Вдосконалена аналітика – це сучасний підхід, що включає складні методи для покращення прогнозування та прийняття обґрунтованих бізнес-рішень.
Традиційні методи обробки даних та бізнес-аналітики часто виявляються недостатніми у сучасному технологічному світі.
Сьогодні багато організацій відмовляються від застарілих методів, обираючи сучасні рішення вдосконаленої аналітики.
В основі вдосконаленої аналітики лежать технології штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН), які допомагають організаціям у різних аспектах діяльності.
Від розробки ефективних маркетингових кампаній до виявлення недоліків в інституційних політиках та посилення безпеки банківських систем – сфера застосування вдосконаленої аналітики постійно розширюється.
У цій статті ми розглянемо концепцію вдосконаленої аналітики та її важливість для сучасного бізнесу.
Отже, почнемо!
Що таке вдосконалена аналітика?
Вдосконалена аналітика є методологією аналізу даних, яка використовує широкий спектр аналітичних інструментів та методів. Її мета – прогнозування майбутніх подій, передбачення результатів, сприяння прийняттю ефективніших рішень та отримання цінної інформації для покращення бізнес-процесів.
Ця методологія використовує такі інструменти як штучний інтелект, алгоритми машинного навчання, прогнозні моделі, автоматизацію бізнес-процесів та глибоке навчання. Вони дозволяють аналізувати бізнес-дані з різних джерел. Вдосконалені аналітичні рішення поєднують описову та прогнозну аналітику для візуалізації даних, ідентифікації закономірностей та оптимізації процесу прийняття рішень.
Вдосконалена аналітика знаходить застосування в багатьох галузях, від інтелектуального аналізу даних до маркетингу, реклами та кібербезпеки. Компанії використовують її для кращого розуміння свого бізнесу, виявлення недоліків у політиці, прогнозування ринкової динаміки, ідентифікації нових трендів і досягнення багатьох інших цілей.
Вдосконалена аналітика також охоплює складні методології, такі як цифрова культура, кластерний аналіз, комплексна обробка подій, багатовимірна статистика, аналіз рішень та інші.
Список методологій в рамках вдосконаленої аналітики постійно розширюється з появою нових технік. Основні завдання, які вирішує цей аналітичний підхід, включають сегментацію, класифікацію, кореляцію, прогнозування та асоціацію.
- Сегментація дозволяє об’єднувати схожі дані.
- Класифікація впорядковує некласифіковані елементи.
- Кореляція виявляє зв’язки між властивостями об’єктів.
- Прогнозування допомагає передбачити майбутні результати.
- Асоціація аналізує, як часто два набори даних з’являються разом, і допомагає визначити похідні правила.
Переваги вдосконаленої аналітики
Вдосконалена аналітика – це ефективний інструмент, який використовується багатьма компаніями по всьому світу. Вона надає доступ до різноманітних методів аналізу даних, допомагаючи уникнути проблем і сприяючи розвитку організацій.
Основні переваги вдосконаленої аналітики:
- Точне прогнозування. Однією з головних переваг є висока точність прогнозування. На відміну від застарілих інструментів бізнес-аналітики, які все ще використовують елементи невизначеності, вдосконалена аналітика здатна ефективно передбачати результати та допомагає приймати обґрунтовані рішення.
- Покращене управління ризиками. Ризик є невід’ємною частиною бізнесу. Вдосконалена аналітика є оптимальним рішенням для мінімізації цих ризиків. Висока точність прогнозування дозволяє організаціям краще керувати ризиками та зменшує ймовірність помилок. Незалежно від того, чи починаєте ви новий бізнес або запускаєте новий продукт, вдосконалена аналітика може допомогти уникнути потенційних втрат.
- Поглиблене розуміння даних: вдосконалені аналітичні інструменти дозволяють отримати глибше розуміння ринкових даних. Аналізуючи динаміку ринку та використовуючи прогностичне моделювання, ви можете визначити перспективність вашого наступного бізнес-кроку.
- Швидше прийняття рішень: завдяки точним прогнозам ви можете швидше приймати рішення щодо будь-якої бізнес-стратегії. Це дозволяє підтримати будь-яке рішення, якщо ви передбачили позитивний результат.
- Зменшення упереджень: ще однією важливою перевагою є здатність зменшувати вплив когнітивних упереджень, які можуть негативно впливати на бізнес-рішення. Вдосконалена аналітика використовує машинне навчання та штучний інтелект, що забезпечує більш об’єктивні дані та логічні рішення.
- Прогнозування можливостей і проблем: за допомогою аналітичних інструментів компанії можуть виявляти нові можливості на ринку та діяти відповідно до попиту. Крім того, це допомагає виявити потенційні проблеми у вашому бізнес-підході та внести необхідні зміни.
