku nebo nový produkt.
- Analytika velkých dat: Jedná se o další známou techniku, která je implementována v pokročilé analýze k posouzení velkého množství nestrukturovaných, polostrukturovaných a strukturovaných dat. Tato technika je velmi užitečná pro zjišťování tržních trendů, korelací mezi entitami, skrytých vzorců, zákaznických sympatií a dalších skrytých informací z velkého souboru dat.
- Vizualizace dat: Vizualizace dat prezentuje data v grafickém formátu. Je standardní analytickou praxí podniků, které takto prezentují své analýzy a další informace. Vizualizace dat je více než jen grafy a vývojové diagramy; zobrazuje mnohem více informací, například jak si vaše firma vede a kam směřuje.
- Clusterová analýza: Pokročilá analytika využívá clusterovou analýzu k analýze nestrukturovaných datových sad a identifikaci shluků podobných datových bodů. Jedná se o běžnou analytickou metodu, která pomáhá firmám klasifikovat nestrukturovaná data a využívat je pro hledání souvisejících informací. Tato technika pomáhá i při hledání rozdílů v těchto datových bodech a jejich vizuální prezentaci.
- Strojové učení: Strojové učení je bezpochyby velmi používaná pokročilá analytická technika, kdy se ze shromážděných zdrojů dat učí životně důležité informace a vytváří podrobný model. To pomáhá při identifikaci složitých vzorců a vytváření přesných předpovědí, které pomohou při rozhodování o plánech organizace.
- Zpracování komplexních událostí: Zpracování komplexních událostí je užitečná metoda, která pomáhá sledovat a analyzovat proudy strukturovaných dat v reálném čase a předvídat vysoce přesné akční závěry. Využívá specializovanou techniku porovnávání vzorů k rozpoznání jakékoli události nebo akce a poskytuje veškeré relevantní informace o tom, jak na tuto událost reagovat.
- Kohortová analýza: Tato technika pomáhá rozdělit velké datové soubory do souvisejících skupin a využít statistiky pro další směřování na cílovém trhu.
Podniky používají tuto techniku k extrakci velkého množství informací o zákaznících na základě různých analýz a následnému rozdělení do příslušných skupin. Často se používá k ověření přesnosti hypotéz různých předpokladů na základě vzorových dat.
- Prediktivní modelování: Prediktivní modelování je hojně využíváno podniky, protože jim pomáhá předpovídat budoucí výsledky obchodní strategie. Predikce je založena na historických datech a tato technika využívá strojové učení a statistické modelování k předpovědi výsledků. S využitím těchto predikcí mohou firmy přijímat informovaná rozhodnutí a zároveň minimalizovat rizika.
- Simulační analytika: Simulační analytika je pro podniky přínosná, protože jim tato technika pomáhá předvídat alternativní výsledky, které mohou nastat během, před nebo po implementaci rozhodnutí.
- Vícerozměrná statistika: Jedná se o vysoce pokročilou techniku, která zahrnuje různé metody pro zkoumání vztahů mezi různými proměnnými v rámci souboru dat. Zároveň identifikuje vazby, aby poskytla přesný výsledek.
- Analýza streamování: Analýza streamování je moderní pokročilá technika, která nepřetržitě vyhodnocuje širokopásmová streamovaná data, a to i v reálném čase. Mnoho společností provozujících e-shopy často využívá tuto techniku k porozumění různým informacím souvisejícím s prodejem a chováním zákazníků.
- Preskriptivní analytika: Preskriptivní analytika je často využívána organizacemi, protože kombinuje atributy prediktivní analýzy a business intelligence. Tato technika pomáhá organizacím rozhodnout se o dalším kroku a připravit cestu na základě minulých záznamů. Konkrétně se používá, když organizace není jistá svým přístupem a chce vědět, který přístup jí přinese lepší obchodní výsledek.
