Napredna analitika predstavlja skup sofisticiranih i modernih tehnika koje organizacije primenjuju kako bi unapredile svoja predviđanja i donosile bolje poslovne odluke.
Čini se da tradicionalne metode analize podataka i poslovne inteligencije (BI) nisu više dovoljne za mnoge situacije u savremenom, tehnološki naprednom okruženju.
Danas, mnoge organizacije prelaze sa tradicionalnih pristupa na savremene tehnike, iskorišćavajući prednosti koje nudi napredna analitika.
Različite tehnike koje se koriste u naprednoj analitici uključuju veštačku inteligenciju (AI), mašinsko učenje (ML) i druge alate koji pomažu organizacijama na različite načine.
Bilo da je reč o razvoju marketinških kampanja, pronalaženju nedostataka u novim pravilima ili poboljšanju bezbednosti bankarskih sistema, primena napredne analitike je u porastu.
U ovom tekstu, detaljno ću objasniti šta je napredna analitika i ukazati na njen značaj za vaše poslovanje.
Započnimo!
Šta je napredna analitika?
Napredna analitika je metodologija analize podataka koja koristi različite analitičke alate i tehnike za predviđanje budućih događaja, prognoziranje ishoda, donošenje kvalitetnijih odluka i sticanje dragocenih uvida u cilju unapređenja poslovanja.
Tehnike analize koje se koriste uključuju veštačku inteligenciju (AI), algoritme mašinskog učenja (ML), prediktivno modeliranje, automatizaciju poslovnih procesa, duboko učenje i druge metode za učenje i analizu poslovnih podataka iz različitih izvora. Napredna analitička rešenja i alati proširuju i kombinuju preskriptivnu i prediktivnu analitiku za vizualizaciju podataka, pronalaženje šablona i poboljšanje procesa donošenja odluka.
Napredna analitika ima široku primenu u različitim industrijama i preduzećima, uključujući rudarenje podataka, marketing, oglašavanje i sajber bezbednost. Mnoge kompanije je koriste da bi stekle uvid u svoje poslovanje, identifikovale nedostatke u politikama, predvidele tržišnu dinamiku, otkrile nove tržišne trendove i za mnoge druge svrhe.
Očekuje se da će se u naprednu analitiku integrisati mnoge kompleksne metodologije, kao što su digitalna kultura, analiza klastera, složena obrada događaja, multivarijantna statistika, inteligencija odlučivanja i druge.
Spisak metodologija koje spadaju pod okrilje napredne analitike neprekidno raste, a s vremenom se usvajaju i nove tehnike. Međutim, osnovni zadaci koje ova metoda analize pomaže u ostvarivanju su segmentacija, klasifikacija, korelacija, predviđanje i asocijacija.
- Segmentacija pomaže u grupisanju sličnih podataka.
- Klasifikacija pomaže u kategorizaciji neklasifikovanih stavki.
- Korelacija je zadatak koji identifikuje vezu između svojstava stavki.
- Predviđanje daje kompaniji očekivani budući ishod.
- Asocijacija pomaže preduzeću da proceni koliko često se zajednički pojavljuju dva podatka u skupu sirovih podataka, takođe pomaže u identifikaciji pravila.
Napredna analitika: prednosti
Napredna analitika je moćan metod koji koristi veliki broj preduzeća širom sveta. Omogućava kompanijama pristup velikom broju tehnika analize podataka koje im pomažu da prevaziđu poslovne izazove i unaprede organizaciju.
Prednosti napredne analitike su:
- Precizno predviđanje: Glavna prednost napredne analitike, koja je privukla većinu kompanija, jeste visok stepen tačnosti predviđanja. Za razliku od starih BI alata koji i dalje koriste elemente neizvesnosti, napredna analitika može efikasnije da predvidi rezultate i pomogne vam da odlučite da li vaše poslovne odluke treba da budu usmerene u tom pravcu.
