Напредна аналитика и њен значај за ваше пословање

Напредна аналитика укључује сложене, модерне технике које организације користе за боља предвиђања и пословне одлуке.

Чини се да су традиционалне анализе података и технике пословне интелигенције неефикасне за многе случајеве употребе у овом технолошки напредном свету.

Данас многе организације прелазе са традиционалних метода на модерне технике и сада користе предности напредне аналитике.

Многе технике које се користе у напредној аналитици обухватају вештачку интелигенцију (АИ), машинско учење (МЛ) и још много тога да помогну организацијама на различите начине.

Било да се ради о развоју маркетиншких кампања, проналажењу рупа у новим институционалним политикама или побољшању безбедности у банкарским системима, употреба напредне аналитике расте.

У овом чланку ћу говорити о напредној аналитици и томе колико је она важна за ваше пословање.

Почнимо!

Шта је напредна аналитика?

Напредна аналитика је методологија анализе података која користи различите аналитичке алате и технике за предвиђање догађаја, предвиђање исхода, доношење бољих одлука и стицање вредних увида у циљу побољшања пословања.

Технике аналитике које се овде користе су АИ, МЛ алгоритми, предиктивно моделирање, аутоматизација пословних процеса, дубоко учење и још много тога за учење и анализу пословних података из више извора. Напредна аналитичка решења и алати проширују и комбинују и прескриптивну и предиктивну аналитику за визуелизацију података, проналажење образаца и побољшање доношења одлука.

Напредна аналитика се користи у различитим индустријама и предузећима, укључујући рударење података, маркетинг, оглашавање и сајбер безбедност. Многа предузећа га користе да стекну увид у своје пословање, пронађу рупе у политикама, предвиде динамику тржишта, пронађу нове тржишне трендове и користе га у многе друге сврхе.

Очекује се да ће многе сложене методологије, као што су дигитална култура, анализа кластера, сложена обрада догађаја, мултиваријантна статистика, интелигенција одлучивања, итд., бити укључене у напредну аналитику.

Листа методологија под окриљем напредне аналитике стално расте, а временом се усвајају нове технике. Међутим, основни задаци које ова метода аналитике помаже у остваривању су сегментација, класификација, корелација, предвиђање и асоцијација.

• Сегментација помаже у комбиновању различитих сличних података
• Класификација помаже у класификовању некласификованих предмета
• Корелација је један задатак који идентификује везу између својстава ставки
• Задатак предвиђања даје послу предвидљив будући исход
• Повезивање помаже предузећу да процени колико пута би се заједничка појава два податка могла појавити у скупу необрађених података. Такође помаже у идентификацији извођења правила

Напредна аналитика: предности

Напредна аналитика је моћан метод који користе многа предузећа широм света. Омогућава предузећима приступ бројним техникама анализе података које им помажу да избегну пословне изазове и унапреде организацију.

Предности напредне аналитике су:

• Тачно предвиђање: Примарна предност напредне аналитике која је привукла већину предузећа према њој је висок ниво тачности у предвиђању. За разлику од старих БИ алата који још увек користе елементе неизвесности, напредна аналитика може ефикасније да предвиди резултате и да вам помогне да одлучите да ли своје пословне одлуке треба да доносите у том правцу.

• Боље управљање ризиком: Ризик је саставни део сваког пословања, а напредна аналитика служи као најбоље решење за његово минимизирање. Висока тачност предвиђања помаже организацији у бољем управљању ризиком и смањује могућност скупих грешака. Без обзира да ли започињете нови подухват или покрећете производ, напредна аналитика може вам помоћи да спречите потенцијални губитак.

• Улазак дубоко у детаље: Уз напредне алате за аналитику, можете имати дубљи увид у тржишне податке који се може применити. Анализом динамике тржишта и коришћењем предиктивног моделирања, можете идентификовати потенцијал вашег следећег пословног корака на тржишту.