Business Intelligence vs. Advanced Analytics
Business intelligence (BI) a pokročilá analytika jsou dvě oblíbené možnosti, které firmám pomáhají přijímat vysoce přesná rozhodnutí na základě dat. I když se zaměřují na podobné úkoly, existuje mezi nimi několik rozdílů.
| Pokročilá Analytika | Business Intelligence | |
| Definice | Pokročilá analytika využívá různé moderní techniky a modelovací strategie k předpovídání budoucnosti a přijímání rozhodnutí podle toho. Zaměřuje se hlavně na budoucí události. | BI využívá předchozí výkony a historická data, aby pomohla organizaci zlepšit její podnikání. Orientuje se především na minulé a současné události. |
| Primární účel | Jejím primárním účelem je odhalit složité problémy v podnikání a podle toho rozhodnout o dalším postupu. | Pomáhá při získávání vhledů do historických dat a při řešení menších problémů. |
| Hlavní zapojené techniky | Zahrnuje data mining, strojové učení, sémantickou analýzu, kohortovou analýzu, porovnávání vzorů a mnoho dalších. | Techniky zahrnují data mining, vytváření sestav a dotazování. |
| Používání velkých dat | Často využívá velká data. | Téměř pravidelně využívá velká data. |
| Typ analýzy | Provádí vysoce přesnou prediktivní analýzu. | Zjišťuje hlavní příčinu datových vzorců. |
| Použití datových typů | Pokročilá analytika používá nestrukturované i strukturované datové typy. | Business intelligence zahrnuje převážně strukturované datové typy. |
| Přístup | Zaujímá proaktivní přístup k řízení. | Vytváří reaktivní obchodní přístup ke zpracování informací. |
| Generování znalostí | Znalosti se generují automaticky. | Znalosti se generují manuálně. |
| Uživatelé | Obchodní analytici a datoví vědci jsou hlavní uživatelé pokročilé analýzy. | Používají ji především obchodní analytici a uživatelé. |
Případy použití pokročilé analýzy
Pokročilou analýzu lze ve vašem stávajícím podnikovém ekosystému využít mnoha způsoby, například:
- Optimalizace dodavatelského řetězce: Pokročilá analytika může vaší organizaci pomoci vyhodnotit poptávku, změnit preference zákazníků, přizpůsobit se kolísání nákladů a vytvořit dynamický dodavatelský řetězec. Díky tomu je dodavatelský řetězec flexibilní vůči rychlým změnám na trhu, pomáhá snižovat zpoždění, omezovat distribuční náklady a zefektivňovat procesy.
- Provádění marketingové analýzy: Pomáhá firmám vytvářet přizpůsobené a cílené marketingové kampaně a prodávat produkty. Tímto způsobem se můžete vyhnout neefektivním strategiím a snížit plýtvání penězi. Analýzou budoucích výsledků můžete identifikovat šance na up-sell a cross-sell a také zlepšit zákaznickou zkušenost.
- Zefektivnění obchodních operací: Díky pokročilé analýze můžete zefektivnit své operace a přizpůsobit je měnícím se trendům na trhu. Na rozdíl od nástrojů BI, které se nemusí adekvátně přizpůsobit měnícím se podmínkám na trhu, může pokročilá analytika pomoci zlepšit výkon, výnosy a produktivitu vaší organizace.
- Analýza rizikových vektorů: Implementací pokročilé analýzy mohou podniky analyzovat obrovské datové soubory a datové toky v reálném čase. To vám umožní odhalit vzorce v datech, které mohou pro organizaci představovat zvýšené riziko. Pokročilá analytika může pomoci zmírnit rizika a ušetřit peníze, od platebních podvodů a nedostatků v pojistných smlouvách až po pojistné závazky a sledování reputace zákazníků.
Některé pokročilé analytické nástroje
#1. Countly
Countly je účinný pokročilý analytický nástroj, který vám může pomoci získat hlubší přehled o vašem podnikání z vašich aplikací. Je k dispozici v privátním cloudu nebo jej lze hostovat samostatně. Umožňuje sledovat výkon vašeho produktu a chování zákazníků v desktopových, webových a mobilních aplikacích.
