Разширеният анализ включва сложни, модерни техники, които организациите използват, за да правят по-добри прогнози и бизнес решения.
Традиционните техники за анализ на данни и бизнес разузнаване изглеждат неефективни за много случаи на употреба в този технологично напредващ свят.
В днешно време много организации преминават от традиционни методи към модерни техники и вече използват предимствата на усъвършенствания анализ.
Много техники, използвани в напредналите анализи, обхващат изкуствен интелект (AI), машинно обучение (ML) и други, за да помогнат на организациите по различни начини.
Независимо дали става въпрос за разработване на маркетингови кампании, намиране на вратички в нови институционални политики или подобряване на сигурността в банковите системи, използването на усъвършенствани анализи нараства.
В тази статия ще обсъдя разширения анализ и колко е важен за вашия бизнес.
Да започваме!
Съдържание
Какво е Advanced Analytics?
Разширеният анализ е методология за анализ на данни, използваща различни инструменти и техники за анализ за прогнозиране на събития, прогнозиране на резултат, вземане на по-добри решения и получаване на ценна информация с цел подобряване на бизнеса.
Техниките за анализ, използвани тук, са AI, ML алгоритми, предсказуемо моделиране, автоматизация на бизнес процеси, задълбочено обучение и други за научаване и анализиране на бизнес данни от множество източници. Решенията и инструментите за усъвършенстван анализ разширяват и комбинират предписващи и предсказуеми анализи за визуализиране на данни, намиране на модели и подобряване на вземането на решения.
Разширеният анализ намира приложение в различни индустрии и бизнеси, включително извличане на данни, маркетинг, реклама и киберсигурност. Много фирми го използват, за да получат представа за своя бизнес, да намерят вратички в политиките, да предвидят динамиката на пазара, да намерят нови пазарни тенденции и да го използват за много други цели.
Много сложни методологии, като дигитална култура, клъстерен анализ, сложна обработка на събития, многовариантна статистика, интелигентни решения и т.н., също се очаква да бъдат включени в напредналите анализи.
Списъкът с методологии под чадъра на напредналите анализи непрекъснато нараства и с времето се възприемат нови техники. Въпреки това, основните задачи, които този аналитичен метод помага да се изпълнят, са сегментиране, класифициране, корелация, прогнозиране и асоцииране.
- Сегментирането помага при комбинирането на различни подобни данни
- Класификацията помага при класифицирането на некласифицирани елементи
- Корелацията е задача, която идентифицира връзката между свойствата на елементите
- Задачата за прогнозиране дава на бизнеса предвидим бъдещ резултат
- Асоциацията помага на бизнеса да оцени колко пъти може да се появи съвместно появяване на две данни в набор от необработени данни. Той също така помага при идентифицирането на извеждането на правила
Разширен анализ: Предимства
Разширеният анализ е мощен метод, използван от много фирми по целия свят. Той дава на бизнеса достъп до множество техники за анализ на данни, които им помагат да избягват бизнес предизвикателствата и да разрастват организацията.
Предимствата на разширения анализ са:
- Точно прогнозиране: Основното предимство на усъвършенствания анализ, което привлече повечето бизнеси към него, е високото ниво на точност при прогнозирането. За разлика от старите BI инструменти, които все още използват елементи на несигурност, усъвършенстваният анализ може да предвиди резултатите по-ефективно и да ви помогне да решите дали трябва да вземете бизнес решенията си в тази посока.
- По-добро управление на риска: Рискът е неразделна част от всеки бизнес и усъвършенстваният анализ служи като най-доброто решение за минимизирането му. Високата точност на прогнозиране помага на организацията за по-добро управление на риска и ограничава вероятността от скъпи грешки. Независимо дали започвате ново начинание или пускате продукт, усъвършенстваният анализ може да ви помогне да предотвратите потенциални загуби.
- Навлизане в детайлите: С усъвършенствани инструменти за анализ можете да имате по-задълбочена и практична представа за пазарните данни. Чрез анализиране на пазарната динамика и използване на прогнозно моделиране можете да идентифицирате потенциала на следващата си бизнес стъпка на пазара.
- По-бързи решения: С много точни бъдещи прогнози можете да вземате по-бързи решения за всяка бизнес стратегия. Помага ви да подкрепите всяко решение, когато сте предвидили благоприятен изход.
