Розширена аналітика включає складні сучасні методи, які організації використовують для кращих прогнозів і прийняття бізнес-рішень.
Традиційні методи аналізу даних і бізнес-аналітики здаються неефективними для багатьох випадків використання в цьому технологічно прогресивному світі.
Сьогодні багато організацій переходять від традиційних методів до сучасних і використовують переваги розширеної аналітики.
Багато методів, які використовуються в розширеній аналітиці, охоплюють штучний інтелект (AI), машинне навчання (ML) тощо, щоб допомогти організаціям різноманітними способами.
Незалежно від того, чи йдеться про розробку маркетингових кампаній, пошук лазівок у новій інституційній політиці чи покращення безпеки банківських систем, використання розширеної аналітики зростає.
У цій статті я розповім про розширену аналітику та її важливість для вашого бізнесу.
Давайте розпочнемо!
Що таке Advanced Analytics?
Розширена аналітика – це методологія аналізу даних, яка використовує різні аналітичні інструменти та методи для прогнозування подій, прогнозування результатів, прийняття кращих рішень і отримання цінної інформації для покращення бізнесу.
Методи аналітики, які тут використовуються, включають штучний інтелект, алгоритми ML, прогнозне моделювання, автоматизацію бізнес-процесів, глибоке навчання тощо для вивчення та аналізу бізнес-даних із багатьох джерел. Розширені аналітичні рішення та інструменти розширюють і поєднують як наказову, так і прогнозну аналітику для візуалізації даних, пошуку закономірностей і покращення процесу прийняття рішень.
Розширена аналітика знаходить застосування в різних галузях промисловості та бізнесу, зокрема в інтелектуальному аналізі даних, маркетингу, рекламі та кібербезпеці. Багато компаній використовують його, щоб отримати уявлення про свій бізнес, знайти лазівки в політиці, передбачити динаміку ринку, виявити нові ринкові тенденції та використовувати його для багатьох інших цілей.
Багато складних методологій, як-от цифрова культура, кластерний аналіз, складна обробка подій, багатовимірна статистика, аналіз рішень тощо, також очікується, що вони будуть включені до розширеної аналітики.
Перелік методологій під егідою передової аналітики постійно зростає, і з часом застосовуються нові методи. Однак основними завданнями, які допомагає вирішити цей метод аналітики, є сегментація, класифікація, кореляція, прогнозування та асоціація.
- Сегментація допомагає комбінувати різні подібні дані
- Класифікація допомагає класифікувати некласифіковані елементи
- Співвідношення — одне із завдань, яке визначає зв’язок між властивостями предметів
- Завдання прогнозування дає бізнесу передбачуваний майбутній результат
- Асоціація допомагає бізнесу оцінити, скільки разів спільна поява двох даних може статися в наборі необроблених даних. Це також допомагає визначити похідні правила
Розширена аналітика: переваги
Розширена аналітика – це потужний метод, який використовують багато компаній у всьому світі. Він надає компаніям доступ до численних методів аналізу даних, які допомагають їм уникати бізнес-проблем і розвивати організацію.
Переваги розширеної аналітики:
- Точне прогнозування. Головною перевагою розширеної аналітики, яка привернула до неї більшість підприємств, є високий рівень точності прогнозування. На відміну від старих інструментів BI, які все ще використовують елементи невизначеності, розширена аналітика може ефективніше передбачати результати та допомагати вам прийняти рішення чи варто вам приймати бізнес-рішення в цьому напрямку.
- Краще управління ризиками. Ризик є невід’ємною частиною будь-якого бізнесу, а вдосконалена аналітика є найкращим рішенням для його мінімізації. Висока точність прогнозування допомагає організації краще керувати ризиками та зменшує ймовірність дорогих помилок. Незалежно від того, починаєте ви нове підприємство чи запускаєте продукт, розширена аналітика може допомогти вам запобігти потенційним втратам.
- Глибше вникаючи в деталі: за допомогою розширених інструментів аналітики ви можете отримати глибше практичне розуміння ринкових даних. Аналізуючи динаміку ринку та використовуючи прогнозне моделювання, ви можете визначити потенціал вашого наступного бізнес-кроку на ринку.
- Швидше прийняття рішень: завдяки високоточним прогнозам майбутнього ви можете швидше приймати рішення щодо будь-якої бізнес-стратегії. Це допоможе вам підтримати будь-яке рішення, якщо ви передбачили будь-який сприятливий результат.