Vlastnosti a výhody:
- Kompletní vlastnictví a kontrola dat
- Je rozšiřitelný pomocí pluginů
- Snazší přístup k datům díky přizpůsobitelným dashboardům
- Produktová analytika
- Podpora sledovací strategie
- Interaktivní push notifikace
- E-mail a hlášení o selhání
- Větší zabezpečení s uživatelskými oprávněními
- Vylepšené soukromí dat s dodržováním předpisů, jako jsou HIPAA, GDPR a COPPA
Na GitHubu získal celkem 5,1 tisíc hvězd a 949 forků.
#2. Superset Apache
Superset je platforma pro průzkum a vizualizaci dat od Apache. Tato moderní aplikace business intelligence, připravená na podnikové nasazení, může rozšířit nebo nahradit proprietární nástroje BI pro mnoho firem.
Vlastnosti a výhody:
- Pomocí bezkódového rozhraní Superset můžete rychle vytvářet grafy
- Provádějte pokročilé dotazy pomocí výkonného webového editoru SQL
- Rychle definujte vlastní metriky a dimenze pomocí nenáročné sémantické vrstvy
- Podporuje téměř všechny databáze SQL ihned po vybalení
- Vizualizace dat s mnoha krásnými vizualizacemi, jako jsou sloupcové grafy, geoprostorové vizualizace atd.
- Rozšiřitelné možnosti pro zabezpečení ověřování a role
- Konfigurovatelná a odlehčená vrstva mezipaměti pro zjednodušení načítání databáze
- Přizpůsobení pomocí API
Také se dobře integruje s více zdroji dat a má cloudovou nativní architekturu, která je od počátku navržena pro snadné škálování.
#3. Great Expectations
Great Expectations (GX) umožňuje datovým týmům vytvořit společné porozumění shromážděným datům prostřednictvím lepšího profilování, dokumentace a testování kvality. Pomáhá vám efektivně spravovat vaše datové kanály a rychle nasadit flexibilní a rozšiřitelné testování kvality.
Vlastnosti a výhody:
- Bezproblémově zapadá do aktuálního technologického zásobníku a integruje se s CI/CD potrubím
- Zrychlené zjišťování dat i pro větší objemy dat
- Automaticky generovaná datová dokumentace
- Lepší kontrola a údržba dat s postupy správy a zabezpečení
- Upozornění a oznámení
- Dobře se integruje s mnoha systémy a nástroji, jako je AWS S3, GCP atd.
Jeho dokumentace je snadno srozumitelná pro netechnické i technické uživatele.
Zdroje pro výuku pokročilé analýzy
#1. Pokročilá analýza dat pomocí Pythonu
Tento kurz vám pomůže ovládnout pokročilou analýzu pomocí Pythonu a řešení problémů v reálném čase.
#2. Advanced Analytics s Excelem – sada nástrojů/Solver pro analýzu dat
Tento kurz vyučuje pokročilou analýzu dat v aplikaci Excel pomocí nástrojů pro analýzu dat, jako je toolpak pro statistiku a Solver pro lineární optimalizaci.
#3. Pokročilá analytika se Spark – Patterns for Learning
Tato praktická kniha od čtyř datových vědců Cloudera vám umožňuje provádět rozsáhlou analýzu dat pomocí Spark. Zde najdete příklady, jak přistupovat k různým analytickým problémům a jak je řešit.
#4. Pokročilá analytika v Power BI s R a Pythonem
Autor Ryan Wade shromáždil recepty v Pythonu a R, které vám pomohou využít různé jazyky v oblasti analýzy dat pro vaši práci v MS Power BI.
#5. Pokročilá analytika s Excelem 2019
Autorka Manisha Nigam vám umožní prozkoumat různé metody a způsoby komplexní analýzy, konsolidace dat a prognóz na základě posledních trendů.
Závěr
Pokročilá analytika se může ukázat jako velmi efektivní a účinná obchodní strategie, která vám pomůže růst a formovat vaše cíle a zároveň zmírňovat rizika. Neustále se vyvíjí s pokrokem technologií, rozšiřuje své možnosti a stává se užitečnější. Velké značky již pokročilou analýzu využívají a brzy se rozšíří mezi ostatní.
Můžete se také podívat na Augmented Analytics.