- Намалява пристрастията: Друго основно предимство от прилагането на усъвършенстван анализ е способността му да ограничава когнитивните пристрастия, които могат да повлияят отрицателно на всяко бизнес решение. Разширеният анализ използва машинно обучение и AI, които ви дават по-ориентиран на данни резултат и логично решение за решение.
- Предвиждане на възможности и проблеми: Използвайки надеждни усъвършенствани инструменти за анализ, фирмите могат да идентифицират нови възможности на пазара и да действат според търсенето. Освен това може да ви помогне да откриете потенциални проблеми във вашия бизнес подход и да направите съответните промени.
Техники на разширен анализ
Разширеният анализ включва различни техники, които работят заедно, за да помогнат на организациите да правят прогнози и бизнес решения. Ето някои популярни техники:
- Извличане на данни: Извличането на данни е една от най-използваните техники, която се използва за идентифициране на модели, вратички и тенденции с даден набор от данни. Той също така помага при установяване на връзка между променливи в набор от данни за решаване на потенциални проблеми. Извличането на данни съчетава AI, статистика и машинно обучение за ефективно изпълнение на задачи.
- Анализ на настроението: Анализът на настроението е модерна техника, която използва обработка на естествен език (NLP), биометрия и анализ на текст, за да провери дали текстът е отрицателен, неутрален или положителен. Помага на бизнеса да анализира емоцията на своите потенциални клиенти и как те възприемат марка или нов продукт.
- Анализ на големи данни: Това е друга добре позната техника, която се прилага в напредналите анализи за оценка на огромно количество неструктурирани, полуструктурирани и структурирани данни. Тази техника е изключително полезна за откриване на пазарни тенденции, корелация между обекти, скрити модели, харесвания на клиенти и друга скрита информация от голям набор от данни.
- Визуализация на данни: Визуализацията на данни представя данни в графичен формат. Това е стандартна практика за анализ на бизнес субектите да демонстрират анализ и друга информация чрез графично представяне. Визуализацията на данни е нещо повече от графики и диаграми; показва много повече информация, като например как върви вашият бизнес и накъде се е насочил.
- Клъстерен анализ: Разширеният анализ използва клъстерен анализ, за да анализира неструктурирани набори от данни и да идентифицира клъстери от подобни точки от данни. Това е общ метод за анализ, който помага на бизнеса да класифицира неструктурирани данни и да ги използва за намиране на свързана информация. Не само приликите, тази техника също помага при намирането на разлики в тези точки от данни и показването им визуално.
- Машинно обучение: Без съмнение машинното обучение е широко използвана усъвършенствана аналитична техника, при която научава важна информация от събрани източници на данни и създава подробен модел. Това помага при идентифицирането на сложни модели и създаването на точни прогнози, които ще помогнат за определяне на пътната карта на организацията.
- Обработка на сложни събития: Обработката на сложни събития е полезен метод, който помага за проследяване и анализиране на потоци от структурирани данни в реално време и предвиждане на изключително точни заключения. Той използва специализирана техника за съвпадение на шаблони, за да разпознае всяко събитие или действие и да предостави цялата жизненоважна информация за това как да реагираме на това събитие.
- Кохортен анализ: Тази техника помага при разделянето на огромни набори от данни в свързани набори и използването на прозренията, за да направите следващия си ход на целевия пазар.
Фирмите използват тази техника, за да разчистят големи количества клиентска информация въз основа на различни анализи и след това да ги разделят в свързани групи. Често се използва за тестване на точността на хипотези на различни предположения, базирани на примерни данни.
- Прогнозно моделиране: Прогнозното моделиране се използва широко от бизнеса, защото им помага да правят прогнози за бъдещи резултати от бизнес стратегия. Прогнозата се основава на исторически данни и тази техника използва машинно обучение и статистическо моделиране, за да прогнозира резултата. И използвайки прогнози, фирмите могат съответно да решат следващите си ходове, като минимизират рисковете.
- Симулационен анализ: Симулационният анализ е полезен за бизнеса, тъй като тази техника ви помага да предвидите алтернативни резултати, които могат да се случат по време, преди или след прилагане на решение.
- Многовариантна статистика: Това е много напреднала техника, която включва различни методи за изследване на връзката между различни променливи в рамките на набор от данни. Той идентифицира връзката едновременно, за да предостави точен резултат.