• Брже одлуке: Уз веома тачна предвиђања будућности, можете брже доносити одлуке о било којој пословној стратегији. Помаже вам да подржите сваку одлуку за коју сте предвидели било какав повољан исход.
• Смањује пристрасности: Још једна велика предност имплементације напредне аналитике је њена способност да обузда когнитивне пристрасности које могу негативно утицати на било коју пословну одлуку. Напредна аналитика користи машинско учење и вештачку интелигенцију која вам даје резултат који се више заснива на подацима и логично решење за одлуку.
• Предвиђање могућности и проблема: Користећи поуздане напредне аналитичке алате, предузећа могу да идентификују нове могућности на тржишту и делују према захтевима. Штавише, такође вам може помоћи да уочите потенцијалне проблеме у вашем пословном приступу и да у складу са тим извршите промене.

Технике напредне аналитике

Напредна аналитика укључује низ техника које раде заједно како би помогли организацијама да направе предвиђања и пословне одлуке. Ево неколико популарних техника:

• Дата Мининг: Дата мининг је једна од најчешће коришћених техника која се користи за идентификацију образаца, рупа и трендова са датим скупом података. Такође помаже у успостављању односа између варијабли у скупу података ради решавања потенцијалних проблема. Копање података комбинује вештачку интелигенцију, статистику и машинско учење за ефикасно обављање задатака.
• Анализа осећања: Анализа осећања је модерна техника која користи обраду природног језика (НЛП), биометрију и анализу текста да би проверила да ли је текст негативан, неутралан или позитиван. Помаже предузећима да анализирају емоције својих потенцијалних купаца и како перципирају бренд или нови производ.
• Аналитика великих података: То је још једна добро позната техника која се примењује у напредној аналитици за процену огромне количине неструктурираних, полуструктурираних и структурираних података. Ова техника је веома корисна за откривање тржишних трендова, корелације између ентитета, скривених образаца, свиђања купаца и других скривених информација из великог скупа података.

• Визуелизација података: Визуелизација података представља податке у графичком формату. Стандардна пракса анализе пословних субјеката је да се анализе и друге информације приказују кроз графички приказ. Визуелизација података је више од само графикона и дијаграма тока; показује много више информација, на пример како послује ваше предузеће и куда иде.

• Анализа кластера: Напредна аналитика користи анализу кластера за анализу неструктурираних скупова података и идентификацију кластера сличних тачака података. То је уобичајена метода анализе која помаже предузећима да класификују неструктуриране податке и да их користе за проналажење повезаних информација. Не само сличности, ова техника такође помаже у проналажењу разлика у тим тачкама података и њиховом визуелном приказу.
• Машинско учење: Без сумње, машинско учење је веома коришћена техника напредне аналитике где учи виталне информације из прикупљених извора података и производи детаљан модел. Ово помаже у идентификацији сложених образаца и креирању тачних предвиђања која ће помоћи у одлучивању о мапи пута организације.

• Сложена обрада догађаја: Сложена обрада догађаја је корисна метода која помаже у праћењу и анализи токова структурираних података у реалном времену и предвиђању веома тачних закључака који се могу применити. Користи специјализовану технику подударања образаца да би препознао било који догађај или радњу и пружио све виталне информације о томе како реаговати на тај догађај.

• Кохортна анализа: Ова техника помаже у разбијању огромних скупова података у повезане скупове и коришћењу увида да направите свој следећи корак на циљном тржишту.

Предузећа користе ову технику да разбију велике количине информација о клијентима на основу различитих анализа, а затим их одвоје у повезане групе. Често се користи за тестирање тачности хипотеза различитих претпоставки на основу података узорка.

• Предиктивно моделирање: Предиктивно моделирање се широко користи у предузећима јер им помаже у предвиђању будућих исхода пословне стратегије. Предвиђање се заснива на историјским подацима, а ова техника користи машинско учење и статистичко моделирање за предвиђање исхода. Користећи предвиђања, предузећа могу одлучити о својим следећим потезима у складу са тим, истовремено минимизирајући ризике.
• Аналитика симулације: Аналитика симулације је корисна за предузећа јер вам ова техника помаже да предвидите алтернативне исходе који се могу десити током, пре или након што је одлука спроведена.
• Мултиваријантна статистика: То је веома напредна техника која укључује различите методе за испитивање везе између различитих варијабли унутар скупа података. Истовремено идентификује везу како би пружио тачан резултат.
• Стреаминг аналитика: Стреаминг аналитика је модерна напредна техника која континуирано процењује стримовање података великог пропусног опсега, и то у реалном времену. Многа предузећа која воде продавнице на мрежи често користе ову технику да би разумела различите информације везане за продају и понашање купаца.
• Прескриптивна аналитика: Прескриптивну аналитику често користе организације јер комбинује атрибуте предиктивне аналитике и пословне интелигенције. Ова техника помаже организацијама да одлуче о следећем потезу и утирају пут на основу претходних записа. Посебно се користи када је организација скептична према свом приступу и жели да зна који приступ ће јој дати бољи пословни резултат.

