Pokročilá analytika a její význam pro vaše podnikání

Pokročilá analytika zahrnuje složité, moderní techniky, které organizace používají k lepším předpovědím a obchodním rozhodnutím.

Tradiční analýzy dat a techniky business intelligence se v tomto technologicky vyspělém světě zdají být pro mnoho případů použití neefektivní.

V současné době mnoho organizací přechází od tradičních metod k moderním technikám a nyní využívá výhod pokročilé analýzy.

Mnoho technik používaných v pokročilé analýze zahrnuje umělou inteligenci (AI), strojové učení (ML) a další, které organizacím pomáhají různými způsoby.

Ať už jde o vývoj marketingových kampaní, hledání mezer v nových institucionálních politikách nebo zlepšování bezpečnosti v bankovních systémech, používání pokročilých analýz roste.

V tomto článku se budu zabývat pokročilou analýzou a tím, jak je důležitá pro vaši firmu.

Začněme!

Co je pokročilá analytika?

Pokročilá analytika je metodologie analýzy dat využívající různé analytické nástroje a techniky k předpovídání událostí, předpovídání výsledku, lepším rozhodnutím a získávání cenných poznatků za účelem zlepšení podnikání.

Techniky analýzy, které se zde používají, jsou AI, algoritmy ML, prediktivní modelování, automatizace obchodních procesů, hluboké učení a další pro učení a analýzu obchodních dat z více zdrojů. Pokročilá analytická řešení a nástroje rozšiřují a kombinují jak preskriptivní, tak prediktivní analytiku pro vizualizaci dat, nalezení vzorců a zlepšení rozhodování.

Pokročilá analytika nachází využití v různých odvětvích a podnicích, včetně dolování dat, marketingu, reklamy a kybernetické bezpečnosti. Mnoho podniků jej využívá k tomu, aby získal přehled o svém podnikání, našel mezery v politikách, předvídal dynamiku trhu, našel nové trendy na trhu a využil jej k mnoha dalším účelům.

Očekává se, že do pokročilé analýzy bude zahrnuto také mnoho složitých metodologií, jako je digitální kultura, shluková analýza, zpracování komplexních událostí, vícerozměrné statistiky, rozhodovací inteligence atd.

Seznam metodologií zastřešených pokročilou analytikou neustále roste a postupem času jsou přijímány nové techniky. Základní úkoly, které tato metoda analýzy pomáhá splnit, jsou segmentace, klasifikace, korelace, prognózy a asociace.

• Segmentace pomáhá při kombinování různých podobných dat
• Klasifikace pomáhá při klasifikaci nezařazených položek
• Korelace je jeden úkol, který identifikuje spojení mezi vlastnostmi položek
• Úkol prognózování dává podniku předvídatelný budoucí výsledek
• Přidružení pomáhá podniku vyhodnotit, kolikrát může dojít ke společnému výskytu dvou dat v sadě nezpracovaných dat. Pomáhá také při identifikaci odvození pravidel

Pokročilá analytika: Výhody

Pokročilá analytika je výkonná metoda, kterou používá mnoho podniků po celém světě. Poskytuje podnikům přístup k mnoha technikám analýzy dat, které jim pomáhají odvrátit obchodní problémy a rozvíjet organizaci.

Výhody pokročilé analýzy jsou:

• Přesné předpovídání: Hlavní výhodou pokročilé analýzy, která k ní přilákala většinu podniků, je vysoká úroveň přesnosti předpovědí. Na rozdíl od starých nástrojů BI, které stále využívají prvky nejistoty, mohou pokročilé analýzy předvídat výsledky efektivněji a pomoci vám se rozhodnout. zda byste měli činit svá obchodní rozhodnutí tímto směrem.

• Lepší řízení rizik: Riziko je nedílnou součástí každého podnikání a pokročilá analýza slouží jako nejlepší řešení pro jeho minimalizaci. Vysoká přesnost předpovědí pomáhá organizaci v lepším řízení rizik a omezuje možnost nákladných chyb. Ať už zakládáte nový podnik nebo uvádíte na trh produkt, pokročilá analytika vám může pomoci předejít potenciální ztrátě.

• Hluboko do detailů: S pokročilými analytickými nástroji můžete získat hlubší přehled o tržních datech. Analýzou dynamiky trhu a využitím prediktivního modelování můžete identifikovat potenciál vašeho dalšího obchodního kroku na trhu.

• Rychlejší rozhodování: Díky vysoce přesným předpovědím budoucnosti se můžete rychleji rozhodovat o jakékoli obchodní strategii. Pomůže vám podpořit jakékoli rozhodnutí, kde jste předpovídali jakýkoli příznivý výsledek.
• Omezuje předsudky: Další hlavní výhodou implementace pokročilé analýzy je její schopnost omezit kognitivní předsudky, které mohou negativně ovlivnit jakékoli obchodní rozhodnutí. Pokročilá analytika využívá strojové učení a umělou inteligenci, které vám poskytují výsledek více založený 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 podnikat obchodní rozhodnutí. Zde jsou některé oblíbené techniky:

• Data Mining: Data mining je jednou z nejpoužívanějších technik, která se používá k identifikaci vzorů, mezer a trendů s daným souborem dat. Pomáhá také při vytváření vztahu mezi proměnnými v sadě dat 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 podnikům analyzovat emoce jejich potenciálních zákazníků a to, jak vnímají značku nebo nový produkt.
• Analytika velkých dat: Je to další známá technika, 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 podnikatelských subjektů předvést analýzu a další informace prostřednictvím grafického znázornění. 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 klastrovou analýzu k analýze nestrukturovaných datových sad a identifikaci shluků podobných datových bodů. Jedná se o běžnou analytickou metodu, která pomáhá podnikům klasifikovat nestrukturovaná data a využívat je pro hledání souvisejících informací. Nejen podobnosti, tato technika také pomáhá při hledání rozdílů v těchto datových bodech a jejich vizuální prezentaci.
• Strojové učení: Strojové učení je bezpochyby velmi používaná pokročilá analytická technika, kde 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 rozhodnout o plánu 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 všechny důležité informace o tom, jak na tuto událost reagovat.