Методи вдосконаленої аналітики
Вдосконалена аналітика охоплює різноманітні методи, які в поєднанні допомагають організаціям робити прогнози та приймати обґрунтовані бізнес-рішення. Розглянемо деякі з найпопулярніших технік:
- Інтелектуальний аналіз даних: цей метод допомагає виявляти закономірності, недоліки та тренди в наборах даних. Він встановлює зв’язки між змінними в даних для вирішення потенційних проблем. Інтелектуальний аналіз даних поєднує штучний інтелект, статистику та машинне навчання.
- Аналіз настроїв: сучасна техніка, яка використовує обробку природної мови (NLP), біометрію та аналіз тексту для оцінки тональності тексту (негативний, нейтральний, позитивний). Це допомагає компаніям аналізувати емоційний відгук потенційних клієнтів та їхнє сприйняття бренду.
- Аналітика великих даних: техніка оцінки великих обсягів неструктурованих, напівструктурованих та структурованих даних. Корисна для виявлення ринкових тенденцій, кореляції між об’єктами, прихованих моделей та інших неявних відомостей з великих наборів даних.
- Візуалізація даних: подання даних у графічному форматі. Візуальне представлення аналізу та іншої інформації є стандартною практикою для бізнесу. Візуалізація даних – це не лише графіки, але і розуміння того, як працює ваш бізнес та куди він рухається.
- Кластерний аналіз: метод аналізу неструктурованих наборів даних для ідентифікації кластерів схожих даних. Допомагає компаніям класифікувати неструктуровані дані та використовувати їх для пошуку пов’язаної інформації. Техніка також допомагає знайти відмінності між точками даних та продемонструвати їх візуально.
- Машинне навчання: широко використовуваний метод для вилучення важливої інформації з різних джерел даних та створення детальної моделі. Допомагає визначити складні закономірності та створити точні прогнози.
- Комплексна обробка подій: метод для відстеження та аналізу потоків структурованих даних у реальному часі та прогнозування точних висновків. Використовує спеціальну техніку зіставлення шаблонів для розпізнавання будь-якої події та надання інформації про те, як на неї реагувати.
- Когортний аналіз: техніка розбиття великих наборів даних на пов’язані групи. Використовується для отримання інформації про цільовий ринок.
Підприємства використовують цю техніку для аналізу великих обсягів інформації про клієнтів на основі різних аналізів та поділу їх на пов’язані групи. Часто застосовується для перевірки точності гіпотез на основі вибіркових даних.
- Прогнозне моделювання: техніка, яка допомагає робити прогнози щодо майбутніх результатів бізнес-стратегій на основі історичних даних, машинного навчання та статистичного моделювання.
- Симуляційна аналітика: допомагає передбачити альтернативні результати, які можуть відбутися до, під час або після прийняття рішення.
- Багатовимірна статистика: просунутий метод дослідження зв’язків між різними змінними в наборі даних.
- Потокова аналітика: сучасна техніка оцінки потокових даних у реальному часі, часто використовується онлайн-магазинами для аналізу продажів та поведінки клієнтів.
- Наказова аналітика: поєднує атрибути прогнозної аналітики та бізнес-аналітики. Допомагає організаціям визначати наступний крок на основі минулих записів, особливо коли є сумніви щодо підходу.
Бізнес-аналітика проти вдосконаленої аналітики
Бізнес-аналітика (BI) та вдосконалена аналітика є популярними інструментами для бізнес-організацій, які допомагають приймати обґрунтовані рішення. Попри подібні цілі, між ними є багато відмінностей.
| Вдосконалена аналітика | Бізнес-аналітика | |
| Визначення | Використовує сучасні методи для прогнозування майбутнього та прийняття рішень. Орієнтована на майбутні події. | Використовує попередні показники та історичні дані для покращення бізнесу. Орієнтована на минулі та теперішні події. |
| Основна мета | Виявлення складних проблем та визначення напрямку дій. | Аналіз історичних даних та вирішення незначних проблем. |
| Основні методи | Аналіз даних, машинне навчання, семантичний аналіз, когортний аналіз та ін. | Інтелектуальний аналіз даних, звітування та запити. |
| Використання великих даних | Часто використовує великі дані. | Регулярно використовує великі дані. |
| Тип аналізу | Високоточний прогнозний аналіз. | Виявлення першопричин шаблонів даних. |
| Тип даних | Використовує як неструктуровані, так і структуровані типи даних. | Включає переважно структуровані типи даних. |
| Підхід | Проактивний підхід до управління. | Реактивний бізнес-підхід для обробки інформації. |
| Генерація знань | Знання генеруються автоматично. | Знання генерується вручну. |
| Користувачі | Бізнес-аналітики та дослідники обробки даних. | В основному використовується бізнес-аналітиками та користувачами. |
Випадки використання вдосконаленої аналітики
Вдосконалена аналітика може бути використана різними способами в сучасній бізнес-екосистемі, наприклад:
- Оптимізація ланцюга постачання: допомагає оцінити попит, зміну вподобань клієнтів, адаптуватися до коливань витрат та створити динамічний ланцюг постачання. Це допомагає зменшити затримки, знизити витрати на розподіл і оптимізувати процеси.
