Avancerad analys och dess betydelse för ditt företag

av

Avancerad analys involverar komplexa, moderna tekniker som organisationer använder för att göra bättre förutsägelser och affärsbeslut.

Traditionell dataanalys och business intelligence-tekniker verkar vara ineffektiva för många användningsfall i denna tekniskt framskridande värld.

Nuförtiden går många organisationer från traditionella metoder till moderna tekniker och utnyttjar nu fördelarna med avancerad analys.

Många tekniker som används i avancerad analys omfattar artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML) och mer för att hjälpa organisationer på en mängd olika sätt.

Oavsett om det handlar om att utveckla marknadsföringskampanjer, hitta kryphål i nya institutionella policyer eller förbättra säkerheten i banksystem, växer användningen av avancerad analys.

I den här artikeln kommer jag att diskutera avancerad analys och hur det är viktigt för ditt företag.

Låt oss börja!

Vad är avancerad analys?

Avancerad analys är en dataanalysmetod som utnyttjar olika analysverktyg och tekniker för att förutsäga händelser, förutsäga ett resultat, fatta bättre beslut och få värdefulla insikter för att förbättra verksamheten.

Analystekniker som används här är AI, ML-algoritmer, prediktiv modellering, automatisering av affärsprocesser, djupinlärning och mer för att lära sig och analysera affärsdata från flera källor. Avancerade analyslösningar och verktyg utökar och kombinerar både föreskrivande och prediktiv analys för att visualisera data, hitta mönster och förbättra beslutsfattandet.

Avancerad analys hittar användning i olika branscher och företag, inklusive datautvinning, marknadsföring, reklam och cybersäkerhet. Många företag använder den för att få insikter i sin verksamhet, hitta kryphål i policyer, förutse marknadsdynamiken, hitta nya marknadstrender och använda den för många andra ändamål.

Många komplexa metoder, som digital kultur, klusteranalys, komplex händelsebearbetning, multivariat statistik, beslutsintelligens, etc., förväntas också inkluderas i avancerad analys.

Listan över metoder under paraplyet avancerad analys växer ständigt, och med tiden antas nya tekniker. Men de grundläggande uppgifterna som denna analysmetod hjälper till att utföra är segmentering, klassificering, korrelation, prognoser och association.

  • Segmentering hjälper till att kombinera olika liknande data
  • Klassificering hjälper till att klassificera oklassificerade föremål
  • Korrelation är en uppgift som identifierar sambandet mellan objektens egenskaper
  • Prognosuppgift ger verksamheten ett förutsägbart framtida utfall
  • Föreningen hjälper företaget att bedöma hur många gånger en gemensam förekomst av två data kan inträffa i en rådatauppsättning. Det hjälper också att identifiera härledningen av regler

Avancerad analys: Fördelar

Avancerad analys är en kraftfull metod som används av många företag över hela världen. Det ger företag tillgång till många dataanalystekniker som hjälper dem att undvika affärsutmaningar och växa organisationen.

Fördelarna med avancerad analys är:

  • Exakta prognoser: Den främsta fördelen med avancerad analys som har lockat de flesta företag till det är den höga noggrannheten i prognoser. Till skillnad från gamla BI-verktyg som fortfarande använder osäkerhetselement, kan avancerad analys förutsäga resultaten mer effektivt och hjälpa dig att bestämma om du ska fatta dina affärsbeslut i den riktningen.
  • Bättre riskhantering: Risk är en del av alla företag, och avancerad analys fungerar som den bästa lösningen för att minimera den. Den höga prediktionsnoggrannheten hjälper organisationen i bättre riskhantering och minskar risken för kostsamma misstag. Oavsett om du startar ett nytt företag eller lanserar en produkt kan avancerad analys hjälpa dig att förhindra potentiella förluster.
  • Gå djupt in i detaljer: Med avancerade analysverktyg kan du få en djupare handlingsbar insikt i marknadsdata. Genom att analysera marknadsdynamiken och använda prediktiv modellering kan du identifiera potentialen för ditt nästa affärssteg på marknaden.

