Avansert analyse og dens betydning for virksomheten din

Avansert analyse involverer komplekse, moderne teknikker som organisasjoner bruker for å gjøre bedre spådommer og forretningsbeslutninger.

Tradisjonell dataanalyse og business intelligence-teknikker ser ut til å være ineffektive for mange brukstilfeller i denne teknologisk fremskritts verden.

I dag går mange organisasjoner fra tradisjonelle metoder til moderne teknikker og utnytter nå fordelene med avansert analyse.

Mange teknikker som brukes i avansert analyse omfatter kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML) og mer for å hjelpe organisasjoner på en rekke måter.

Enten det er å utvikle markedsføringskampanjer, finne smutthull i nye institusjonelle retningslinjer eller forbedre sikkerheten i banksystemer, er bruken av avanserte analyser økende.

I denne artikkelen vil jeg diskutere avanserte analyser og hvordan det er viktig for virksomheten din.

La oss begynne!

Hva er avansert analyse?

Avansert analyse er en dataanalysemetodikk som utnytter ulike analyseverktøy og teknikker for å forutsi hendelser, forutsi et utfall, ta bedre beslutninger og få verdifull innsikt for å forbedre virksomheten.

Analyseteknikker som brukes her er AI, ML-algoritmer, prediktiv modellering, automatisering av forretningsprosesser, dyp læring og mer for å lære og analysere forretningsdata fra flere kilder. Avanserte analyseløsninger og verktøy utvider og kombinerer både preskriptiv og prediktiv analyse for å visualisere data, finne mønstre og forbedre beslutningstaking.

Avansert analyse finner bruk i ulike bransjer og virksomheter, inkludert datautvinning, markedsføring, reklame og cybersikkerhet. Mange bedrifter bruker den til å få innsikt i virksomheten deres, finne smutthull i retningslinjer, forutse markedsdynamikk, finne nye markedstrender og bruke den til mange andre formål.

Mange komplekse metoder, som digital kultur, klyngeanalyse, kompleks hendelsesbehandling, multivariat statistikk, beslutningsintelligens, etc., forventes også å bli inkludert i avansert analyse.

Listen over metoder under paraplyen av avansert analyse vokser stadig, og med tiden blir nye teknikker tatt i bruk. Imidlertid er de grunnleggende oppgavene som denne analysemetoden hjelper til med å oppnå segmentering, klassifisering, korrelasjon, prognose og assosiasjon.

• Segmentering hjelper til med å kombinere forskjellige lignende data
• Klassifisering hjelper til med å klassifisere uklassifiserte elementer
• Korrelasjon er en oppgave som identifiserer sammenhengen mellom egenskapene til elementer
• Prognoseoppgave gir virksomheten et forutsigbart fremtidig resultat
• Foreningen hjelper virksomheten med å vurdere antall ganger en felles forekomst av to data kan forekomme i et rådatasett. Det hjelper også med å identifisere utledningen av regler

Avansert analyse: Fordeler

Avansert analyse er en kraftig metode som brukes av mange bedrifter over hele verden. Det gir bedrifter tilgang til en rekke dataanalyseteknikker som hjelper dem med å unngå forretningsutfordringer og utvide organisasjonen.

Fordelene med avansert analyse er:

• Nøyaktig prognoser: Den primære fordelen med avansert analyse som har tiltrukket de fleste bedrifter mot det, er det høye nivået av nøyaktighet i prognoser. I motsetning til gamle BI-verktøy som fortsatt bruker usikkerhetselementer, kan avanserte analyser forutsi resultatene mer effektivt og hjelpe deg med å bestemme om du bør ta dine forretningsbeslutninger i den retningen.

• Bedre risikostyring: Risiko er en del av enhver virksomhet, og avansert analyse fungerer som den beste løsningen for å minimere den. Den høye prediksjonsnøyaktigheten hjelper organisasjonen med bedre risikostyring og reduserer sjansen for kostbare feil. Enten du starter en ny virksomhet eller lanserer et produkt, kan avanserte analyser hjelpe deg med å forhindre potensielt tap.

• Gå dypt inn i detaljer: Med avanserte analyseverktøy kan du få dypere handlingskraftig innsikt i markedsdata. Ved å analysere markedsdynamikk og bruke prediktiv modellering, kan du identifisere potensialet for ditt neste forretningstrinn i markedet.