- Bolje upravljanje rizikom: Rizik je sastavni deo svakog poslovanja, a napredna analitika služi kao najbolje rešenje za njegovo smanjenje. Visoka tačnost predviđanja pomaže organizaciji da bolje upravlja rizikom i smanjuje mogućnost skupih grešaka. Bez obzira da li započinjete novi projekat ili pokrećete proizvod, napredna analitika vam može pomoći da sprečite potencijalne gubitke.
- Dublji uvid u detalje: Uz napredne alate za analizu, možete imati dublji uvid u tržišne podatke koji se mogu iskoristiti. Analizom tržišne dinamike i korišćenjem prediktivnog modeliranja, možete identifikovati potencijal vašeg sledećeg poslovnog koraka na tržištu.
- Brže donošenje odluka: Zahvaljujući veoma tačnim predviđanjima budućnosti, možete brže donositi odluke o bilo kojoj poslovnoj strategiji. Pomaže vam da podržite svaku odluku za koju ste predvideli bilo kakav povoljan ishod.
- Smanjenje pristrasnosti: Još jedna velika prednost implementacije napredne analitike je njena sposobnost da ograniči kognitivne pristrasnosti koje mogu negativno uticati na bilo koju poslovnu odluku. Napredna analitika koristi mašinsko učenje i veštačku inteligenciju, što vam daje rezultat koji se više zasniva na podacima i logično rešenje za odluku.
- Predviđanje mogućnosti i problema: Korišćenjem pouzdanih naprednih analitičkih alata, preduzeća mogu da identifikuju nove prilike na tržištu i deluju prema zahtevima. Pored toga, može vam pomoći da uočite potencijalne probleme u vašem poslovnom pristupu i da u skladu sa tim izvršite potrebne promene.
Tehnike napredne analitike
Napredna analitika obuhvata niz tehnika koje rade zajedno kako bi pomogle organizacijama da naprave predviđanja i donose informisane poslovne odluke. Evo nekoliko popularnih tehnika:
- Rudarenje podataka (Data Mining): Rudarenje podataka je jedna od najčešće korišćenih tehnika za identifikaciju obrazaca, nedostataka i trendova iz datog skupa podataka. Takođe pomaže u uspostavljanju odnosa između promenljivih u skupu podataka radi rešavanja potencijalnih problema. Rudarenje podataka kombinuje veštačku inteligenciju, statistiku i mašinsko učenje za efikasno obavljanje zadataka.
- Analiza sentimenta: Analiza sentimenta je savremena tehnika koja koristi obradu prirodnog jezika (NLP), biometriju i analizu teksta kako bi se utvrdilo da li je tekst negativan, neutralan ili pozitivan. Pomaže preduzećima da analiziraju emocije svojih potencijalnih kupaca i kako oni doživljavaju brend ili novi proizvod.
- Analitika velikih podataka: Ovo je još jedna dobro poznata tehnika koja se primenjuje u naprednoj analitici za procenu ogromnih količina nestrukturiranih, polustrukturiranih i strukturiranih podataka. Ova tehnika je veoma korisna za otkrivanje tržišnih trendova, korelacije između entiteta, skrivenih obrazaca, preferencija kupaca i drugih skrivenih informacija iz velikog skupa podataka.
- Vizualizacija podataka: Vizualizacija podataka prikazuje podatke u grafičkom formatu. Standardna praksa analize poslovnih subjekata je da se analize i druge informacije prikazuju kroz grafički prikaz. Vizualizacija podataka je više od samih grafikona i dijagrama; ona pruža uvid u to kako vaše preduzeće posluje i u kom pravcu se kreće.
- Analiza klastera: Napredna analitika koristi analizu klastera za analiziranje nestrukturiranih skupova podataka i identifikovanje klastera sličnih tačaka podataka. To je uobičajena metoda analize koja pomaže preduzećima da klasifikuju nestrukturirane podatke i koriste ih za pronalaženje povezanih informacija. Ne samo sličnosti, ova tehnika takođe pomaže u pronalaženju razlika u tim tačkama podataka i njihovom vizuelnom predstavljanju.