  • Snabbare beslut: Med mycket exakta framtidsprognoser kan du fatta snabbare beslut om vilken affärsstrategi som helst. Det hjälper dig att backa alla beslut där du har förutspått ett positivt resultat.
  • Dämpar fördomar: En annan stor fördel med att implementera avancerad analys är dess förmåga att stävja kognitiva fördomar som kan påverka alla affärsbeslut negativt. Avancerad analys använder maskininlärning och AI som ger dig ett mer datadrivet resultat och logisk lösning på ett beslut.
  • Förutse möjligheter och problem: Genom att använda tillförlitliga avancerade analysverktyg kan företag identifiera nya möjligheter på marknaden och agera enligt efterfrågan. Dessutom kan det också hjälpa dig att upptäcka potentiella problem i din affärsstrategi och göra ändringar därefter.

Tekniker för avancerad analys

Avancerad analys involverar en mängd olika tekniker som samverkar för att hjälpa organisationer att göra förutsägelser och affärsbeslut. Här är några populära tekniker:

  • Datautvinning: Datautvinning är en av de mest använda teknikerna som används för att identifiera mönster, kryphål och trender med en given datamängd. Det hjälper också till att etablera ett samband mellan variabler i en datamängd för att lösa potentiella problem. Data mining kombinerar AI, statistik och maskininlärning för att utföra uppgifter effektivt.
  • Sentimentanalys: Sentimentanalys är en modern teknik som använder naturlig språkbehandling (NLP), biometri och textanalys för att kontrollera om texten är negativ, neutral eller positiv. Det hjälper företag att analysera känslorna hos sina potentiella kunder och hur de uppfattar ett varumärke eller en ny produkt.
  • Big Data-analys: Det är en annan välkänd teknik som implementeras i avancerad analys för att bedöma en stor mängd ostrukturerad, semi-strukturerad och strukturerad data. Den här tekniken är mycket användbar för att ta reda på marknadstrender, korrelationen mellan enheter, dolda mönster, kundtycke och annan dold information från en stor uppsättning data.

  • Datavisualisering: Datavisualisering presenterar data i ett grafiskt format. Det är en standardanalyspraxis av affärsenheter att visa upp analys och annan information genom en grafisk representation. Datavisualisering är mer än bara grafer och flödesscheman; den visar mycket mer information, som hur ditt företag går och vart det är på väg till.
  • Klusteranalys: Avancerad analys använder klusteranalys för att analysera ostrukturerade datamängder och identifiera kluster med liknande datapunkter. Det är en vanlig analysmetod som hjälper företag att klassificera ostrukturerad data och använda dem för att hitta relaterad information. Inte bara likheter, den här tekniken hjälper också till att hitta skillnader i dessa datapunkter och visa upp dem visuellt.
  • Maskininlärning: Maskininlärning är utan tvekan en mycket använd avancerad analysteknik där den lär sig viktig information från insamlade datakällor och producerar en detaljerad modell. Detta hjälper till att identifiera komplexa mönster och skapa korrekta förutsägelser som hjälper till att bestämma organisationens färdplan.
  • Komplex händelsebearbetning: Komplex händelsebearbetning är en användbar metod som hjälper till att spåra och analysera strömmar av strukturerad data i realtid och förutsäga mycket exakta handlingsbara slutsatser. Den använder en specialiserad teknik för mönstermatchning för att känna igen varje händelse eller åtgärd och tillhandahålla all viktig information om hur man ska svara på den händelsen.
  • Kohortanalys: Denna teknik hjälper till att dela upp enorma uppsättningar data i relaterade uppsättningar och använda insikterna för att göra ditt nästa steg på målmarknaden.

Företag använder denna teknik för att ta bort stora mängder kundinformation baserat på olika analyser och sedan dela upp dem i relaterbara grupper. Det används ofta för att testa riktigheten av hypoteser för olika antaganden baserat på provdata.