- Проведення маркетингового аналізу: допомагає проводити індивідуальні та цілеспрямовані маркетингові кампанії, продавати продукти. Дозволяє уникнути неефективних стратегій та зменшити марні витрати. Аналізуючи майбутні результати, ви можете визначити ймовірність дорожчих і перехресних продажів та покращити взаємодію з клієнтами.
- Оптимізація бізнес-операцій: дозволяє адаптуватися до змін ринкових тенденцій, підвищувати результативність, дохід і продуктивність організації.
- Аналіз векторів ризику: дозволяє аналізувати великі обсяги даних у реальному часі для виявлення шаблонів, які можуть становити ризик для організації. Допомагає зменшити ризики та заощадити гроші: від шахрайства з платежами та лазівок у полісах до страхових зобов’язань та моніторингу репутації клієнтів.
Інструменти вдосконаленої аналітики
#1. Countly
Countly – інструмент для отримання глибшої інформації про ваш бізнес з ваших програм. Доступний у приватній хмарі або може бути розміщений самостійно. Дозволяє відстежувати продуктивність продукту, поведінку та шлях клієнта в настільних, веб- і мобільних програмах.
Особливості та переваги:
- Повне володіння даними та контроль.
- Розширюється за допомогою плагінів.
- Простіший доступ до даних завдяки настроюваним інформаційним панелям.
- Аналітика продукту.
- Підтримка стратегії відстеження.
- Інтерактивні push-повідомлення.
- Електронна пошта та повідомлення про збої.
- Більша безпека з дозволами користувача.
- Покращена конфіденційність даних завдяки дотриманню нормативних актів, таких як HIPAA, GDPR і COPPA.
На GitHub він отримав 5,1 тисячі зірок і загалом 949 розгалужень.
#2. Apache Superset
Superset – це платформа для дослідження та візуалізації даних від Apache. Цей сучасний інструмент бізнес-аналітики може доповнити або замінити фірмові інструменти BI для багатьох компаній.
Особливості та переваги:
- Швидке створення діаграм за допомогою безкодового інтерфейсу.
- Виконання розширених запитів за допомогою потужного веб-редактора SQL.
- Швидке визначення спеціальних показників та розмірів.
- Підтримує майже всі бази даних SQL.
- Візуалізація даних за допомогою багатьох красивих візуалізацій (гістограми, геопросторові візуалізації тощо).
- Розширювані параметри автентифікації безпеки та ролей.
- Настроюваний та полегшений рівень кешування для спрощення завантаження бази даних.
- Налаштування за допомогою API.
Добре інтегрується з кількома джерелами даних і має власну хмарну архітектуру для легкого масштабування.
#3. Great Expectations
Great Expectations (GX) дозволяє групам даних створювати спільне розуміння зібраних даних за допомогою кращого профілювання, документування та перевірки якості. Це допомагає ефективно керувати своїми конвеєрами даних і швидко розгортати гнучке тестування якості.
Особливості та переваги:
- Інтеграція з існуючими технологіями та конвеєрами CI/CD.
- Прискорене виявлення даних, навіть для великих обсягів.
- Автоматично створена документація даних.
- Контроль та обслуговування даних із процедурами управління та безпеки.
- Сповіщення.
- Інтеграція з багатьма системами та інструментами, такими як AWS S3, GCP тощо.
Документація проста для розуміння як для технічних, так і для нетехнічних користувачів.
Ресурси для вивчення вдосконаленої аналітики
#1. Advanced Data Analysis with Python
Курс для вивчення вдосконаленої аналітики за допомогою Python та вирішення проблем у реальному часі.
#2. Advance Analytics with Excel – пакет інструментів для аналізу даних/розв’язувач
Курс вивчення вдосконаленого аналізу даних в Excel за допомогою інструментів, таких як Toolpak для статистики та Solver для лінійної оптимізації.
#3. Розширена аналітика з Spark – Шаблони для навчання
Практична книга від спеціалістів із обробки даних Cloudera для виконання широкомасштабного аналізу даних за допомогою Spark. Містить приклади підходів та вирішення різних проблем.
#4. Розширена аналітика в Power BI з R і Python
Автор Райан Вейд пропонує рецепти Python та R для застосування різних мов в галузі аналізу даних до вашої роботи в MS Power BI.
#5. Розширена аналітика з Excel 2019
Автор Маніша Нігам розглядає різні методи та способи комплексного аналізу, консолідації даних та прогнозу на основі останніх тенденцій.
Висновок
Вдосконалена аналітика є ефективною бізнес-стратегією, яка допоможе вам розвиватися, досягати цілей та зменшувати ризики. Вона постійно розвивається з технологічним прогресом, додаючи нові можливості та стаючи все більш корисною. Вже багато великих брендів використовують вдосконалену аналітику, і з часом вона пошириться і серед інших.
Також радимо вивчити Augmented Analytics.