Avansert analyse omfatter moderne og komplekse metoder som organisasjoner benytter for å forbedre prediksjoner og strategiske beslutninger.
I den teknologiske utviklingen vi ser i dag, viser det seg at tradisjonelle dataanalyser og forretningsintelligens ofte ikke er tilstrekkelige for mange bruksområder.
Derfor går stadig flere organisasjoner over fra tradisjonelle til moderne teknikker, og utnytter fordelene avansert analyse tilbyr.
Mange av teknikkene innen avansert analyse inkluderer kunstig intelligens (KI), maskinlæring (ML), og andre verktøy som støtter organisasjoner på ulike måter.
Enten det dreier seg om å utvikle markedsføringskampanjer, identifisere svakheter i nye retningslinjer eller forbedre sikkerheten i banksystemer, er anvendelsen av avansert analyse i vekst.
Denne artikkelen vil utforske avansert analyse og hvorfor det er et viktig verktøy for din virksomhet.
La oss begynne!
Hva innebærer avansert analyse?
Avansert analyse er en tilnærming til dataanalyse som bruker ulike verktøy og teknikker for å forutse hendelser, forutsi utfall, ta bedre beslutninger og generere verdifull innsikt som kan forbedre forretningsdriften.
Teknikker som kunstig intelligens, maskinlæringsalgoritmer, prediktiv modellering, automatisering av forretningsprosesser, dyp læring og mer brukes for å analysere forretningsdata fra flere kilder. Avanserte analyseverktøy utvider og kombinerer både preskriptiv og prediktiv analyse for å visualisere data, oppdage mønstre og forbedre beslutningsprosesser.
Avansert analyse anvendes i en rekke bransjer og virksomheter, inkludert datautvinning, markedsføring, reklame og cybersikkerhet. Mange virksomheter bruker det til å generere innsikt, oppdage svakheter i retningslinjer, forutse markedsdynamikk, identifisere nye trender og til en rekke andre formål.
Det forventes også at komplekse metoder som digital kultur, klyngeanalyse, kompleks hendelsesbehandling, multivariat statistikk og beslutningsintelligens vil inkluderes i avansert analyse.
Antall metoder under avansert analyse er i stadig vekst, og nye teknikker introduseres fortløpende. De grunnleggende oppgavene som denne metoden hjelper til med å oppnå er segmentering, klassifisering, korrelasjon, prognose og assosiasjon.
- Segmentering bidrar til å gruppere lignende data.
- Klassifisering hjelper til med å kategorisere uklassifiserte elementer.
- Korrelasjon identifiserer forholdet mellom elementers egenskaper.
- Prognose gir virksomheten et forutsigbart fremtidig resultat.
- Assosiasjon hjelper virksomheten med å vurdere hvor ofte to datasett opptrer sammen, og bidrar også til å identifisere regler.
Fordeler med avansert analyse
Avansert analyse er en kraftfull metode som brukes av mange virksomheter globalt. Det gir tilgang til en rekke dataanalyseteknikker som hjelper virksomheter med å unngå utfordringer og utvide organisasjonen.
Nedenfor følger en oversikt over fordelene avansert analyse tilbyr:
- Presise prognoser: En av de største fordelene, og det som har tiltrukket mange bedrifter, er nøyaktigheten i prognosene. I motsetning til tradisjonelle BI-verktøy, som fortsatt er usikre, kan avansert analyse forutsi utfall mer effektivt og veilede beslutninger.
- Forbedret risikostyring: Risiko er en del av enhver virksomhet, og avansert analyse er en god løsning for å minimere denne. Den høye forutsigelsesevnen bidrar til bedre risikostyring og reduserer sjansen for kostbare feil. Enten det er en ny bedrift eller lansering av et nytt produkt, kan avansert analyse bidra til å forhindre potensielle tap.
- Dypere innsikt: Med avanserte analyseverktøy kan man oppnå dypere innsikt i markedsdata. Ved å analysere markedsdynamikk og benytte prediktiv modellering, kan man identifisere potensialet for neste trinn i markedet.