- Mašinsko učenje: Mašinsko učenje je veoma korišćena tehnika u naprednoj analitici gde se uče vitalne informacije iz prikupljenih izvora podataka i proizvodi se detaljan model. Ovo pomaže u identifikaciji složenih obrazaca i kreiranju tačnih predviđanja koja će pomoći u definisanju puta organizacije.
- Složena obrada događaja: Složena obrada događaja je korisna metoda koja pomaže u praćenju i analizi tokova strukturiranih podataka u realnom vremenu i predviđanju vrlo tačnih zaključaka koji se mogu primeniti. Koristi specijalizovanu tehniku podudaranja šablona kako bi prepoznala bilo koji događaj ili radnju i pružila sve vitalne informacije o tome kako reagovati na taj događaj.
- Kohortna analiza: Ova tehnika pomaže u segmentaciji velikih skupova podataka u povezane grupe i korišćenju uvida kako biste napravili sledeći korak na ciljnom tržištu.
Kompanije koriste ovu tehniku da segmentiraju velike količine informacija o klijentima na osnovu različitih analiza, a zatim ih razdvoje u povezane grupe. Često se koristi za testiranje tačnosti hipoteza različitih pretpostavki na osnovu uzorka podataka.
- Prediktivno modeliranje: Prediktivno modeliranje se široko koristi u preduzećima jer im pomaže u predviđanju budućih ishoda poslovne strategije. Predviđanje se zasniva na istorijskim podacima, a ova tehnika koristi mašinsko učenje i statističko modeliranje za predviđanje ishoda. Korišćenjem predviđanja, preduzeća mogu odlučiti o svojim narednim koracima u skladu sa tim, istovremeno smanjujući rizike.
- Analiza simulacije: Analiza simulacije je korisna za preduzeća jer vam ova tehnika pomaže da predvidite alternativne ishode koji se mogu desiti tokom, pre ili nakon što je odluka implementirana.
- Multivarijantna statistika: Ovo je veoma napredna tehnika koja uključuje različite metode za ispitivanje veze između različitih promenljivih unutar skupa podataka. Istovremeno, identifikuje vezu kako bi pružio tačan rezultat.
- Striming analitika: Striming analitika je savremena napredna tehnika koja kontinuirano procenjuje strimovanje podataka velikog propusnog opsega, i to u realnom vremenu. Mnoge kompanije koje vode prodavnice na internetu često koriste ovu tehniku da bi razumele različite informacije vezane za prodaju i ponašanje kupaca.
- Preskriptivna analitika: Preskriptivnu analitiku često koriste organizacije jer kombinuje karakteristike prediktivne analitike i poslovne inteligencije. Ova tehnika pomaže organizacijama da odluče o sledećem potezu i utiru put na osnovu prethodnih zapisa. Posebno se koristi kada je organizacija skeptična prema svom pristupu i želi da zna koji pristup će joj dati bolji poslovni rezultat.
Poslovna inteligencija naspram napredne analitike
Poslovna inteligencija (BI) i napredna analitika su dva najpopularnija izbora za poslovne organizacije kako bi im pomogli da donesu vrlo precizne odluke zasnovane na podacima. Iako imaju slične ciljeve, postoje mnoge razlike među njima.
