Фраза дня: расширенная аналитика

Что такое расширенная аналитика?
Расширенная аналитика - это методология анализа данных, которая использует прогнозное моделирование, алгоритмы машинного обучения, глубокое обучение, автоматизацию бизнес-процессов и другие статистические методы для анализа бизнес-информации из различных источников данных.

Расширенная аналитика использует науку о данных помимо традиционных методов бизнес-аналитики (BI) для прогнозирования закономерностей и оценки вероятности будущих событий. Это, в свою очередь, может помочь организации более оперативно реагировать и значительно повысить точность принятия решений.

Часто используемые специалистами по обработке данных инструменты расширенной аналитики объединяют и расширяют предписывающую аналитику и прогнозную аналитику, добавляя при этом различные опции для улучшенной визуализации и прогнозных моделей.

Почему важна расширенная аналитика?
Расширенная аналитика является ценным ресурсом для предприятий, поскольку она позволяет организации получить большую функциональность от своих активов данных, независимо от того, где хранятся данные или в каком формате они. Расширенная аналитика также может помочь решить некоторые из более сложных бизнес-проблем, чем традиционные Отчетность BI не может.

Например, чтобы создать механизм контекстного маркетинга, производителю потребительских товаров может потребоваться задать следующие вопросы:

• Когда покупатель может исчерпать свой запас товара?
• В какое время дня или недели они наиболее восприимчивы к маркетинговой рекламе?
• Какой уровень прибыльности достижим при маркетинге в то время?
• По какой цене они, скорее всего, купят?

Комбинируя модели потребления с историческими данными и искусственным интеллектом (AI), расширенная аналитика может помочь организации определить точные ответы на эти вопросы.

Каковы преимущества расширенной аналитики?
Помимо обеспечения более широкого использования активов данных и повышения уверенности лиц, принимающих решения, в точности данных, расширенная аналитика предлагает следующие преимущества:

• Точное прогнозирование. Использование расширенной аналитики может подтвердить или опровергнуть прогнозы и модели прогнозирования с большей точностью, чем традиционные инструменты бизнес-аналитики, которые все еще несут элемент неопределенности.
• Более быстрое принятие решений. Благодаря прогнозам, которые имеют высокий уровень точности, руководители могут действовать быстрее, будучи уверенными, что их бизнес-решения приведут к желаемым результатам и что благоприятные результаты могут повториться.
• Более глубокое понимание. Расширенная аналитика предлагает более глубокий уровень практического понимания данных, включая предпочтения клиентов, рыночные тенденции и ключевые бизнес-процессы, что позволяет заинтересованным сторонам принимать решения на основе данных, которые могут напрямую влиять на их стратегию.
• Улучшенное управление рисками. Более высокий уровень точности, обеспечиваемый прогнозами расширенной аналитики, может помочь предприятиям снизить риск дорогостоящих ошибок.
• Предвидеть проблемы и возможности. Расширенная аналитика использует статистические модели для выявления потенциальных проблем на текущей траектории бизнеса или выявления новых возможностей, чтобы заинтересованные стороны могли быстро изменить курс и достичь лучших результатов.

Какие есть методы расширенной аналитики?
Расширенная аналитика может помочь организациям получить конкурентное преимущество. Некоторые из наиболее часто используемых методов расширенной аналитики включают следующее:

• Сбор данных. Этот процесс сортирует большие наборы данных для выявления закономерностей и установления взаимосвязей для решения проблем посредством анализа данных.
• Анализ настроений. Этот метод использует обработку естественного языка, анализ текста и биометрию для определения эмоционального тона, скрытого за основной частью текста.
• Кластерный анализ. Этот процесс сопоставляет фрагменты неструктурированных данных на основе обнаруженного между ними сходства.
• Комплексная обработка событий. Этот метод использует технологию для прогнозирования событий высокого уровня, которые могут возникнуть в результате определенных наборов факторов низкого уровня.
• Аналитика больших данных. Это процесс изучения больших объемов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных для выявления такой информации, как скрытые закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клиентов.
• Машинное обучение. Развитие машинного обучения резко повысило скорость обработки и анализа данных, облегчая такие дисциплины, как предиктивная аналитика.
• Визуализация данных. Этот процесс представления данных в графическом формате делает анализ данных и обмен ими более доступными для организаций.

Какие варианты использования расширенной аналитики?
Ниже приведены лишь несколько примеров бизнес-процессов, которым может помочь расширенное программное обеспечение для аналитики.

• Маркетинговые показатели. С помощью расширенной аналитики маркетинговые организации могут создавать настраиваемые целевые маркетинговые кампании и не тратить деньги на неэффективные стратегии. Анализ будущих результатов также может помочь организации определить возможности для увеличения продаж и оптимизации маркетинговой воронки.
• Оптимизация цепочки поставок. Расширенная аналитика может помочь организации учитывать спрос, колебания цен и изменение предпочтений потребителей, чтобы создать гибкую цепочку поставок, которая может быстро адаптироваться к меняющимся рыночным условиям.
• Управление рисками. Изучая определенные наборы данных и потоки данных в режиме реального времени, расширенная аналитика может помочь специалистам по обработке данных выявлять закономерности, которые могут указывать на высокий уровень риска, например, путем выявления возможного мошенничества с платежами или страховых обязательств.
• Деловые операции. Расширенная аналитика может помочь организациям оптимизировать свои операции и адаптировать их для лучшего соответствия прогнозам изменения рыночных условий или тенденций и, в конечном итоге, увеличить доход.

Оценка инструментов расширенной аналитики
Доступен ряд платформ расширенной аналитики. Каждый из них предлагает разные преимущества в зависимости от варианта использования. Эти инструменты можно разделить на две категории: с открытым исходным кодом и проприетарные.

Инструменты с открытым исходным кодом
Инструменты с открытым исходным кодом стали популярным вариантом для многих специалистов по данным, занимающихся машинным обучением и предписывающей аналитикой. Они включают языки программирования, а также вычислительные среды, включая Hadoop и Spark. Пользователи обычно говорят, что им нравятся инструменты расширенной аналитики с открытым исходным кодом, потому что они, как правило, недороги в эксплуатации, обладают мощной функциональностью и поддерживаются сообществом пользователей, которое постоянно обновляет инструменты.

Собственные инструменты
Что касается частной собственности, все поставщики, включая Microsoft, IBM и SAS Institute, предлагают расширенные инструменты аналитики. Большинство из них требовало глубокого технического образования и понимания математических методов.

Однако в последние годы появился целый ряд аналитических инструментов самообслуживания, которые сделали их функциональность более доступной для бизнес-пользователей. Tableau, в частности, стал обычным инструментом. Хотя его функциональные возможности более ограничены, чем более глубокие технические инструменты, он позволяет пользователям проводить кластерный и другой расширенный анализ.

Делитесь информацией на ресурсе Сообщества еАдрес (тем, киому надо). Поддерживайте свою информацию в актуальном состоянии.