- Raskere beslutninger: Med presise fremtidsprognoser kan beslutninger om forretningsstrategier tas raskere. Dette gir støtte til avgjørelser der et gunstig utfall er forutsett.
- Redusert skjevhet: En annen fordel er evnen til å redusere kognitive skjevheter som kan påvirke forretningsavgjørelser negativt. Avansert analyse bruker maskinlæring og KI, noe som resulterer i mer datadrevne og logiske løsninger.
- Forutse muligheter og problemer: Med pålitelige analyseverktøy kan bedrifter identifisere nye muligheter i markedet og agere raskt. Det kan også bidra til å identifisere potensielle problemer i forretningsstrategien og iverksette nødvendige endringer.
Teknikker innen avansert analyse
Avansert analyse omfatter en rekke teknikker som samarbeider for å hjelpe organisasjoner med å foreta prediksjoner og ta forretningsavgjørelser. Her er noen populære teknikker:
- Data mining: Dette er en av de mest brukte teknikkene for å identifisere mønstre, svakheter og trender i et gitt datasett. Det bidrar også til å etablere forhold mellom variabler for å løse potensielle problemer. Data mining kombinerer KI, statistikk og maskinlæring.
- Sentimentanalyse: En moderne teknikk som bruker naturlig språkbehandling (NLP), biometri og tekstanalyse for å evaluere om en tekst er negativ, nøytral eller positiv. Dette hjelper bedrifter med å analysere kundenes følelser og hvordan de oppfatter et merke eller et nytt produkt.
- Big Data-analyse: En annen kjent teknikk som brukes i avansert analyse for å vurdere store mengder ustrukturert, semistrukturert og strukturert data. Dette er nyttig for å oppdage markedstrender, sammenhenger mellom enheter og annen informasjon i et stort datasett.
- Datavisualisering: Presenterer data i grafisk form. Det er vanlig praksis å bruke grafer for å vise analyse og annen informasjon. Datavisualisering presenterer mer enn bare grafer, det viser også hvordan bedriften gjør det og hvor den er på vei.
- Klyngeanalyse: Avansert analyse benytter klyngeanalyse for å analysere ustrukturerte datasett og identifisere klynger med lignende datapunkter. Dette er en vanlig metode som hjelper bedrifter med å klassifisere ustrukturert data og bruke det til å finne relatert informasjon, samt å vise forskjeller i disse datapunktene.
- Maskinlæring: Maskinlæring er en mye brukt avansert analyseteknikk der viktig informasjon læres fra innsamlede datakilder og brukes til å produsere en detaljert modell. Dette bidrar til å identifisere komplekse mønstre og generere nøyaktige prediksjoner som veileder organisasjonens strategi.
- Kompleks hendelsesbehandling: En metode som hjelper til med å spore og analysere strømmer av strukturerte data i sanntid, for å forutsi nøyaktige handlingsrettede konklusjoner. Den benytter en mønstertilpasningsteknikk for å gjenkjenne hendelser og gi informasjon om hvordan man skal reagere på dem.
- Kohortanalyse: Denne teknikken hjelper til med å dele store datasett i relaterte sett og bruke denne innsikten for å ta beslutninger i målmarkedet.
Bedrifter bruker denne teknikken til å dele opp kundeinformasjon basert på ulike analyser og deretter dele dem inn i relaterte grupper. Metoden brukes ofte for å teste hypoteser basert på prøvedata.
- Prediktiv modellering: En teknikk som er mye brukt av bedrifter da den gir spådommer om fremtidige resultater av en forretningsstrategi. Prediksjonen er basert på historiske data, og den benytter maskinlæring og statistisk modellering for å forutsi utfallet. Ved hjelp av prediksjoner kan bedrifter ta beslutninger og samtidig minimere risiko.
- Simuleringsanalyse: Denne analysen hjelper til med å forutsi alternative utfall som kan skje før, under eller etter at en beslutning er implementert.
- Multivariat statistikk: En avansert teknikk som benytter ulike metoder for å undersøke forholdet mellom ulike variabler i et datasett. Den identifiserer samtidig tilkoblinger for å gi et nøyaktig resultat.