• Raskere beslutninger: Med svært nøyaktige fremtidsspådommer kan du ta raskere beslutninger om enhver forretningsstrategi. Det hjelper deg å støtte enhver avgjørelse der du har forutsett et gunstig resultat.
• Demper skjevheter: En annen stor fordel med å implementere avanserte analyser er evnen til å dempe kognitive skjevheter som kan påvirke enhver forretningsbeslutning negativt. Avansert analyse bruker maskinlæring og AI som gir deg et mer datadrevet resultat og logisk løsning på en beslutning.
• Forutse muligheter og problemer: Ved å bruke pålitelige avanserte analyseverktøy kan bedrifter identifisere nye muligheter i markedet og handle etter behov. Dessuten kan det også hjelpe deg med å oppdage potensielle problemer i forretningstilnærmingen din og gjøre endringer deretter.

Teknikker for avansert analyse

Avansert analyse involverer en rekke teknikker som fungerer sammen for å hjelpe organisasjoner med å ta spådommer og forretningsbeslutninger. Her er noen populære teknikker:

• Data mining: Data mining er en av de mest brukte teknikkene som brukes for å identifisere mønstre, smutthull og trender med et gitt datasett. Det hjelper også med å etablere et forhold mellom variabler i et datasett for å løse potensielle problemer. Data mining kombinerer AI, statistikk og maskinlæring for å utføre oppgaver effektivt.
• Sentimentanalyse: Sentimentanalyse er en moderne teknikk som bruker naturlig språkbehandling (NLP), biometri og tekstanalyse for å sjekke om teksten er negativ, nøytral eller positiv. Det hjelper bedrifter med å analysere følelsene til potensielle kunder og hvordan de oppfatter en merkevare eller et nytt produkt.
• Big Data-analyse: Det er en annen velkjent teknikk som er implementert i avansert analyse for å vurdere en enorm mengde ustrukturerte, semi-strukturerte og strukturerte data. Denne teknikken er svært nyttig for å finne ut markedstrender, korrelasjonen mellom enheter, skjulte mønstre, kundeliker og annen skjult informasjon fra et stort sett med data.

• Datavisualisering: Datavisualisering presenterer data i et grafisk format. Det er en standard analysepraksis av forretningsenheter å vise frem analyse og annen informasjon gjennom en grafisk representasjon. Datavisualisering er mer enn bare grafer og flytskjemaer; den viser mye mer informasjon, som hvordan bedriften din gjør det og hvor den er på vei.

• Klyngeanalyse: Avansert analyse bruker klyngeanalyse for å analysere ustrukturerte datasett og identifisere klynger med lignende datapunkter. Det er en vanlig analysemetode som hjelper virksomheter med å klassifisere ustrukturerte data og bruke dem til å finne relatert informasjon. Ikke bare likheter, denne teknikken hjelper også med å finne forskjeller i disse datapunktene og vise dem visuelt.
• Maskinlæring: Uten tvil er maskinlæring en svært brukt avansert analyseteknikk der den lærer viktig informasjon fra innsamlede datakilder og produserer en detaljert modell. Dette hjelper til med å identifisere komplekse mønstre og skape nøyaktige spådommer som vil hjelpe med å bestemme veikartet til organisasjonen.

• Kompleks hendelsesbehandling: Kompleks hendelsesbehandling er en nyttig metode som hjelper til med å spore og analysere strømmer av strukturerte data i sanntid og forutsi svært nøyaktige handlingsrettede konklusjoner. Den bruker en spesialisert teknikk for mønstertilpasning for å gjenkjenne enhver hendelse eller handling og gi all viktig informasjon om hvordan man skal reagere på den hendelsen.

• Kohortanalyse: Denne teknikken hjelper deg med å dele opp enorme sett med data i relaterte sett og bruke innsikten til å gjøre ditt neste trekk på målmarkedet.

Bedrifter bruker denne teknikken til å rydde opp i store mengder kundeinformasjon basert på forskjellige analyser og deretter dele dem inn i relaterte grupper. Det brukes ofte for å teste nøyaktigheten av hypoteser av forskjellige antakelser basert på prøvedata.