  • Prediktiv modellering: Prediktiv modellering används ofta av företag eftersom det hjälper dem att göra förutsägelser om framtida resultat av en affärsstrategi. Förutsägelsen är baserad på historiska data, och den här tekniken använder maskininlärning och statistisk modellering för att förutsäga resultatet. Och med hjälp av förutsägelser kan företag bestämma sina nästa steg i enlighet med detta samtidigt som de minimerar riskerna.
  • Simuleringsanalys: Simuleringsanalys är fördelaktigt för företag eftersom den här tekniken hjälper dig att förutsäga alternativa resultat som kan inträffa under, före eller efter att ett beslut har implementerats.
  • Multivariat statistik: Det är en mycket avancerad teknik som involverar olika metoder för att undersöka sambandet mellan olika variabler inom en datamängd. Den identifierar anslutningen samtidigt för att ge ett korrekt resultat.
  • Streaming analytics: Streaming analytics är en modern avancerad teknik som utvärderar strömmande data med hög bandbredd kontinuerligt, och det också i realtid. Många företag som driver nätbutiker använder ofta denna teknik för att förstå olika information relaterad till försäljning och kundbeteende.
  • Preskriptiv analys: Preskriptiv analys används ofta av organisationer eftersom den kombinerar attributen för prediktiv analys och affärsintelligens. Denna teknik hjälper organisationer att bestämma nästa steg och bana vägen baserat på tidigare uppgifter. Det används specifikt när en organisation är skeptisk till sitt tillvägagångssätt och vill veta vilket tillvägagångssätt som kommer att ge dem ett bättre affärsresultat.

Business Intelligence vs Advanced Analytics

Business intelligence (BI) och avancerad analys är de två mest populära valen för företagsorganisationer för att hjälpa dem att fatta mycket exakta datadrivna beslut. Även om de syftar till liknande uppgifter finns det många skillnader mellan dem.

Advanced AnalyticsBusiness IntelligenceDefinitionAvancerad analys använder olika moderna tekniker och modelleringsstrategier för att förutsäga framtiden och fatta beslut därefter.
Det är främst inriktat på framtida händelser. BI använder tidigare prestationer och historiska data för att hjälpa en organisation att förbättra sin verksamhet.
Det är främst inriktat på tidigare och nuvarande händelser. Primärt syfte Dess primära syfte är att ta reda på komplexa problem i ett företag och bestämma handlingssätt därefter. Det hjälper till att få insikter i historiska data och ta itu med mindre frågor. , mönstermatchning och många fler. Tekniker involverar datautvinning, rapportering och sökning. StordataanvändningDen använder ofta Big Data.Den använder nästan regelbundet Big Data.AnalystypDet gör en mycket exakt prediktiv analys.Den tar reda på grundorsaken till datamönster.Användning av datatyp Avancerad analys använder både ostrukturerade och strukturerade datatyper. Business intelligence involverar huvudsakligen strukturerade datatyper. Tillvägagångssätt Det tar ett proaktivt förvaltningssätt. Det gör en reaktiv affärsstrategi för att bearbeta information.KunskapsgenereringKunskap genereras automatiskt med denna metod.Kunskap genereras manuellt.AnvändareAffärsanalytiker och datavetare är huvudanvändare av avancerad analys. Den används främst av affärsanalytiker och användare.

Användningsfall av avancerad analys

Avancerad analys kan användas på många sätt i ditt nuvarande affärsekosystem, till exempel:

  • Optimering av försörjningskedjor: Avancerad analys kan hjälpa din organisation att utvärdera efterfrågan, ändra kundpreferenser, anpassa sig till kostnadsfluktuationer och skapa en dynamisk försörjningskedja. Det gör leveranskedjan anpassningsbar till snabba marknadsförändringar och hjälper till att minska förseningar, minska distributionskostnaderna och effektivisera processer.
  • Utföra marknadsanalys: Det hjälper företag att göra anpassade och riktade marknadsföringskampanjer och sälja produkter. På så sätt kan du undvika ineffektiva strategier och minska slöseriet med pengar. Genom att analysera framtida resultat kan du identifiera chanserna för upp- och korsförsäljning och även förbättra kundupplevelsen.
  • Effektivisera affärsverksamheten: Med avancerad analys kan du effektivisera din verksamhet och få dem att anpassa sig till förändrade marknadstrender. Till skillnad från BI-verktyg som kanske inte anpassar sig till förändrade marknadsförhållanden, kan avancerad analys bidra till att förbättra din organisations prestanda, intäkter och produktivitet.
  • Analysera riskvektorer: Genom att implementera avancerad analys kan företag analysera enorma datamängder och dataströmmar i realtid. Detta gör att du kan upptäcka mönster i data som kan utgöra större risker för organisationen. Från betalningsbedrägerier och kryphål i policyn till försäkringsskulder och övervakning av kundernas rykte, avancerad analys kan hjälpa till att minska risker och spara pengar.