Пословна интелигенција наспрам напредне аналитике

Пословна интелигенција (БИ) и напредна аналитика су два најпопуларнија избора за пословне организације да им помогну да донесу веома прецизне одлуке засноване на подацима. Иако имају за циљ сличне задатке, међу њима има много разлика.

Напредна аналитикаПословна интелигенцијаДефиницијаНапредна аналитика користи различите модерне технике и стратегије моделирања за предвиђање будућности и доношење одлука у складу са тим.
Углавном је оријентисан на будуће догађаје. БИ користи претходне перформансе и историјске податке како би помогао организацији да унапреди своје пословање.
Углавном је оријентисан ка прошлим и садашњим догађајима. Примарна сврха Његова примарна сврха је да открије сложена питања у послу и одлучи о правцу деловања у складу са тим. Помаже у стицању увида у историјске податке и решавању мањих проблема. Главне укључене технике Технике укључују рударење података, машинско учење, семантичку анализу, анализу кохорте , подударање шаблона и још много тога. Технике укључују прикупљање података, извештавање и испитивање. Коришћење великих података Често користи велике податке. Готово редовно користи велике податке. Тип анализе Прави веома прецизну предиктивну анализу. Открива основни узрок образац података.Употреба типа податакаНапредна аналитика користи и неструктуриране и структуриране типове података.Пословна интелигенција укључује углавном структуриране типове података.Приступ узима проактиван приступ управљања.Он чини реактиван пословни приступ за обраду информација.Генерисање знањаЗнање се аутоматски генерише у овој методи.Знање се генерише ручно.КориснициПословни аналитичари и научници података су главни корисници напредне аналитике. Углавном га користе пословни аналитичари и корисници.

Случајеви употребе напредне аналитике

Напредна аналитика се може користити на много начина у вашем тренутном пословном екосистему, као што су:

• Оптимизација ланца снабдевања: Напредна аналитика може помоћи вашој организацији да процени потражњу, промени преференције купаца, прилагоди се флуктуацијама трошкова и створи динамичан ланац снабдевања. То чини ланац снабдевања прилагодљивим брзим променама на тржишту и помаже у смањењу кашњења, сузбијању трошкова дистрибуције и поједностављивању процеса.

• Извођење маркетиншке анализе: Помаже предузећима да направе прилагођене и циљане маркетиншке кампање и продају производе. На овај начин можете избећи неефикасне стратегије и смањити расипање новца. Анализом будућих исхода, можете идентификовати шансе за повећање и унакрсну продају, као и побољшати корисничко искуство.
• Рационализација пословних операција: Уз напредну аналитику, можете да поједноставите своје пословање и прилагодите их променљивим тржишним трендовима. За разлику од БИ алата који се можда неће на одговарајући начин прилагодити променљивим тржишним условима, напредна аналитика може помоћи у побољшању учинка, прихода и продуктивности ваше организације.
• Анализа вектора ризика: Применом напредне аналитике, предузећа могу да анализирају огромне скупове података и токове података у реалном времену. Ово вам омогућава да откријете обрасце у подацима који могу представљати већи ризик за организацију. Од преваре у плаћању и рупа у политици до обавеза у осигурању и праћења репутације клијената, напредна аналитика може помоћи у смањењу ризика и уштеди новца.

Неке напредне алатке за аналитику

#1. Цоунтли

Цоунтли је ефикасан алат за напредну аналитику који вам може помоћи да стекнете дубљи увид у своје пословање из ваших апликација. Доступан је у приватном облаку или се може самостално хостовати. Омогућава вам да пратите перформансе вашег производа и понашање и путовање купаца на десктоп, веб и мобилним апликацијама.

