Avanceret analyse og dens betydning for din virksomhed

Avanceret analyse involverer komplekse, moderne teknikker, som organisationer bruger til at foretage bedre forudsigelser og forretningsbeslutninger.

Traditionel dataanalyse og business intelligence-teknikker ser ud til at være ineffektive for mange use cases i denne teknologisk fremadskridende verden.

I dag bevæger mange organisationer sig fra traditionelle metoder til moderne teknikker og udnytter nu fordelene ved avanceret analyse.

Mange teknikker, der bruges i avanceret analyse, omfatter kunstig intelligens (AI), machine learning (ML) og mere for at hjælpe organisationer på en række forskellige måder.

Uanset om det drejer sig om at udvikle marketingkampagner, finde smuthuller i nye institutionelle politikker eller forbedre sikkerheden i banksystemer, vokser brugen af ​​avancerede analyser.

I denne artikel vil jeg diskutere avanceret analyse, og hvordan det er vigtigt for din virksomhed.

Lad os begynde!

Hvad er avanceret analyse?

Avanceret analyse er en dataanalysemetodologi, der udnytter forskellige analyseværktøjer og -teknikker til at forudsige begivenheder, forudsige et resultat, træffe bedre beslutninger og få værdifuld indsigt for at forbedre forretningen.

Analyseteknikker, der bruges her, er AI, ML-algoritmer, prædiktiv modellering, automatisering af forretningsprocesser, dyb læring og mere til at lære og analysere forretningsdata fra flere kilder. Avancerede analyseløsninger og værktøjer udvider og kombinerer både præskriptiv og forudsigelig analyse for at visualisere data, finde mønstre og forbedre beslutningstagningen.

Avanceret analyse finder anvendelse i forskellige industrier og virksomheder, herunder datamining, marketing, reklame og cybersikkerhed. Mange virksomheder bruger det til at få indsigt i deres forretning, finde smuthuller i politikker, forudse markedsdynamik, finde nye markedstendenser og bruge det til mange andre formål.

Mange komplekse metoder, såsom digital kultur, klyngeanalyse, kompleks hændelsesbehandling, multivariat statistik, beslutningsintelligens osv., forventes også at blive inkluderet i avanceret analyse.

Listen over metoder under paraplyen af ​​avanceret analyse vokser konstant, og med tiden bliver nye teknikker taget i brug. De grundlæggende opgaver, som denne analysemetode hjælper med at udføre, er segmentering, klassificering, korrelation, prognose og association.

• Segmentering hjælper med at kombinere forskellige lignende data
• Klassificering hjælper med at klassificere uklassificerede genstande
• Korrelation er en opgave, der identificerer forbindelsen mellem elementers egenskaber
• Forecasting opgave giver virksomheden et forudsigeligt fremtidigt resultat
• Foreningen hjælper virksomheden med at vurdere antallet af gange, en fælles forekomst af to data kan forekomme i et rådatasæt. Det hjælper også med at identificere udledningen af ​​regler

Avanceret analyse: Fordele

Avanceret analyse er en kraftfuld metode, der bruges af mange virksomheder over hele kloden. Det giver virksomheder adgang til adskillige dataanalyseteknikker, der hjælper dem med at afværge forretningsmæssige udfordringer og vækste organisationen.

Fordelene ved avanceret analyse er:

• Nøjagtig prognose: Den primære fordel ved avanceret analyse, der har tiltrukket de fleste virksomheder hen imod det, er det høje niveau af nøjagtighed i prognoser. I modsætning til gamle BI-værktøjer, der stadig gør brug af usikkerhedselementer, kan avancerede analyser forudsige resultaterne mere effektivt og hjælpe dig med at beslutte om du skal træffe dine forretningsbeslutninger i den retning.

• Bedre risikostyring: Risiko er en del af enhver virksomhed, og avanceret analyse fungerer som den bedste løsning til at minimere den. Den høje forudsigelsesnøjagtighed hjælper organisationen med bedre risikostyring og begrænser chancen for dyre fejl. Uanset om du starter et nyt foretagende eller lancerer et produkt, kan avancerede analyser hjælpe dig med at forhindre potentielt tab.

• Kom dybt i detaljer: Med avancerede analyseværktøjer kan du få dybere handlingsorienteret indsigt i markedsdata. Ved at analysere markedsdynamikken og bruge prædiktiv modellering kan du identificere potentialet for dit næste forretningstrin på markedet.