• Kohortová analýza: Tato technika pomáhá rozdělit obrovské soubory dat do souvisejících souborů a využít statistiky k vašemu dalšímu pohybu na cílovém trhu.

Podniky používají tuto techniku ​​k odstranění velkého množství informací o zákaznících na základě různých analýz a poté je rozdělí do souvisejících skupin. Často se používá pro testování přesnosti hypotéz různých předpokladů na základě vzorových dat.

• Prediktivní modelování: Prediktivní modelování je široce používáno podniky, protože jim pomáhá při předpovídání budoucích výsledků obchodní strategie. Predikce je založena na historických datech a tato technika využívá strojové učení a statistické modelování k předpovědi výsledku. A pomocí předpovědí mohou podniky podle toho rozhodovat o svých dalších krocích a zároveň minimalizovat rizika.
• Simulační analytika: Simulační analytika je pro podniky přínosná, protože vám tato technika pomáhá předpovídat 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 spojení mezi různými proměnnými v rámci souboru dat. Zároveň identifikuje spojení, aby poskytl 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 internetové obchody často využívá tuto techniku ​​k pochopení různých informací souvisejících s prodejem a chováním zákazníků.
• Preskriptivní analytika: Preskriptivní analytika je často používána 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 je organizace skeptická ke svému přístupu a chce vědět, který přístup jim přinese lepší obchodní výsledek.

Business Intelligence vs. Advanced Analytics

Business intelligence (BI) a pokročilá analytika jsou dvě nejoblíbenější možnosti pro obchodní organizace, které jim pomáhají činit vysoce přesná rozhodnutí na základě dat. I když se zaměřují na podobné úkoly, existuje mezi nimi mnoho rozdílů.

Advanced AnalyticsBusiness IntelligenceDefinitionAdvanced Analytics 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 Jeho primárním účelem je zjistit složité problémy v podnikání a podle toho rozhodnout o postupu. Pomáhá při získávání náhledů na historická data a při řešení menších problémů. Hlavní zapojené techniky zahrnují dolování dat, strojové učení, sémantickou analýzu, kohortovou analýzu , porovnávání vzorů a mnoho dalších. Techniky zahrnují dolování dat, vytváření sestav a dotazování. Používání velkých dat Často využívá velká data. Téměř pravidelně používá velká data. Typ analýzy provádí vysoce přesnou prediktivní analýzu. Zjišťuje hlavní příčinu datový vzor.Použití datových typůPokročilá analytika používá nestrukturované i strukturované datové typy.Obchodní zpravodajství zahrnuje převážně strukturované datové typy.Přístup Zaujímá proaktivní přístup k řízení.Vytváří reaktivní obchodní přístup ke zpracování informací.Touto metodou se automaticky generují znalosti.Znalosti se generuje ručně. Uživatelé jsou obchodní analytici a datoví vědci hlavní uživatelé pokročilé analýzy. Používají ji především obchodní analytici a uživatelé.

Případy použití pokročilé analýzy

Pokročilou analýzu lze ve vašem současném 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 přizpůsobitelný rychlým změnám na trhu a pomáhá snižovat zpoždění, omezovat distribuční náklady a zefektivňovat procesy.

• Provádění marketingové analýzy: Pomáhá podnikům 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 vhodně přizpůsobit měnícím se podmínkám na trhu, mohou pokročilé analýzy 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 vzory v datech, které mohou pro organizaci představovat větší riziko. Pokročilá analytika může pomoci zmírnit rizika a ušetřit peníze, od platebních podvodů a mezer v pojistných smlouvách až po pojistné závazky a sledování pověsti zákazníků.

Některé pokročilé analytické nástroje

#1. Hrabě

Countly je účinný pokročilý analytický nástroj, který vám může pomoci získat hlubší přehled o vaší firmě z vašich aplikací. Je k dispozici v privátním cloudu nebo může být hostován samostatně. Umožňuje vám sledovat výkon vašeho produktu a chování a cestu 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 strategie sledování
• 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 podnikání může rozšířit nebo nahradit proprietární nástroje BI pro mnoho podniků.

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 bezpečnostní ověřování a role
• Konfigurovatelná a odlehčená vrstva mezipaměti pro zjednodušení načítání databáze
• Přizpůsobení pomocí API

Také se docela dobře integruje s více zdroji dat a má cloudovou nativní architekturu, která je vytvořena od začátku pro snadné škálování.

#3. Velká očekávání

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 zvládnout pokročilou analýzu pomocí Pythonu a řešení problémů v reálném čase.

#2. Advance 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 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 analýza v Power BI s R a Pythonem

Autor Ryan Wade dal recepty Python a R, které vám pomohou použít různé jazyky v oblasti analýzy dat pro vaši práci v MS Power BI.

#5. Pokročilá analytika s Excelem 2019

Autor 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 vysoce efektivní a efektivní obchodní strategie, která vám pomůže růst a utvářet vaše cíle a zároveň zmírňovat rizika. Neustále se vyvíjí s pokrokem technologií, přidává další spektra a stává se užitečnějším. Velké značky již pokročilou analýzu využívají a brzy se rozšíří mezi ostatní.

Můžete také prozkoumat Augmented Analytics.