Några avancerade analysverktyg

#1. Räknat

Countly är ett effektivt avancerat analysverktyg som kan hjälpa dig att få djupare insikter om ditt företag från dina applikationer. Det är tillgängligt på ett privat moln eller kan vara självvärd. Den låter dig spåra din produkts prestanda och kundens beteende och resa på stationära, webb- och mobilapplikationer.

Funktioner och Fördelar:

  • Komplett dataägande och kontroll
  • Det går att utöka med hjälp av plugins
  • Enklare dataåtkomst med anpassningsbara instrumentpaneler
  • Produktanalys
  • Stöd för spårningsstrategi
  • Interaktiva push-meddelanden
  • E-post och kraschrapportering
  • Större säkerhet med användarbehörigheter
  • Förbättrad datasekretess med efterlevnad av regelverk som HIPAA, GDPR och COPPA

På GitHub har den fått 5,1k+ stjärnor och 949 gafflar totalt.

#2. Apache Superset

Superset är en plattform för datautforskning och visualisering av Apache. Denna företagsförberedda, moderna Business Intelligence-applikation kan utöka eller ersätta proprietära BI-verktyg för många företag.

Funktioner och Fördelar:

  • Du kan snabbt bygga diagram med Supersets kodfria gränssnitt
  • Utför avancerade frågor med den kraftfulla webbaserade SQL-redigeraren
  • Definiera anpassade mätvärden och dimensioner snabbt med ett lättviktigt semantiskt lager
  • Stöder nästan alla SQL-databaser direkt
  • Datavisualisering med många vackra visualiseringar som stapeldiagram, geospatiala visualiseringar, etc.
  • Utökningsbara alternativ för säkerhetsautentisering och roller
  • Konfigurerbart och lätt cachinglager för att förenkla databasbelastning
  • Anpassning med ett API

Den integrerar också ganska bra med flera datakällor och har en molnbaserad arkitektur som är skapad från grunden för enkel skalning.

#3. Stora förväntningar

Great Expectations (GX) låter datateam bygga en gemensam förståelse för insamlad data genom bättre profilering, dokumentation och kvalitetstester. Det hjälper dig att hantera dina datapipelines effektivt och snabbt implementera flexibla och utbyggbara kvalitetstester.

Funktioner och Fördelar:

  • Passar sömlöst in i den nuvarande teknikstacken och integreras med CI/CD-pipelines
  • Accelererad dataupptäckt, även för större datavolymer
  • Automatiskt genererad datadokumentation
  • Bättre datakontroll och underhåll med styrning och säkerhetsprocedurer
  • Varningar och aviseringar
  • Integreras bra med många system och verktyg som AWS S3, GCP, etc.

Dess dokumentation är lätt att förstå för både icke-tekniska och tekniska användare.

Resurser för att lära dig avancerad analys

#1. Avancerad dataanalys med Python

Den här kursen hjälper dig att bemästra avancerad analys genom att använda Python och lösa problem i realtid.

#2. Avancera analys med Excel – verktygspaket för dataanalys/Solver

Den här kursen lär ut avancerad dataanalys i excel med hjälp av dataanalysverktyg, såsom toolpak för statistik och Solver för linjär optimering.

#3. Avancerad analys med gnistor – mönster för lärande

Denna praktiska bok av fyra Cloudera-dataforskare gör att du kan utföra storskalig dataanalys med hjälp av Spark. Här hittar du exempel på hur du kan närma dig och lösa olika analysproblem.

#4. Avancerad analys i Power BI med R och Python

Författaren Ryan Wade har gett Python- och R-recept för att hjälpa dig att använda olika språk inom dataanalysfältet för ditt arbete i MS Power BI.

#5. Avancerad analys med Excel 2019

Författaren Manisha Nigam låter dig utforska olika metoder och sätt för komplex analys, konsolidering av data och prognoser baserat på de senaste trenderna.

Slutsats

Avancerad analys kan visa sig vara en mycket effektiv och effektiv affärsstrategi som hjälper dig att växa och forma dina mål samtidigt som riskerna minskar. Den utvecklas ständigt i takt med att tekniken utvecklas, lägger till fler spektrum och blir mer användbar. Stora varumärken använder redan avancerad analys, och snart kommer det att spridas bland andra.

Du kan också utforska Augmented Analytics.