• Hurtigere beslutninger: Med meget præcise fremtidsforudsigelser kan du træffe hurtigere beslutninger om enhver forretningsstrategi. Det hjælper dig med at støtte enhver beslutning, hvor du har forudset et positivt resultat.
• Hæmmer skævheder: En anden stor fordel ved at implementere avancerede analyser er dens evne til at dæmme op for kognitive skævheder, der kan have en negativ indvirkning på enhver forretningsbeslutning. Avanceret analyse bruger maskinlæring og kunstig intelligens, der giver dig et mere datadrevet resultat og logisk løsning på en beslutning.
• Foregribe muligheder og problemer: Ved at bruge pålidelige avancerede analyseværktøjer kan virksomheder identificere nye muligheder på markedet og agere efter efterspørgsel. Desuden kan det også hjælpe dig med at spotte potentielle problemer i din forretningstilgang og foretage ændringer i overensstemmelse hermed.

Teknikker til avanceret analyse

Avanceret analyse involverer en række forskellige teknikker, der arbejder sammen for at hjælpe organisationer med at foretage forudsigelser og forretningsbeslutninger. Her er nogle populære teknikker:

• Data mining: Data mining er en af ​​de mest brugte teknikker, der bruges til at identificere mønstre, smuthuller og tendenser med et givet datasæt. Det hjælper også med at etablere et forhold mellem variabler i et datasæt for at løse potentielle problemer. Data mining kombinerer kunstig intelligens, statistik og maskinlæring for at udføre opgaver effektivt.
• Følelsesanalyse: Følelsesanalyse er en moderne teknik, der bruger naturlig sprogbehandling (NLP), biometri og tekstanalyse til at kontrollere, om teksten er negativ, neutral eller positiv. Det hjælper virksomheder med at analysere følelserne hos deres potentielle kunder, og hvordan de opfatter et brand eller et nyt produkt.
• Big Data-analyse: Det er en anden velkendt teknik, der er implementeret i avanceret analyse til at vurdere en stor mængde ustrukturerede, semi-strukturerede og strukturerede data. Denne teknik er yderst nyttig til at finde ud af markedstendenser, sammenhængen mellem enheder, skjulte mønstre, kundetilfredshed og anden skjult information fra et stort sæt data.

• Datavisualisering: Datavisualisering præsenterer data i et grafisk format. Det er en standardanalysepraksis af forretningsenheder at fremvise analyser og anden information gennem en grafisk repræsentation. Datavisualisering er mere end blot grafer og flowdiagrammer; den viser meget mere information, som hvordan din virksomhed klarer sig, og hvor den er på vej hen.

• Klyngeanalyse: Avanceret analyse anvender klyngeanalyse til at analysere ustrukturerede datasæt og identificere klynger af lignende datapunkter. Det er en almindelig analysemetode, der hjælper virksomheder med at klassificere ustrukturerede data og bruge dem til at finde relateret information. Ikke kun ligheder, denne teknik hjælper også med at finde forskelle i disse datapunkter og vise dem visuelt.
• Machine Learning: Maskinlæring er uden tvivl en meget brugt avanceret analyseteknik, hvor den lærer vital information fra indsamlede datakilder og producerer en detaljeret model. Dette hjælper med at identificere komplekse mønstre og skabe præcise forudsigelser, der vil hjælpe med at bestemme organisationens køreplan.

• Kompleks hændelsesbehandling: Kompleks hændelsesbehandling er en nyttig metode, der hjælper med at spore og analysere strømme af strukturerede data i realtid og forudsige meget nøjagtige handlingsrettede konklusioner. Den bruger en specialiseret teknik til mønstermatchning til at genkende enhver begivenhed eller handling og give alle de vitale oplysninger om, hvordan man reagerer på den begivenhed.

• Kohorteanalyse: Denne teknik hjælper med at opdele enorme sæt data i relaterede sæt og bruge indsigten til at tage dit næste skridt på målmarkedet.

Virksomheder bruger denne teknik til at fjerne store mængder kundeinformation baseret på forskellige analyser og derefter adskille dem i relaterbare grupper. Det bruges ofte til at teste nøjagtigheden af ​​hypoteser af forskellige antagelser baseret på prøvedata.

