Расширенная аналитика и ее важность для вашего бизнеса

от

Расширенная аналитика включает в себя сложные современные методы, которые организации используют для получения более качественных прогнозов и бизнес-решений.

Традиционные методы анализа данных и бизнес-аналитики кажутся неэффективными во многих случаях использования в этом технологически развивающемся мире.

В настоящее время многие организации переходят от традиционных методов к современным технологиям и в настоящее время используют преимущества передовой аналитики.

Многие методы, используемые в расширенной аналитике, охватывают искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и многое другое, чтобы помочь организациям различными способами.

Будь то разработка маркетинговых кампаний, поиск лазеек в новой институциональной политике или повышение безопасности в банковских системах, использование расширенной аналитики растет.

В этой статье я расскажу о расширенной аналитике и о том, насколько она важна для вашего бизнеса.

Давайте начнем!

Что такое расширенная аналитика?

Расширенная аналитика — это методология анализа данных, использующая различные инструменты и методы аналитики для прогнозирования событий, предсказания результатов, принятия лучших решений и получения ценных сведений для улучшения бизнеса.

Здесь используются такие аналитические методы, как искусственный интеллект, алгоритмы машинного обучения, прогнозное моделирование, автоматизация бизнес-процессов, глубокое обучение и многое другое для изучения и анализа бизнес-данных из нескольких источников. Расширенные аналитические решения и инструменты расширяют и объединяют предписывающую и предиктивную аналитику для визуализации данных, поиска закономерностей и улучшения процесса принятия решений.

Расширенная аналитика находит применение в различных отраслях и компаниях, включая интеллектуальный анализ данных, маркетинг, рекламу и кибербезопасность. Многие компании используют его, чтобы получить представление о своем бизнесе, найти лазейки в политике, предвидеть динамику рынка, найти новые рыночные тенденции и использовать его для многих других целей.

Ожидается, что многие сложные методологии, такие как цифровая культура, кластерный анализ, обработка сложных событий, многомерная статистика, аналитика решений и т. д., также будут включены в расширенную аналитику.

Список методологий под эгидой расширенной аналитики постоянно растет, и со временем внедряются новые методы. Однако основными задачами, которые помогает решить этот метод аналитики, являются сегментация, классификация, корреляция, прогнозирование и ассоциация.

  • Сегментация помогает объединять разные похожие данные
  • Классификация помогает классифицировать неклассифицированные элементы
  • Корреляция — это одна задача, которая определяет связь между свойствами элементов.
  • Задача прогнозирования дает бизнесу предсказуемый будущий результат
  • Ассоциация помогает бизнесу оценить, сколько раз совместное появление двух данных может произойти в наборе необработанных данных. Это также помогает в определении происхождения правил

Расширенная аналитика: преимущества

Расширенная аналитика — это мощный метод, используемый многими компаниями по всему миру. Это дает предприятиям доступ к многочисленным методам анализа данных, которые помогают им предотвращать проблемы бизнеса и развивать организацию.

Преимущества расширенной аналитики:

  • Точное прогнозирование. Основным преимуществом расширенной аналитики, которое привлекло к ней большинство компаний, является высокий уровень точности прогнозирования. В отличие от старых инструментов бизнес-аналитики, которые все еще используют элементы неопределенности, расширенная аналитика может более эффективно предсказывать результаты и помогать вам принимать решения. следует ли вам принимать бизнес-решения в этом направлении.
  • Лучшее управление рисками: риск является неотъемлемой частью любого бизнеса, и расширенная аналитика служит лучшим решением для его минимизации. Высокая точность прогнозирования помогает организации лучше управлять рисками и снижает вероятность дорогостоящих ошибок. Независимо от того, начинаете ли вы новое предприятие или запускаете продукт, расширенная аналитика поможет вам предотвратить потенциальные потери.
  • Углубление в детали: с помощью инструментов расширенной аналитики вы можете получить более глубокое и действенное представление о рыночных данных. Анализируя динамику рынка и используя прогнозное моделирование, вы можете определить потенциал своего следующего бизнес-шага на рынке.