- Зменшує упередження: ще однією важливою перевагою впровадження розширеної аналітики є її здатність приборкувати когнітивні упередження, які можуть негативно вплинути на будь-яке бізнес-рішення. Розширена аналітика використовує машинне навчання та штучний інтелект, що дає вам більш орієнтований на дані результат і логічне рішення для прийняття рішення.
- Передбачення можливостей і проблем: використовуючи надійні вдосконалені інструменти аналітики, компанії можуть визначати нові можливості на ринку та діяти відповідно до попиту. Крім того, це також може допомогти вам виявити потенційні проблеми у вашому бізнес-підході та внести відповідні зміни.
Методи передової аналітики
Розширена аналітика включає різноманітні методи, які працюють разом, щоб допомогти організаціям робити прогнози та приймати бізнес-рішення. Ось кілька популярних прийомів:
- Інтелектуальний аналіз даних. Інтелектуальний аналіз даних є одним із найбільш використовуваних методів, який використовується для виявлення закономірностей, лазівок і тенденцій у заданому наборі даних. Це також допомагає встановити зв’язок між змінними в наборі даних для вирішення потенційних проблем. Видобуток даних поєднує штучний інтелект, статистику та машинне навчання для ефективного виконання завдань.
- Аналіз настроїв. Аналіз настроїв — це сучасна техніка, яка використовує обробку природної мови (NLP), біометрику й аналіз тексту, щоб перевірити, чи є текст негативним, нейтральним чи позитивним. Це допомагає компаніям аналізувати емоції потенційних клієнтів і те, як вони сприймають бренд або новий продукт.
- Аналітика великих даних: це ще одна добре відома техніка, яка реалізована в розширеній аналітиці для оцінки великої кількості неструктурованих, напівструктурованих і структурованих даних. Ця техніка дуже корисна для виявлення ринкових тенденцій, кореляції між об’єктами, прихованих моделей, уподобань клієнтів та іншої прихованої інформації з великого набору даних.
- Візуалізація даних: візуалізація даних представляє дані в графічному форматі. Демонстрація аналізу та іншої інформації за допомогою графічного представлення є стандартною практикою аналізу для суб’єктів господарювання. Візуалізація даних — це більше, ніж просто графіки та блок-схеми; він показує набагато більше інформації, наприклад про те, як працює ваш бізнес і куди він прямує.
- Кластерний аналіз. Розширена аналітика використовує кластерний аналіз для аналізу неструктурованих наборів даних і визначення кластерів схожих точок даних. Це поширений метод аналізу, який допомагає компаніям класифікувати неструктуровані дані та використовувати їх для пошуку пов’язаної інформації. Не лише схожість, ця техніка також допомагає знайти відмінності в цих точках даних і продемонструвати їх візуально.
- Машинне навчання. Безсумнівно, машинне навчання — це широко використовуваний передовий аналітичний метод, який вивчає важливу інформацію із зібраних джерел даних і створює детальну модель. Це допомагає визначити складні закономірності та створити точні прогнози, які допоможуть визначити дорожню карту організації.
- Комплексна обробка подій. Комплексна обробка подій — це корисний метод, який допомагає відстежувати й аналізувати потоки структурованих даних у режимі реального часу та прогнозувати високоточні дієві висновки. Він використовує спеціальну техніку зіставлення шаблонів, щоб розпізнати будь-яку подію чи дію та надати всю важливу інформацію про те, як реагувати на цю подію.
- Когортний аналіз: ця техніка допомагає розбивати величезні набори даних на пов’язані набори та використовувати інформацію для наступного кроку на цільовому ринку.
Підприємства використовують цю техніку, щоб усунути великі обсяги інформації про клієнтів на основі різних аналізів, а потім розділити їх на пов’язані групи. Його часто використовують для перевірки точності гіпотез різних припущень на основі вибіркових даних.
- Прогнозне моделювання. Прогнозне моделювання широко використовується компаніями, оскільки воно допомагає їм робити прогнози щодо майбутніх результатів бізнес-стратегії. Прогноз базується на історичних даних, і ця техніка використовує машинне навчання та статистичне моделювання для прогнозування результату. А використовуючи прогнози, підприємства можуть прийняти відповідні рішення про свої наступні дії, мінімізуючи ризики.