• Forudsigende modellering: Forudsigende modellering er meget brugt af virksomheder, fordi det hjælper dem med at lave forudsigelser om fremtidige resultater af en forretningsstrategi. Forudsigelsen er baseret på historiske data, og denne teknik bruger maskinlæring og statistisk modellering til at forudsige resultatet. Og ved hjælp af forudsigelser kan virksomheder beslutte deres næste træk i overensstemmelse hermed, mens de minimerer risici.
• Simuleringsanalyse: Simuleringsanalyse er gavnlig for virksomheder, da denne teknik hjælper dig med at forudsige alternative resultater, der kan ske under, før eller efter en beslutning er blevet implementeret.
• Multivariat statistik: Det er en meget avanceret teknik, der involverer forskellige metoder til at undersøge sammenhængen mellem forskellige variabler inden for et datasæt. Det identificerer forbindelsen på samme tid for at give et nøjagtigt resultat.
• Streaminganalyse: Streaminganalyse er en moderne avanceret teknik, der kontinuerligt vurderer streamingdata med høj båndbredde, og det også i realtid. Mange virksomheder, der driver onlinebutikker, bruger ofte denne teknik til at forstå forskellige oplysninger relateret til salg og kundeadfærd.
• Præskriptiv analyse: Præskriptiv analyse bruges ofte af organisationer, da den kombinerer egenskaberne ved prædiktiv analyse og business intelligence. Denne teknik hjælper organisationer med at beslutte det næste skridt og bane vejen baseret på tidligere optegnelser. Det bruges specifikt, når en organisation er skeptisk over for sin tilgang og ønsker at vide, hvilken tilgang der vil give dem et bedre forretningsresultat.

Business Intelligence vs. Advanced Analytics

Business intelligence (BI) og avanceret analyse er de to mest populære valg for erhvervsorganisationer for at hjælpe dem med at træffe meget nøjagtige datadrevne beslutninger. Selvom de sigter mod lignende opgaver, er der mange forskelle mellem dem.

Avanceret AnalyticsBusiness IntelligenceDefinitionAvanceret analyse bruger forskellige moderne teknikker og modelleringsstrategier til at forudsige fremtiden og træffe beslutninger i overensstemmelse hermed.
Det er hovedsageligt orienteret mod fremtidige begivenheder.BI bruger tidligere præstationer og historiske data til at hjælpe en organisation med at forbedre sin forretning.
Det er hovedsageligt orienteret mod tidligere og nuværende begivenheder. Primært formål Dens primære formål er at finde ud af komplekse problemer i en virksomhed og beslutte handlingsforløbet i overensstemmelse hermed. Det hjælper med at få indsigt i historiske data og adressering af mindre problemer. Vigtigste involverede teknikker Teknikker involverer datamining, maskinlæring, semantisk analyse, kohorteanalyse , mønstermatching og mange flere.Teknikker involverer data mining, rapportering og forespørgsler.Big Data UsageDen bruger ofte Big Data.Den bruger næsten regelmæssigt Big Data.AnalysetypeDen laver en meget nøjagtig forudsigende analyse.Den finder ud af årsagen til datamønster.Anvendelse af datatypeAvanceret analyse bruger både ustrukturerede og strukturerede datatyper.Business intelligence involverer hovedsageligt strukturerede datatyper.FremgangsmådeDen tager en proaktiv ledelsestilgang.Den laver en reaktiv forretningstilgang til behandling af information.VidengenereringViden genereres automatisk i denne metode.Viden genereres manuelt.BrugereVirksomhedsanalytikere og dataforskere er de hovedbrugere af avanceret analyse. Det bruges hovedsageligt af forretningsanalytikere og brugere.

Brug Cases of Advanced Analytics

Avancerede analyser kan bruges på mange måder i dit nuværende forretningsøkosystem, såsom:

• Supply chain optimering: Avanceret analyse kan hjælpe din organisation med at evaluere efterspørgsel, ændre kundepræferencer, tilpasse sig omkostningsudsving og skabe en dynamisk forsyningskæde. Det gør forsyningskæden tilpasningsdygtig til hurtige markedsændringer og hjælper med at reducere forsinkelser, begrænse distributionsomkostninger og strømline processer.

• Udførelse af marketinganalyse: Det hjælper virksomheder med at lave tilpassede og målrettede marketingkampagner og sælge produkter. På denne måde kan du undgå ineffektive strategier og reducere pengespild. Ved at analysere fremtidige resultater kan du identificere chancerne for opsalg og krydssalg og også forbedre kundeoplevelsen.
• Strømlining af forretningsdrift: Med avanceret analyse kan du strømline din drift og få dem til at tilpasse sig skiftende markedstendenser. I modsætning til BI-værktøjer, der måske ikke tilpasser sig passende til skiftende markedsforhold, kan avancerede analyser hjælpe med at forbedre din organisations ydeevne, omsætning og produktivitet.
• Analyse af risikovektorer: Ved at implementere avancerede analyser kan virksomheder analysere enorme datasæt og datastrømme i realtid. Dette giver dig mulighed for at opdage mønstre i data, der kan udgøre større risici for organisationen. Fra betalingssvindel og smuthuller i politik til forsikringsforpligtelser og overvågning af kundernes omdømme kan avancerede analyser hjælpe med at mindske risici og spare penge.