  • Более быстрые решения: Благодаря высокоточным прогнозам будущего вы можете быстрее принимать решения по любой бизнес-стратегии. Это поможет вам поддержать любое решение, если вы предсказали любой благоприятный исход.
  • Борьба с предубеждениями. Еще одним важным преимуществом внедрения расширенной аналитики является ее способность обуздать когнитивные предубеждения, которые могут негативно повлиять на любое деловое решение. Расширенная аналитика использует машинное обучение и искусственный интеллект, что дает вам результат, основанный на данных, и логическое решение решения.
  • Предвидя возможности и проблемы: используя надежные передовые инструменты аналитики, предприятия могут выявлять новые возможности на рынке и действовать в соответствии со спросом. Кроме того, это также может помочь вам выявить потенциальные проблемы в вашем бизнес-подходе и внести соответствующие изменения.

Методы расширенной аналитики

Расширенная аналитика включает в себя множество методов, которые работают вместе, чтобы помочь организациям делать прогнозы и бизнес-решения. Вот несколько популярных техник:

  • Интеллектуальный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных — это один из наиболее часто используемых методов, который используется для выявления закономерностей, лазеек и тенденций с заданным набором данных. Это также помогает установить взаимосвязь между переменными в наборе данных для решения потенциальных проблем. Интеллектуальный анализ данных сочетает в себе искусственный интеллект, статистику и машинное обучение для эффективного выполнения задач.
  • Анализ настроений. Анализ настроений — это современная техника, использующая обработку естественного языка (NLP), биометрию и анализ текста, чтобы проверить, является ли текст отрицательным, нейтральным или положительным. Это помогает компаниям анализировать эмоции своих потенциальных клиентов и то, как они воспринимают бренд или новый продукт.
  • Аналитика больших данных: это еще один известный метод, который применяется в расширенной аналитике для оценки огромного количества неструктурированных, полуструктурированных и структурированных данных. Этот метод очень полезен для выявления рыночных тенденций, корреляции между сущностями, скрытых закономерностей, симпатий клиентов и другой скрытой информации из большого набора данных.

  • Визуализация данных: визуализация данных представляет данные в графическом формате. Это стандартная практика анализа бизнес-объектов для демонстрации анализа и другой информации посредством графического представления. Визуализация данных — это больше, чем просто графики и блок-схемы; он показывает гораздо больше информации, например, как продвигается ваш бизнес и куда он направляется.
  • Кластерный анализ. Расширенная аналитика использует кластерный анализ для анализа неструктурированных наборов данных и выявления кластеров похожих точек данных. Это распространенный метод анализа, который помогает компаниям классифицировать неструктурированные данные и использовать их для поиска связанной информации. Помимо сходства, этот метод также помогает найти различия в этих точках данных и продемонстрировать их визуально.
  • Машинное обучение. Без сомнения, машинное обучение — это широко используемый метод расширенной аналитики, который извлекает важную информацию из собранных источников данных и создает подробную модель. Это помогает выявлять сложные закономерности и создавать точные прогнозы, которые помогут определить дорожную карту организации.
  • Обработка сложных событий. Обработка сложных событий — это полезный метод, который помогает отслеживать и анализировать потоки структурированных данных в режиме реального времени и делать высокоточные выводы, которые можно использовать для принятия решений. Он использует специальную технику сопоставления с образцом для распознавания любого события или действия и предоставления всей важной информации о том, как реагировать на это событие.
  • Когортный анализ: этот метод помогает разбить огромные наборы данных на связанные наборы и использовать полученные знания для следующего шага на целевом рынке.

Предприятия используют эту технику, чтобы очистить большие объемы информации о клиентах на основе различных анализов, а затем разделить их на соответствующие группы. Он часто используется для проверки точности гипотез различных предположений на основе выборочных данных.