| Napredna analitika | Poslovna inteligencija | |
| Definicija | Napredna analitika koristi različite moderne tehnike i strategije modeliranja za predviđanje budućnosti i donošenje odluka u skladu sa tim. Uglavnom je orijentisana na buduće događaje. |
BI koristi prethodne performanse i istorijske podatke kako bi pomogao organizaciji da unapredi svoje poslovanje. Uglavnom je orijentisana ka prošlim i sadašnjim događajima. |
| Primarna svrha | Njena primarna svrha je da otkrije kompleksna pitanja u poslu i odluči o pravcu delovanja u skladu sa tim. | Pomaže u sticanju uvida u istorijske podatke i rešavanju manjih problema. |
| Glavne tehnike | Tehnike uključuju rudarenje podataka, mašinsko učenje, semantičku analizu, analizu kohorte, podudaranje šablona i još mnogo toga. | Tehnike uključuju prikupljanje podataka, izveštavanje i ispitivanje. |
| Upotreba velikih podataka | Često koristi velike podatke. | Gotovo redovno koristi velike podatke. |
| Tip analize | Pruža vrlo preciznu prediktivnu analizu. | Otkriva osnovni uzrok obrazaca podataka. |
| Tip podataka | Napredna analitika koristi i nestrukturirane i strukturirane tipove podataka. | Poslovna inteligencija uglavnom uključuje strukturirane tipove podataka. |
| Pristup | Zauzima proaktivan pristup upravljanju. | Čini reaktivan poslovni pristup za obradu informacija. |
| Generisanje znanja | Znanje se automatski generiše u ovoj metodi. | Znanje se generiše ručno. |
| Korisnici | Poslovni analitičari i naučnici za podatke su glavni korisnici napredne analitike. | Uglavnom ga koriste poslovni analitičari i korisnici. |
Slučajevi upotrebe napredne analitike
Napredna analitika se može koristiti na mnogo načina u vašem trenutnom poslovnom ekosistemu, kao što su:
- Optimizacija lanca snabdevanja: Napredna analitika može pomoći vašoj organizaciji da proceni potražnju, promeni preferencije kupaca, prilagodi se fluktuacijama troškova i stvori dinamičan lanac snabdevanja. To čini lanac snabdevanja prilagodljivim brzim promenama na tržištu i pomaže u smanjenju kašnjenja, kontroli troškova distribucije i pojednostavljivanju procesa.
- Izvođenje marketinške analize: Pomaže preduzećima da kreiraju prilagođene i ciljane marketinške kampanje i prodaju proizvode. Na ovaj način možete izbeći neefikasne strategije i smanjiti rasipanje novca. Analizom budućih ishoda, možete identifikovati šanse za unapređenje prodaje i poboljšati korisničko iskustvo.
- Racionalizacija poslovnih operacija: Uz naprednu analitiku, možete da pojednostavite svoje poslovanje i prilagodite ga promenljivim tržišnim trendovima. Za razliku od BI alata koji se možda neće na odgovarajući način prilagoditi promenljivim tržišnim uslovima, napredna analitika može pomoći u poboljšanju učinka, prihoda i produktivnosti vaše organizacije.
- Analiza vektora rizika: Primenom napredne analitike, preduzeća mogu da analiziraju ogromne skupove podataka i tokove podataka u realnom vremenu. Ovo vam omogućava da otkrijete obrasce u podacima koji mogu predstavljati veći rizik za organizaciju. Od prevare u plaćanju i nedostataka u politici, do obaveza u osiguranju i praćenja reputacije klijenata, napredna analitika može pomoći u smanjenju rizika i uštedi novca.
Neki napredni alati za analitiku
#1. Countly
Countly je efikasan alat za naprednu analitiku koji vam može pomoći da steknete dublji uvid u svoje poslovanje iz vaših aplikacija. Dostupan je u privatnom oblaku ili se može samostalno hostovati. Omogućava vam da pratite performanse vašeg proizvoda i ponašanje i putovanje kupaca na desktopu, vebu i mobilnim aplikacijama.
Karakteristike i prednosti:
- Potpuno vlasništvo i kontrola nad podacima
- Proširiv je uz pomoć dodataka
- Lakši pristup podacima uz prilagodljive kontrolne table
- Analitika proizvoda
- Podrška za strategiju praćenja
- Interaktivne push notifikacije
- Email i izveštavanje o padu
- Veća sigurnost sa korisničkim dozvolama
- Poboljšana privatnost podataka uz poštovanje propisa o usklađenosti kao što su HIPAA, GDPR i COPPA
Na GitHub-u je dobio 5,1k+ zvezdica i ukupno 949 forkova.