- Streaminganalyse: En moderne teknikk som vurderer strømmedata kontinuerlig og i sanntid. Mange nettbutikker bruker ofte denne teknikken for å forstå informasjon knyttet til salg og kundeatferd.
- Preskriptiv analyse: Denne kombinerer prediktiv analyse og forretningsintelligens, og hjelper organisasjoner med å bestemme neste trinn basert på tidligere dokumentasjon. Den brukes når en organisasjon er usikker på sin tilnærming og ønsker å vite hvilken tilnærming som vil gi et bedre resultat.
Business Intelligence vs. Avansert Analyse
Business Intelligence (BI) og avansert analyse er to populære verktøy for bedrifter som ønsker å ta datadrevne beslutninger. Selv om de har lignende mål, er det flere forskjeller mellom dem.
| Avansert Analyse | Business Intelligence | |
| Definisjon | Bruker moderne teknikker og modelleringsstrategier for å forutsi fremtiden og ta beslutninger basert på dette. Er hovedsakelig orientert mot fremtidige hendelser. | Bruker tidligere prestasjoner og historiske data for å hjelpe en organisasjon med å forbedre sin virksomhet. Er hovedsakelig orientert mot tidligere og nåværende hendelser. |
| Hovedformål | Identifiserer komplekse problemer i virksomheten og bestemmer fremgangsmåte basert på dette. | Hjelper med å få innsikt i historiske data og adressere mindre problemer. |
| Hovedteknikker | Inkluderer datautvinning, maskinlæring, semantisk analyse, kohortanalyse, mønstertilpasning og mer. | Inkluderer datautvinning, rapportering og spørring. |
| Big Data Bruk | Bruker ofte Big Data. | Bruker nesten regelmessig Big Data. |
| Analysetype | Utfører en nøyaktig prediktiv analyse. | Finner årsaken til datamønster. |
| Datatypebruk | Bruker både ustrukturerte og strukturerte datatyper. | Involverer hovedsakelig strukturerte datatyper. |
| Tilnærming | Tar en proaktiv tilnærming til styring. | Gir en reaktiv forretningstilnærming for behandling av informasjon. |
| Kunnskapsgenerering | Genererer kunnskap automatisk. | Genererer kunnskap manuelt. |
| Brukere | Hovedsakelig forretningsanalytikere og dataforskere. | Hovedsakelig forretningsanalytikere og brukere. |
Anvendelsesområder for avansert analyse
Avansert analyse kan brukes på mange måter i et forretningsøkosystem, for eksempel:
- Optimalisering av forsyningskjeden: Kan evaluere etterspørsel, endre kundepreferanser, tilpasse seg kostnadssvingninger og skape en dynamisk forsyningskjede. Dette gjør forsyningskjeden tilpasningsdyktig til raske endringer i markedet og bidrar til å redusere forsinkelser, dempe distribusjonskostnader og effektivisere prosesser.
- Utføre markedsanalyser: Hjelper bedrifter med å lage tilpassede markedsføringskampanjer og selge produkter. Dette bidrar til å unngå ineffektive strategier og reduserer pengesvinn. Ved å analysere fremtidige utfall kan man identifisere muligheter for mersalg og forbedre kundeopplevelsen.
- Effektivisering av forretningsdrift: Med avansert analyse kan driften tilpasses endrede markedstrender. I motsetning til BI-verktøy som ikke alltid tilpasser seg endrede markedsforhold, kan avansert analyse bidra til å forbedre ytelse, inntekter og produktivitet.
- Analysere risikovektorer: Ved å implementere avansert analyse kan bedrifter analysere store datasett og datastrømmer i sanntid. Dette gjør det mulig å oppdage mønstre i data som kan utgjøre en risiko. Avansert analyse kan bidra til å redusere risiko og spare penger, fra betalingssvindel og svakheter i retningslinjer til overvåking av kunders omdømme.