  • Прогнозное моделирование. Прогнозное моделирование широко используется предприятиями, поскольку оно помогает им прогнозировать будущие результаты бизнес-стратегии. Прогноз основан на исторических данных, и этот метод использует машинное обучение и статистическое моделирование для прогнозирования результата. А используя прогнозы, предприятия могут соответствующим образом принимать решения о своих следующих шагах, сводя к минимуму риски.
  • Аналитика моделирования: аналитика моделирования полезна для бизнеса, поскольку этот метод помогает вам прогнозировать альтернативные результаты, которые могут произойти во время, до или после реализации решения.
  • Многомерная статистика: это очень продвинутый метод, который включает в себя различные методы для изучения связи между различными переменными в наборе данных. Он одновременно идентифицирует соединение, чтобы обеспечить точный результат.
  • Потоковая аналитика. Потоковая аналитика — это современный передовой метод, который непрерывно оценивает потоковые данные с высокой пропускной способностью, причем в режиме реального времени. Многие компании, управляющие интернет-магазинами, часто используют этот метод для понимания различной информации, связанной с продажами и поведением клиентов.
  • Предписывающая аналитика. Предписывающая аналитика часто используется организациями, поскольку она сочетает в себе атрибуты прогнозной аналитики и бизнес-аналитики. Этот метод помогает организациям принять решение о следующем шаге и проложить путь на основе прошлых записей. Он специально используется, когда организация скептически относится к своему подходу и хочет знать, какой подход даст им лучший бизнес-результат.

Бизнес-аналитика против расширенной аналитики

Бизнес-аналитика (BI) и расширенная аналитика — два наиболее популярных варианта для бизнес-организаций, которые помогают им принимать высокоточные решения на основе данных. Несмотря на то, что они нацелены на схожие задачи, между ними есть много различий.

Расширенная аналитикаБизнес-аналитикаОпределениеРасширенная аналитика использует различные современные методы и стратегии моделирования для прогнозирования будущего и принятия соответствующих решений.
Он в основном ориентирован на будущие события. BI использует предыдущие показатели и исторические данные, чтобы помочь организации улучшить свой бизнес.
Он в основном ориентирован на прошлые и настоящие события. Основная цель. Его основная цель — выявить сложные проблемы в бизнесе и принять соответствующее решение. Он помогает получить представление об исторических данных и решить мелкие проблемы. Основные используемые методы. Методы включают интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, семантический анализ, когортный анализ. , сопоставление с образцом и многое другое. Методы включают интеллектуальный анализ данных, создание отчетов и выполнение запросов. Использование больших данных. Часто используются большие данные. Почти регулярно используются большие данные. Тип анализа. шаблон данных. Использование типа данных Расширенная аналитика использует как неструктурированные, так и структурированные типы данных. Бизнес-аналитика включает в себя в основном структурированные типы данных. генерируется вручную. ПользователиБизнес-аналитики и специалисты по данным основные пользователи расширенной аналитики. В основном используется бизнес-аналитиками и пользователями.

Варианты использования расширенной аналитики

Расширенную аналитику можно использовать разными способами в вашей текущей бизнес-экосистеме, например:

  • Оптимизация цепочки поставок. Расширенная аналитика может помочь вашей организации оценить спрос, изменить предпочтения клиентов, приспособиться к колебаниям затрат и создать динамичную цепочку поставок. Это делает цепочку поставок адаптируемой к быстрым изменениям рынка и помогает сократить задержки, сократить расходы на сбыт и оптимизировать процессы.
  • Выполнение маркетингового анализа: помогает компаниям проводить индивидуальные и целевые маркетинговые кампании и продавать продукты. Таким образом, вы можете избежать неэффективных стратегий и сократить потери денег. Анализируя будущие результаты, вы можете определить шансы на дополнительные и перекрестные продажи, а также повысить качество обслуживания клиентов.
  • Оптимизация бизнес-операций: с помощью расширенной аналитики вы можете оптимизировать свои операции и адаптировать их к изменяющимся тенденциям рынка. В отличие от инструментов бизнес-аналитики, которые могут неадекватно адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, расширенная аналитика может помочь повысить производительность, прибыль и производительность вашей организации.
  • Анализ векторов риска. Внедряя расширенную аналитику, предприятия могут анализировать огромные наборы данных и потоки данных в режиме реального времени. Это позволяет обнаруживать закономерности в данных, которые могут представлять больший риск для организации. От мошенничества с платежами и лазеек в полисе до страховых обязательств и мониторинга репутации клиентов — расширенная аналитика может помочь снизить риски и сэкономить деньги.