- Симуляційна аналітика: симуляційна аналітика корисна для компаній, оскільки ця техніка допомагає передбачити альтернативні результати, які можуть відбутися під час, до або після прийняття рішення.
- Багатовимірна статистика: це дуже просунутий метод, який включає різні методи дослідження зв’язку між різними змінними в наборі даних. Він одночасно визначає з’єднання, щоб отримати точний результат.
- Потокова аналітика: потокова аналітика – це сучасна передова техніка, яка безперервно оцінює потокові дані з високою пропускною здатністю, до того ж у режимі реального часу. Багато компаній, які керують онлайн-магазинами, часто використовують цю техніку, щоб зрозуміти різну інформацію, пов’язану з продажами та поведінкою клієнтів.
- Наказова аналітика: Наказова аналітика часто використовується організаціями, оскільки вона поєднує в собі атрибути прогностичної аналітики та бізнес-аналітики. Ця техніка допомагає організаціям вирішити наступний крок і прокласти шлях на основі минулих записів. Він особливо використовується, коли організація скептично ставиться до свого підходу та хоче знати, який підхід дасть кращий бізнес-результат.
Business Intelligence проти Advanced Analytics
Бізнес-аналітика (BI) і розширена аналітика є двома найпопулярнішими варіантами для бізнес-організацій, які допомагають їм приймати дуже точні рішення на основі даних. Незважаючи на те, що вони націлені на подібні завдання, між ними є багато відмінностей.
Advanced AnalyticsBusiness IntelligenceDefinitionAdvanced analytics використовує різноманітні сучасні методи та стратегії моделювання для прогнозування майбутнього та прийняття відповідних рішень.
Він в основному орієнтований на майбутні події. BI використовує попередні показники та історичні дані, щоб допомогти організації покращити свій бізнес.
В основному він орієнтований на минулі та теперішні події. Основна мета. Основна мета — з’ясувати складні проблеми в бізнесі та визначити напрямок дій відповідно. Це допомагає отримати уявлення про історичні дані та вирішувати незначні проблеми. Основні методи, що застосовуються. Методи включають аналіз даних, машинне навчання, семантичний аналіз, когортний аналіз , зіставлення шаблонів і багато іншого. Методи включають інтелектуальний аналіз даних, звітування та запити. Використання великих даних. Він часто використовує великі дані. Майже регулярно використовує великі дані. Тип аналізу. Він виконує високоточний прогнозний аналіз. Він з’ясовує першопричину шаблон даних.Використання типу даних. Розширена аналітика використовує як неструктуровані, так і структуровані типи даних. Бізнес-аналітика включає переважно структуровані типи даних. Підхід. Використовує проактивний підхід до управління. Він використовує реактивний бізнес-підхід для обробки інформації. Генерація знань. У цьому методі знання генеруються автоматично. Знання. генерується вручну. КористувачіБізнес-аналітики та дослідники обробки даних — Основні користувачі розширеної аналітики. В основному використовується бізнес-аналітиками та користувачами.
Випадки використання Advanced Analytics
Розширену аналітику можна використовувати різними способами у вашій поточній бізнес-екосистемі, наприклад:
- Оптимізація ланцюга постачання: розширена аналітика може допомогти вашій організації оцінити попит, зміну вподобань клієнтів, пристосуватися до коливань витрат і створити динамічний ланцюг постачання. Це робить ланцюжок поставок адаптованим до швидких змін ринку та допомагає зменшити затримки, зменшити витрати на розподіл і оптимізувати процеси.
- Проведення маркетингового аналізу: це допомагає підприємствам проводити індивідуальні та цілеспрямовані маркетингові кампанії та продавати продукти. Таким чином ви зможете уникнути неефективних стратегій і зменшити марну втрату грошей. Аналізуючи майбутні результати, ви можете визначити ймовірність дорожчих і перехресних продажів, а також покращити взаємодію з клієнтами.
- Оптимізація бізнес-операцій: за допомогою розширеної аналітики ви можете оптимізувати свою роботу та змусити їх адаптуватися до змін ринкових тенденцій. На відміну від інструментів бізнес-аналізу, які можуть не адаптуватися належним чином до мінливих умов ринку, розширена аналітика може допомогти підвищити результативність, дохід і продуктивність вашої організації.