Nogle avancerede analyseværktøjer

#1. Udtalt

Countly er et effektivt avanceret analyseværktøj, der kan hjælpe dig med at få dybere indsigt om din virksomhed fra dine applikationer. Det er tilgængeligt på en privat sky eller kan hostes selv. Det lader dig spore dit produkts ydeevne og kundens adfærd og rejse på desktop, web og mobilapplikationer.

Funktioner og fordele:

• Fuldstændig dataejerskab og kontrol
• Det kan udvides ved hjælp af plugins
• Nemmere dataadgang med brugerdefinerbare dashboards
• Produktanalyse
• Support til sporingsstrategi
• Interaktive push-meddelelser
• E-mail og nedbrudsrapportering
• Større sikkerhed med brugertilladelser
• Forbedret databeskyttelse med overholdelse af overholdelsesbestemmelser som HIPAA, GDPR og COPPA

På GitHub har den fået 5.1k+ stjerner og 949 gafler i alt.

#2. Apache supersæt

Superset er en dataudforsknings- og visualiseringsplatform fra Apache. Denne virksomhedsklare, moderne business intelligence-applikation kan udvide eller erstatte proprietære BI-værktøjer for mange virksomheder.

Funktioner og fordele:

• Du kan bygge diagrammer hurtigt ved hjælp af Superset’s no-code grænseflade
• Udfør avanceret forespørgsel med den kraftfulde webbaserede SQL-editor
• Definer tilpassede metrics og dimensioner hurtigt med et letvægtigt semantisk lag
• Understøtter næsten alle SQL-databaser ud af æsken
• Datavisualisering med mange smukke visualiseringer som søjlediagrammer, geospatiale visualiseringer osv.
• Udvidelige muligheder for sikkerhedsgodkendelse og roller
• Konfigurerbart og let cachelag for at forenkle databasebelastning
• Tilpasning med en API

Den integrerer også ganske godt med flere datakilder og har en cloud-native arkitektur, der er lavet fra bunden til nem skalering.

#3. Store forventninger

Great Expectations (GX) giver datateams mulighed for at opbygge en fælles forståelse af indsamlede data gennem bedre profilering, dokumentation og kvalitetstest. Det hjælper dig med at administrere dine datapipelines effektivt og hurtigt implementere fleksible og udvidelige kvalitetstests.

Funktioner og fordele:

• Passer problemfrit ind i den nuværende teknologistak og integreres med CI/CD-pipelines
• Accelereret dataopdagelse, selv for større datamængder
• Autogenereret datadokumentation
• Bedre datakontrol og vedligeholdelse med styring og sikkerhedsprocedurer
• Advarsler og meddelelser
• Integrerer godt med mange systemer og værktøjer som AWS S3, GCP osv.

Dens dokumentation er let at forstå for både ikke-tekniske og tekniske brugere.

Ressourcer til at lære avanceret analyse

#1. Avanceret dataanalyse ved hjælp af Python

Dette kursus hjælper dig med at mestre avanceret analyse ved at bruge Python og løse problemer i realtid.

#2. Advance Analytics med Excel – værktøjspakke til dataanalyse/Solver

Dette kursus underviser i avanceret dataanalyse i excel ved hjælp af dataanalyseværktøjer, såsom toolpak til statistik og Solver til lineær optimering.

#3. Avanceret analyse med gnist – mønstre til læring

Denne praktiske bog af fire Cloudera-dataforskere giver dig mulighed for at udføre dataanalyse i stor skala ved hjælp af Spark. Her finder du eksempler på, hvordan du kan gribe og løse forskellige analyseproblemer.

#4. Avanceret analyse i Power BI med R og Python

Forfatteren Ryan Wade har givet Python- og R-opskrifter for at hjælpe dig med at anvende forskellige sprog i dataanalysefeltet til dit arbejde i MS Power BI.

#5. Avanceret analyse med Excel 2019

Forfatteren Manisha Nigam lader dig udforske forskellige metoder og måder til kompleks analyse, konsolidering af data og prognose baseret på de seneste tendenser.

Konklusion

Avanceret analyse kan vise sig at være en yderst effektiv og effektiv forretningsstrategi, der hjælper dig med at vokse og forme dine mål, samtidig med at risici mindskes. Det udvikler sig konstant med udviklingen af ​​teknologier, tilføjer flere spektrum og bliver mere nyttigt. Store brands bruger allerede avancerede analyser, og snart vil det spredes blandt andre.

Du kan også udforske Augmented Analytics.