- Анализ на поточно предаване: Анализът на поточно предаване е модерна усъвършенствана техника, която оценява непрекъснато поточно предаване на данни с висока честотна лента и това също в реално време. Много фирми, управляващи онлайн магазини, често използват тази техника, за да разберат различна информация, свързана с продажбите и поведението на клиентите.
- Предписващ анализ: Предписващият анализ често се използва от организации, тъй като съчетава атрибутите на предсказуем анализ и бизнес разузнаване. Тази техника помага на организациите да решат следващия ход и да проправят пътя въз основа на минали записи. Използва се специално, когато една организация е скептична относно своя подход и иска да знае кой подход ще й даде по-добър бизнес резултат.
Бизнес разузнаване срещу разширен анализ
Бизнес разузнаването (BI) и усъвършенстваният анализ са двата най-популярни избора за бизнес организациите, които им помагат да вземат изключително точни решения, базирани на данни. Въпреки че се стремят към подобни задачи, между тях има много разлики.
Разширен анализ Дефиниция за бизнес разузнаване Разширеният анализ използва различни модерни техники и стратегии за моделиране, за да предскаже бъдещето и да вземе съответни решения.
Той е основно ориентиран към бъдещи събития. BI използва предишни резултати и исторически данни, за да помогне на организацията да подобри своя бизнес.
Основно е ориентиран към минали и настоящи събития. Основна цел Неговата основна цел е да открие сложни проблеми в даден бизнес и да реши съответно курса на действие. Помага за получаване на информация за исторически данни и справяне с незначителни проблеми. Включени основни техники Техниките включват извличане на данни, машинно обучение, семантичен анализ, кохортен анализ , съпоставяне на шаблони и много други. Техниките включват извличане на данни, отчитане и заявки. Използване на големи данни Често използва големи данни. Почти редовно използва големи данни. Тип анализ Прави много точен прогнозен анализ. Открива първопричината за модел на данни. Използване на тип данни Разширеният анализ използва както неструктурирани, така и структурирани типове данни. Бизнес разузнаването включва основно структурирани типове данни. Подход. Той използва проактивен подход на управление. Той прави реактивен бизнес подход за обработка на информация. Генериране на знания. Знанията се генерират автоматично в този метод. Знания се генерира ръчно. ПотребителиБизнес анализаторите и специалистите по данни са основни потребители на разширен анализ. Използва се главно от бизнес анализатори и потребители.
Случаи на използване на Advanced Analytics
Разширеният анализ може да се използва по много начини в текущата ви бизнес екосистема, като например:
- Оптимизиране на веригата за доставки: Усъвършенстваният анализ може да помогне на вашата организация да оцени търсенето, променяйки предпочитанията на клиентите, да се адаптира към колебанията на разходите и да създаде динамична верига за доставки. Това прави веригата за доставки адаптивна към бързите промени на пазара и помага за намаляване на закъсненията, ограничаване на разходите за дистрибуция и рационализиране на процесите.
- Извършване на маркетингов анализ: Помага на бизнеса да прави персонализирани и целеви маркетингови кампании и да продава продукти. По този начин можете да избегнете неефективни стратегии и да намалите загубата на пари. Като анализирате бъдещите резултати, можете да идентифицирате шансовете за продажби на по-високи цени и кръстосани продажби и също така да подобрите изживяването на клиентите.
- Рационализиране на бизнес операциите: С усъвършенствани анализи можете да рационализирате операциите си и да ги накарате да се адаптират към променящите се пазарни тенденции. За разлика от BI инструментите, които може да не се адаптират по подходящ начин към променящите се пазарни условия, усъвършенстваният анализ може да помогне за подобряване на ефективността, приходите и производителността на вашата организация.
- Анализиране на рискови вектори: Чрез прилагане на усъвършенствани анализи, бизнесите могат да анализират огромни набори от данни и потоци от данни в реално време. Това ви позволява да откриете модели в данните, които могат да представляват по-големи рискове за организацията. От измами при плащане и пропуски в правилата до застрахователни задължения и наблюдение на репутацията на клиентите, усъвършенстваният анализ може да помогне за смекчаване на рисковете и спестяване на пари.