- Аналіз векторів ризику: запровадивши розширену аналітику, підприємства можуть аналізувати величезні набори даних і потоки даних у режимі реального часу. Це дозволяє виявляти шаблони в даних, які можуть становити більший ризик для організації. Розширена аналітика може допомогти зменшити ризики та заощадити гроші: від шахрайства з платежами та лазівок у полісах до страхових зобов’язань і моніторингу репутації клієнтів.
Деякі розширені інструменти аналітики
#1. Countly
Countly — це ефективний розширений інструмент аналітики, який може допомогти вам отримати глибшу інформацію про свій бізнес із ваших програм. Він доступний у приватній хмарі або може бути розміщений самостійно. Це дозволяє відстежувати продуктивність вашого продукту, поведінку та шлях клієнта в настільних, веб- і мобільних програмах.
Особливості та переваги:
- Повне володіння даними та контроль
- Він 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. Супернабір Apache
Superset — це платформа дослідження та візуалізації даних від Apache. Ця готова до корпоративного використання сучасна програма бізнес-аналітики може доповнити або замінити фірмові інструменти BI для багатьох компаній.
Особливості та переваги:
- Ви можете швидко будувати діаграми за допомогою безкодового інтерфейсу Superset
- Виконуйте розширені запити за допомогою потужного веб-редактора SQL
- Швидко визначайте спеціальні показники та розміри за допомогою легкого семантичного рівня
- Підтримує практично всі бази даних SQL з коробки
- Візуалізація даних за допомогою багатьох красивих візуалізацій, таких як гістограми, геопросторові візуалізації тощо.
- Розширювані параметри автентифікації безпеки та ролей
- Настроюваний і полегшений рівень кешування для спрощення завантаження бази даних
- Налаштування за допомогою API
Він також добре інтегрується з кількома джерелами даних і має власну хмарну архітектуру, створену з нуля для легкого масштабування.
#3. Великі очікування
Великі сподівання (GX) дозволяють групам даних створювати загальне розуміння зібраних даних за допомогою кращого профілювання, документування та перевірки якості. Це допомагає вам ефективно керувати своїми конвеєрами даних і швидко розгортати гнучке та розширюване тестування якості.
Особливості та переваги:
- Бездоганно вписується в поточний стек технологій та інтегрується з конвеєрами CI/CD
- Прискорене виявлення даних, навіть для великих обсягів даних
- Автоматично створена документація даних
- Кращий контроль і обслуговування даних із процедурами управління та безпеки
- Сповіщення та сповіщення
- Добре інтегрується з багатьма системами та інструментами, такими як AWS S3, GCP тощо.
Його документацію легко зрозуміти як для нетехнічних, так і для технічних користувачів.
Ресурси для вивчення розширеної аналітики
#1. Розширений аналіз даних за допомогою Python
Цей курс допоможе вам освоїти розширену аналітику за допомогою Python і вирішення проблем у реальному часі.
#2. Advance Analytics with Excel – пакет інструментів для аналізу даних/розв’язувач
Цей курс вивчає розширений аналіз даних у Excel за допомогою інструментів аналізу даних, таких як Toolpak для статистики та Solver для лінійної оптимізації.
#3. Розширена аналітика з Spark – Шаблони для навчання
Ця практична книга від чотирьох спеціалістів із обробки даних Cloudera дає змогу виконувати широкомасштабний аналіз даних за допомогою Spark. Тут ви знайдете приклади того, як підходити та розв’язувати різні проблеми аналітики.
#4. Розширена аналітика в Power BI з R і Python
Автор Райан Вейд дав рецепти Python і R, які допоможуть вам застосувати різні мови в галузі аналізу даних до вашої роботи в MS Power BI.
#5. Розширена аналітика з Excel 2019
Автор Маніша Нігам дозволяє досліджувати різні методи та способи комплексного аналізу, консолідації даних і прогнозу на основі останніх тенденцій.
Висновок
Розширена аналітика може виявитися високоефективною та дієвою бізнес-стратегією, яка допоможе вам розвиватися та формувати цілі, одночасно зменшуючи ризики. Він постійно розвивається з розвитком технологій, додаючи більше спектрів і стаючи більш корисним. Великі бренди вже використовують розширену аналітику, і незабаром вона пошириться серед інших.
Ви також можете дослідити Augmented Analytics.