Некоторые расширенные инструменты аналитики

№1. Графский

Countly — это эффективный инструмент расширенной аналитики, который может помочь вам получить более глубокое представление о вашем бизнесе из ваших приложений. Он доступен в частном облаке или может быть размещен самостоятельно. Он позволяет отслеживать производительность вашего продукта, поведение и путешествие клиентов в настольных, веб- и мобильных приложениях.

Особенности и преимущества:

  • Полное владение данными и контроль
  • Расширяется с помощью плагинов
  • Упрощенный доступ к данным с помощью настраиваемых информационных панелей
  • Аналитика продукта
  • Поддержка стратегии отслеживания
  • Интерактивные push-уведомления
  • Электронная почта и отчеты о сбоях
  • Повышенная безопасность с разрешениями пользователей
  • Улучшенная конфиденциальность данных благодаря соблюдению нормативных требований, таких как HIPAA, GDPR и COPPA.

На GitHub он получил более 5,1 тыс. звезд и в общей сложности 949 форков.

№ 2. Суперсет Apache

Superset — это платформа для исследования и визуализации данных от Apache. Это готовое к работе современное приложение для бизнес-аналитики может дополнить или заменить проприетарные инструменты бизнес-аналитики для многих предприятий.

Особенности и преимущества:

  • Вы можете быстро строить диаграммы, используя интерфейс Superset без кода.
  • Выполняйте расширенные запросы с помощью мощного веб-редактора SQL.
  • Быстрое определение пользовательских метрик и параметров с помощью легкого семантического слоя
  • Поддерживает почти все базы данных SQL из коробки
  • Визуализация данных с множеством красивых визуализаций, таких как гистограммы, геопространственные визуализации и т. д.
  • Расширяемые параметры аутентификации безопасности и ролей
  • Настраиваемый и легкий уровень кэширования для упрощения загрузки базы данных
  • Настройка с помощью API

Он также достаточно хорошо интегрируется с несколькими источниками данных и имеет облачную архитектуру, созданную с нуля для легкого масштабирования.

№3. Большие Надежды

Программа «Большие надежды» (GX) позволяет специалистам по обработке данных получить общее представление о собранных данных за счет лучшего профилирования, документирования и проверки качества. Это помогает вам эффективно управлять конвейерами данных и быстро развертывать гибкие и расширяемые средства тестирования качества.

Особенности и преимущества:

  • Легко вписывается в текущий стек технологий и интегрируется с конвейерами CI/CD.
  • Ускоренное обнаружение данных даже для больших объемов данных
  • Документация с автоматически сгенерированными данными
  • Улучшенный контроль и обслуживание данных с помощью процедур управления и безопасности
  • Оповещения и уведомления
  • Хорошо интегрируется со многими системами и инструментами, такими как AWS S3, GCP и т. д.

Его документация проста для понимания как для нетехнических, так и для технических пользователей.

Ресурсы для изучения расширенной аналитики

№1. Расширенная аналитика данных с использованием Python

Этот курс поможет вам освоить расширенную аналитику с помощью Python и решения задач в реальном времени.

№ 2. Advance Analytics с Excel — пакет инструментов для анализа данных/решатель

Этот курс обучает расширенному анализу данных в Excel с использованием инструментов анализа данных, таких как пакет инструментов для статистики и Solver для линейной оптимизации.

№3. Расширенная аналитика с помощью Spark- Patterns for Learning

Эта практическая книга четырех специалистов по данным Cloudera позволяет выполнять крупномасштабный анализ данных с помощью Spark. Здесь вы найдете примеры того, как подходить и решать различные аналитические задачи.

№ 4. Расширенная аналитика в Power BI с R и Python

Автор Райан Уэйд дал рецепты Python и R, которые помогут вам применять различные языки в области анализа данных к вашей работе в MS Power BI.

№ 5. Расширенная аналитика с Excel 2019

Автор Маниша Нигам позволяет вам изучить различные методы и способы комплексного анализа, консолидации данных и прогнозирования на основе последних тенденций.

Заключение

Расширенная аналитика может оказаться очень эффективной и действенной бизнес-стратегией, которая поможет вам расти и формировать свои цели, одновременно снижая риски. Он постоянно развивается с развитием технологий, добавляя больше спектров и становясь все более полезным. Крупные бренды уже используют расширенную аналитику, и вскоре она распространится среди других.

Вы также можете изучить расширенную аналитику.