#2. Apache Superset
Superset je Apache platforma za istraživanje i vizualizaciju podataka. Ova moderna aplikacija za poslovnu inteligenciju spremna za preduzeća može da dopuni ili zameni vlasničke BI alate za mnoge kompanije.
Karakteristike i prednosti:
- Možete brzo da kreirate grafikone koristeći Superset interfejs bez koda
- Izvršite napredno ispitivanje pomoću moćnog web-baziranog SQL editora
- Brzo definišite prilagođene metrike i dimenzije pomoću malog semantičkog sloja
- Podržava skoro sve SQL baze podataka „out-of-the-box“
- Vizualizacija podataka sa mnogo lepih vizualizacija kao što su trakasti grafikoni, geoprostorne vizualizacije itd.
- Proširive opcije za bezbednosnu autentifikaciju i uloge
- Konfigurabilan i lagan sloj za keširanje za pojednostavljenje učitavanja baze podataka
- Prilagođavanje pomoću API-ja
Takođe se prilično dobro integriše sa više izvora podataka i ima arhitekturu zasnovanu na oblaku koja je napravljena od nule za lako skaliranje.
#3. Great Expectations
Great Expectations (GX) omogućava timovima za podatke da izgrade zajedničko razumevanje prikupljenih podataka kroz bolje profilisanje, dokumentaciju i testiranje kvaliteta. Pomaže vam da efikasno upravljate svojim cevovodima podataka i brzo primenite fleksibilno i proširivo testiranje kvaliteta.
Karakteristike i prednosti:
- Besprekorno se uklapa u trenutni tehnološki skup i integriše se sa CI/CD cevovodima
- Ubrzano otkrivanje podataka, čak i za veće količine podataka
- Automatski generisana dokumentacija podataka
- Bolja kontrola i održavanje podataka uz procedure upravljanja i bezbednosti
- Upozorenja i obaveštenja
- Dobro se integriše sa mnogim sistemima i alatima kao što su AWS S3, GCP, itd.
Njegova dokumentacija je laka za razumevanje kako za netehničke tako i za tehničke korisnike.
Resursi za učenje napredne analitike
#1. Napredna analitika podataka koristeći Python
Ovaj kurs će vam pomoći da savladate naprednu analitiku koristeći Python i rešavajući probleme u realnom vremenu.
#2. Napredna analitika uz Excel – paket alata/solver za analizu podataka
Ovaj kurs obučava za naprednu analizu podataka u Excel-u koristeći alate za analizu podataka, kao što su paket alata za statistiku i Solver za linearnu optimizaciju.
#3. Napredna analitika sa Spark – obrasci za učenje
Ova praktična knjiga četiri Cloudera naučnika za podatke omogućava vam da izvršite analizu podataka velikih razmera koristeći Spark. Ovde ćete pronaći primere kako da pristupite i rešite različite analitičke probleme.
#4. Napredna analitika u Power BI-ju sa R i Python-om
Autor Rajan Vejd je dao primere za Python i R koji će vam pomoći da primenite različite jezike u polju analize podataka na svoj rad u MS Power BI.
#5. Napredna analitika uz Excel 2019
Autorka Maniša Nigam vam omogućava da istražite različite metode i načine za kompleksnu analizu, konsolidaciju podataka i predviđanje na osnovu nedavnih trendova.
Zaključak
Napredna analitika se može pokazati kao veoma efikasna i uspešna poslovna strategija koja će vam pomoći da rastete i oblikujete svoje ciljeve uz istovremeno smanjenje rizika. Neprestano se razvija sa napretkom tehnologije, dodaje sve više spektara i postaje korisnija. Veliki brendovi već koriste naprednu analitiku, a uskoro će se proširiti i među ostalima.
Takođe možete istražiti proširenu analitiku.