Някои разширени инструменти за анализ
#1. Countly
Countly е ефективен усъвършенстван инструмент за анализ, който може да ви помогне да получите по-задълбочена представа за вашия бизнес от вашите приложения. Предлага се в частен облак или може да се хоства самостоятелно. Позволява ви да проследявате ефективността на вашия продукт и поведението и пътуването на клиента в настолни, уеб и мобилни приложения.
Характеристики и предимства:
- Пълна собственост и контрол върху данните
- Той е разширим с помощта на плъгини
- По-лесен достъп до данни с персонализирани табла за управление
- Продуктови анализи
- Поддръжка на стратегия за проследяване
- Интерактивни насочени известия
- Имейл и докладване за сривове
- По-голяма сигурност с потребителски разрешения
- Подобрена поверителност на данните със спазване на разпоредбите за съответствие като HIPAA, GDPR и COPPA
В GitHub той събра 5,1k+ звезди и общо 949 разклонения.
#2. Apache Superset
Superset е платформа за изследване и визуализация на данни от Apache. Това готово за предприятие, модерно приложение за бизнес разузнаване може да разшири или замени собствените BI инструменти за много фирми.
Характеристики и предимства:
- Можете бързо да създавате диаграми, като използвате интерфейса без код на Superset
- Извършвайте разширени заявки с мощния уеб базиран SQL редактор
- Дефинирайте персонализирани показатели и измерения бързо с лек семантичен слой
- Поддържа почти всички SQL бази данни извън кутията
- Визуализация на данни с много красиви визуализации като лентови диаграми, геопространствени визуализации и др.
- Разширяеми опции за удостоверяване на сигурността и роли
- Конфигурируем и лек кеширащ слой за опростяване на зареждането на базата данни
- Персонализиране с API
Освен това се интегрира доста добре с множество източници на данни и има архитектура, базирана на облак, която е създадена от нулата за лесно мащабиране.
#3. Големи очаквания
Големите очаквания (GX) позволява на екипите за данни да изградят общо разбиране на събраните данни чрез по-добро профилиране, документиране и тестване на качеството. Помага ви да управлявате ефективно вашите канали за данни и бързо да внедрите гъвкаво и разширяемо тестване на качеството.
Характеристики и предимства:
- Безпроблемно се вписва в текущия стек от технологии и се интегрира с CI/CD тръбопроводи
- Ускорено откриване на данни, дори за по-големи обеми данни
- Автоматично генерирана документация за данни
- По-добър контрол и поддръжка на данни с процедури за управление и сигурност
- Сигнали и известия
- Интегрира се добре с много системи и инструменти като AWS S3, GCP и др.
Неговата документация е лесна за разбиране както за нетехнически, така и за технически потребители.
Ресурси за изучаване на разширен анализ
#1. Разширен анализ на данни с помощта на Python
Този курс ще ви помогне да овладеете напреднали анализи чрез използване на Python и решаване на проблеми в реално време.
#2. Advance Analytics с Excel – инструментариум за анализ на данни/Решател
Този курс преподава усъвършенстван анализ на данни в Excel с помощта на инструменти за анализ на данни, като toolpak за статистика и Solver за линейна оптимизация.
#3. Усъвършенстван анализ с Spark – Модели за обучение
Тази практическа книга от четирима учени по данни на Cloudera ви позволява да извършвате широкомащабен анализ на данни с помощта на Spark. Тук ще намерите примери как да подходите и решавате различни аналитични проблеми.
#4. Разширен анализ в Power BI с R и Python
Авторът Ryan Wade е дал рецепти за Python и R, за да ви помогне да приложите различни езици в областта на анализа на данни към работата си в MS Power BI.
#5. Разширен анализ с Excel 2019
Авторът Маниша Нигам ви позволява да изследвате различни методи и начини за сложен анализ, консолидиране на данни и прогнозиране въз основа на последните тенденции.
Заключение
Усъвършенстваният анализ може да се окаже изключително ефективна и ефикасна бизнес стратегия, която да ви помогне да растете и да оформите целите си, като същевременно намалява рисковете. Той непрекъснато се развива с напредъка на технологиите, добавяйки повече спектри и ставайки по-полезен. Големите марки вече използват усъвършенстван анализ и скоро той ще се разпространи и сред другите.
Можете също така да изследвате Augmented Analytics.