• Prediktiv modellering: Prediktiv modellering er mye brukt av bedrifter fordi det hjelper dem med å gi spådommer om fremtidige resultater av en forretningsstrategi. Prediksjonen er basert på historiske data, og denne teknikken bruker maskinlæring og statistisk modellering for å forutsi utfallet. Og ved å bruke spådommer kan bedrifter bestemme sine neste trekk deretter samtidig som de minimerer risikoen.
• Simuleringsanalyse: Simuleringsanalyse er gunstig for bedrifter siden denne teknikken hjelper deg å forutsi alternative utfall som kan skje under, før eller etter at en beslutning er implementert.
• Multivariat statistikk: Det er en svært avansert teknikk som involverer ulike metoder for å undersøke sammenhengen mellom ulike variabler innenfor et datasett. Den identifiserer tilkoblingen samtidig for å gi et nøyaktig resultat.
• Streaminganalyse: Streaminganalyse er en moderne avansert teknikk som vurderer strømmedata med høy båndbredde kontinuerlig, og det også i sanntid. Mange bedrifter som driver nettbutikker bruker ofte denne teknikken for å forstå forskjellig informasjon knyttet til salg og kundeadferd.
• Preskriptiv analyse: Preskriptiv analyse brukes ofte av organisasjoner da den kombinerer egenskapene til prediktiv analyse og forretningsintelligens. Denne teknikken hjelper organisasjoner med å bestemme neste trekk og bane vei basert på tidligere dokumenter. Den brukes spesielt når en organisasjon er skeptisk til sin tilnærming og ønsker å vite hvilken tilnærming som vil gi dem et bedre forretningsresultat.

Business Intelligence vs. Advanced Analytics

Business intelligence (BI) og avansert analyse er de to mest populære valgene for forretningsorganisasjoner for å hjelpe dem med å ta svært nøyaktige datadrevne beslutninger. Selv om de tar sikte på lignende oppgaver, er det mange forskjeller mellom dem.

Advanced AnalyticsBusiness IntelligenceDefinitionAvansert analyse bruker ulike moderne teknikker og modelleringsstrategier for å forutsi fremtiden og ta beslutninger deretter.
Det er hovedsakelig orientert mot fremtidige hendelser. BI bruker tidligere prestasjoner og historiske data for å hjelpe en organisasjon med å forbedre sin virksomhet.
Det er hovedsakelig orientert mot tidligere og nåværende hendelser. Hovedformål Dens primære formål er å finne ut av komplekse problemer i en virksomhet og bestemme handlingsforløpet deretter. Det hjelper med å få innsikt i historiske data og adressere mindre problemer. Hovedteknikker som er involvert Teknikker involverer datautvinning, maskinlæring, semantisk analyse, kohortanalyse , mønstertilpasning og mange flere.Teknikker involverer datautvinning, rapportering og spørring.Big Data UsageDen bruker ofte Big Data.Den bruker nesten regelmessig Big Data.AnalysetypeDen gjør en svært nøyaktig prediktiv analyse.Den finner ut årsaken til datamønster.Datatypebruk Avansert analyse bruker både ustrukturerte og strukturerte datatyper.Business Intelligence involverer hovedsakelig strukturerte datatyper.TilnærmingDet tar en proaktiv styringstilnærming.Det gir en reaktiv forretningstilnærming for behandling av informasjon.KunnskapsgenereringKunnskap genereres automatisk i denne metoden.Kunnskap genereres manuelt.BrukereBedriftsanalytikere og dataforskere er hovedbrukere av avansert analyse. Den brukes hovedsakelig av forretningsanalytikere og brukere.

Bruk tilfeller av avansert analyse

Avansert analyse kan brukes på mange måter i ditt nåværende forretningsøkosystem, for eksempel:

• Optimalisering av forsyningskjede: Avansert analyse kan hjelpe organisasjonen din med å evaluere etterspørselen, endre kundepreferanser, tilpasse seg kostnadssvingninger og skape en dynamisk forsyningskjede. Det gjør forsyningskjeden tilpasningsdyktig til raske markedsendringer og hjelper til med å redusere forsinkelser, dempe distribusjonskostnader og effektivisere prosesser.