Карактеристике и предности:

• Потпуно власништво и контрола података
• Прошириво је уз помоћ додатака
• Лакши приступ подацима уз прилагодљиве контролне табле
• Аналитика производа
• Подршка за стратегију праћења
• Интерактивна пусх обавештења
• Е-маил и извештавање о паду
• Већа сигурност са корисничким дозволама
• Побољшана приватност података уз поштовање прописа о усклађености као што су ХИПАА, ГДПР и ЦОППА

На ГитХубу је добио 5,1к+ звездица и укупно 949 форкова.

#2. Апацхе Суперсет

Суперсет је Апацхе платформа за истраживање и визуелизацију података. Ова модерна апликација за пословну интелигенцију спремна за предузећа може да допуни или замени власничке БИ алате за многа предузећа.

Карактеристике и предности:

• Можете брзо да направите графиконе користећи Суперсет интерфејс без кода
• Извршите напредно испитивање помоћу моћног веб-базираног СКЛ уређивача
• Брзо дефинишите прилагођене метрике и димензије помоћу малог семантичког слоја
• Подржава скоро све СКЛ базе података из кутије
• Визуелизација података са много лепих визуелизација као што су тракасти графикони, геопросторне визуелизације итд.
• Прошириве опције за безбедносну аутентификацију и улоге
• Конфигурабилан и лаган слој за кеширање за поједностављење учитавања базе података
• Прилагођавање помоћу АПИ-ја

Такође се прилично добро интегрише са више извора података и има архитектуру засновану на облаку која је направљена од нуле за лако скалирање.

#3. Велика очекивања

Велика очекивања (ГКС) омогућава тимовима података да изграде заједничко разумевање прикупљених података кроз боље профилисање, документацију и тестирање квалитета. Помаже вам да ефикасно управљате својим цевоводима података и брзо примените флексибилно и прошириво тестирање квалитета.

Карактеристике и предности:

• Беспрекорно се уклапа у тренутни технолошки скуп и интегрише се са ЦИ/ЦД цевоводима
• Убрзано откривање података, чак и за веће количине података
• Аутоматски генерисана документација података
• Боља контрола и одржавање података уз процедуре управљања и безбедности
• Упозорења и обавештења
• Добро се интегрише са многим системима и алатима као што су АВС С3, ГЦП, итд.

Његова документација је лака за разумевање и нетехничким и техничким корисницима.

Ресурси за учење напредне аналитике

#1. Напредна аналитика података користећи Питхон

Овај курс ће вам помоћи да савладате напредну аналитику користећи Питхон и решавајући проблеме у реалном времену.

#2. Напредна аналитика уз Екцел – пакет алата/решавач за анализу података

Овај курс подучава напредну анализу података у Екцел-у користећи алате за анализу података, као што су пакет алата за статистику и Солвер за линеарну оптимизацију.

#3. Напредна аналитика са Спарк-обрасци за учење

Ова практична књига четири Цлоудера научника за податке омогућава вам да извршите анализу података великих размера користећи Спарк. Овде ћете наћи примере како да приступите и решите различите аналитичке проблеме.

#4. Напредна аналитика у Повер БИ-ју са Р и Питхон-ом

Аутор Рајан Вејд је дао рецепте за Питхон и Р који ће вам помоћи да примените различите језике у пољу анализе података на свој рад у МС Повер БИ.

#5. Напредна аналитика уз Екцел 2019

Ауторка Манисха Нигам вам омогућава да истражите различите методе и начине за комплексну анализу, консолидацију података и предвиђање на основу недавних трендова.

Закључак

Напредна аналитика може се показати као веома ефикасна и ефикасна пословна стратегија која ће вам помоћи да растете и обликујете своје циљеве уз истовремено ублажавање ризика. Непрестано се развија са напретком технологија, додаје све више спектра и постаје кориснији. Велики брендови већ користе напредну аналитику, а ускоро ће се проширити међу осталима.

Такође можете истражити проширену аналитику.