Noen avanserte analyseverktøy
#1. Countly
Countly er et effektivt analyseverktøy som kan hjelpe med å generere dypere innsikt om virksomheten fra applikasjonene. Det er tilgjengelig i en privat sky eller kan hostes selv. Det sporer produktets ytelse og kunders oppførsel på desktop, nett og mobilapplikasjoner.
Funksjoner og fordeler:
- Fullt dataeierskap og kontroll
- Kan utvides med plugins
- Enklere datatilgang med tilpassbare dashboards
- Produktanalyse
- Støtte for sporingsstrategi
- Interaktive push-varsler
- E-post og krasjrapportering
- Større sikkerhet med brukertillatelser
- Forbedret datapersonvern med overholdelse av bestemmelser som HIPAA, GDPR og COPPA
På GitHub har det fått 5.1k+ stjerner og 949 gafler totalt.
#2. Apache Superset
Superset er en plattform fra Apache for datautforskning og visualisering. Denne bedriftsklare business intelligence-applikasjonen kan utvide eller erstatte proprietære BI-verktøy for mange bedrifter.
Funksjoner og fordeler:
- Du kan raskt bygge diagrammer med Supersets kodefrie grensesnitt
- Utføre avanserte spørringer med en kraftig nettbasert SQL-editor
- Definer tilpassede beregninger og dimensjoner med et lett semantisk lag
- Støtter de fleste SQL-databaser
- Datavisualisering med mange flotte visualiseringer som stolpediagram og geospatiale visualiseringer
- Utvidbare alternativer for sikkerhetsautentisering og roller
- Konfigurerbart og lett cachinglag for å forenkle databasebelastning
- Tilpasning med en API
Det integreres også godt med flere datakilder og har en skybasert arkitektur for enkel skalering.
#3. Great Expectations
Great Expectations (GX) hjelper datateam med å bygge en felles forståelse av innsamlede data gjennom bedre profilering, dokumentasjon og kvalitetstesting. Det hjelper også med å administrere datapipelines effektivt og raskt implementere fleksible kvalitetstester.
Funksjoner og fordeler:
- Passer sømløst inn i dagens teknologi og integreres med CI/CD-rørledninger
- Akselerert dataoppdagelse, selv for større datavolumer
- Autogenerert datadokumentasjon
- Bedre datakontroll og vedlikehold med styring og sikkerhetsprosedyrer
- Varsler og alarmer
- Integrerer godt med mange systemer og verktøy som AWS S3, GCP, etc.
Dokumentasjonen er lett å forstå for både tekniske og ikke-tekniske brukere.
Ressurser for å lære om avansert analyse
#1. Avansert dataanalyse med Python
Dette kurset lærer deg avansert analyse ved hjelp av Python og gir deg muligheten til å løse sanntidsproblemer.
#2. Avansert analyse med Excel – dataanalyseverktøy/løser
Dette kurset lærer avansert dataanalyse i Excel ved bruk av dataanalyseverktøy, som verktøypakke for statistikk og Solver for lineær optimalisering.
#3. Avansert analyse med gnist – mønstre for læring
Denne praktiske boken av fire Cloudera-dataforskere lærer deg å utføre dataanalyse i stor skala ved hjelp av Spark. Her finner du eksempler på hvordan du kan nærme deg og løse ulike analyseproblemer.
#4. Avansert analyse i Power BI med R og Python
Forfatteren Ryan Wade har gitt Python- og R-oppskrifter for å hjelpe deg med å bruke ulike språk i dataanalysefeltet i MS Power BI.
#5. Avansert analyse med Excel 2019
Forfatteren Manisha Nigam utforsker ulike metoder for kompleks analyse, konsolidering av data og prognoser basert på trender.
Konklusjon
Avansert analyse kan være en svært effektiv strategi for å hjelpe deg med å oppnå dine forretningsmål samtidig som du reduserer risiko. Metoden utvikler seg kontinuerlig i takt med teknologiske fremskritt og blir stadig mer nyttig. Store merkevarer bruker allerede avansert analyse, og det vil snart bli mer utbredt.
Du kan også utforske Augmented Analytics.