• Utføre markedsanalyse: Det hjelper bedrifter med å lage tilpassede og målrettede markedsføringskampanjer og selge produkter. På denne måten kan du unngå ineffektive strategier og redusere pengesvinn. Ved å analysere fremtidige utfall kan du identifisere sjansene for oppsalg og krysssalg og også forbedre kundeopplevelsen.
• Effektivisering av forretningsdrift: Med avansert analyse kan du strømlinjeforme driften og få dem til å tilpasse seg skiftende markedstrender. I motsetning til BI-verktøy som kanskje ikke tilpasser seg endrede markedsforhold, kan avanserte analyser bidra til å forbedre ytelsen, inntektene og produktiviteten til organisasjonen din.
• Analysere risikovektorer: Ved å implementere avanserte analyser kan bedrifter analysere enorme datasett og datastrømmer i sanntid. Dette lar deg oppdage mønstre i data som kan utgjøre større risiko for organisasjonen. Fra betalingssvindel og smutthull i politikken til forsikringsforpliktelser og overvåking av kunders omdømme, avanserte analyser kan bidra til å redusere risiko og spare penger.

Noen avanserte analyseverktøy

#1. Countly

Countly er et effektivt avansert analyseverktøy som kan hjelpe deg med å få dypere innsikt om virksomheten din fra applikasjonene dine. Den er tilgjengelig på en privat sky eller kan være selvvert. Den lar deg spore produktets ytelse og kundens oppførsel og reise på skrivebord, nett og mobilapplikasjoner.

Funksjoner og fordeler:

• Fullstendig dataeierskap og kontroll
• Det kan utvides ved hjelp av 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 samsvarsbestemmelser som HIPAA, GDPR og COPPA

På GitHub har den fått 5.1k+ stjerner og 949 gafler totalt.

#2. Apache supersett

Superset er en datautforsknings- og visualiseringsplattform fra Apache. Denne bedriftsklare, moderne business intelligence-applikasjonen kan utvide eller erstatte proprietære BI-verktøy for mange bedrifter.

Funksjoner og fordeler:

• Du kan bygge diagrammer raskt ved å bruke Supersets kodefrie grensesnitt
• Utfør avanserte spørringer med den kraftige nettbaserte SQL-editoren
• Definer tilpassede beregninger og dimensjoner raskt med et lett semantisk lag
• Støtter nesten alle SQL-databaser ut av esken
• Datavisualisering med mange vakre visualiseringer som stolpediagram, geospatiale visualiseringer, etc.
• Utvidbare alternativer for sikkerhetsautentisering og roller
• Konfigurerbart og lett cachinglag for å forenkle databasebelastning
• Tilpasning med en API

Den integreres også ganske godt med flere datakilder og har en skybasert arkitektur som er laget fra bunnen av for enkel skalering.

#3. Store forventninger

Great Expectations (GX) lar datateam bygge en felles forståelse av innsamlede data gjennom bedre profilering, dokumentasjon og kvalitetstesting. Det hjelper deg med å administrere datapipelinene dine effektivt og raskt implementere fleksible og utvidbare kvalitetstestinger.

Funksjoner og fordeler:

• Passer sømløst inn i dagens teknologistabel og integreres med CI/CD-rørledninger
• Akselerert dataoppdagelse, selv for større datavolumer
• Autogenerert datadokumentasjon
• Bedre datakontroll og vedlikehold med styring og sikkerhetsprosedyrer
• Varsler og varsler
• Integrerer godt med mange systemer og verktøy som AWS S3, GCP, etc.

Dokumentasjonen er lett å forstå for både ikke-tekniske og tekniske brukere.

Ressurser for å lære avansert analyse

#1. Avansert dataanalyse ved hjelp av Python

Dette kurset vil hjelpe deg å mestre avansert analyse ved å bruke Python og løse sanntidsproblemer.

#2. Avanser 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 lar deg 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 forskjellige språk i dataanalysefeltet til arbeidet ditt i MS Power BI.

#5. Avansert analyse med Excel 2019

Forfatteren Manisha Nigam lar deg utforske ulike metoder og måter for kompleks analyse, konsolidering av data og prognose basert på nyere trender.

Konklusjon

Avansert analyse kan vise seg å være en svært effektiv og effektiv forretningsstrategi for å hjelpe deg med å vokse og forme målene dine samtidig som du reduserer risikoen. Det utvikler seg stadig med utviklingen av teknologier, legger til flere spekter og blir mer nyttig. Store merker bruker allerede avanserte analyser, og snart vil det spre seg blant andre.

Du kan også utforske Augmented Analytics.