Анализ больших данных для управления производительностью
Теория Ульяма Делберта Ганна известна инвесторам не один десяток лет и успешно применяется в трейдинге. Введите как Главная мантра, которую повторяют многие аналитики – это то, что они не могут посвятить достаточно времени анализу данных для извлечения жизненно важных инсайтов потому, что они тратят слишком много времени, подготавливая данные к анализу.
- Аналитика бизнеса
- Статьи
- Анализ больших данных для управления производительностью
Оглавление
Теория Ульяма Делберта Ганна известна инвесторам не один десяток лет и успешно применяется в трейдинге. Введите как Главная мантра, которую повторяют многие аналитики – это то, что они не могут посвятить достаточно времени анализу данных для извлечения жизненно важных инсайтов потому, что они тратят слишком много времени, подготавливая данные к анализу.
Держите бизнес-ритм
Проблема состоит во времени и усилиях, которые тратит аналитик на загрузку, очистку и манипулирование данными, а затем на создание графиков, таблиц и отчетов для менеджмента. В итоге страдает бизнес-производительность, поскольку руководители не получают все инсайты, которые помогут им управлять их компаниями для достижения конкурентного преимущества.
К счастью, для этой проблемы есть решение. Платформа Tibco Spotfire для предиктивного анализа, которая может объединять различные источники данных, позволяя аналитику посвящать больше времени анализу данных и открытиям, которые укрепят общую производительность бизнеса.
Как указывается в отчете Ovumt на эту тему, смешивание данных открывает жизненно важную картину комбинированных данных, которая может быть использована для дальнейшего анализа. Это не только дает аналитикам более широкое виденье данных, но также генерирует те типы инсайтов, которые они ищут.
Кроме того, инструменты бизнес аналитики освобождают их от самостоятельного сбора и комбинации данных, поскольку смешивание происходит за сценой, средствами аналитической платформы.
Извлекайте из вашей аналитики больше
Когда у аналитиков есть больше времени непосредственно на анализ данных, они в состоянии принести огромную пользу их организациям.
Например, автомобильная компания рассматривает определенную технологию изготовления деталей кузова из углепластика, который легче, чем традиционные металлические детали. Аналитики могут оценить эту информацию, чтобы определить, как использование этого материала поможет снизить расход топлива.
Они так же могут оценить потенциальные риски замены металлических деталей кузова углепластиковыми материалами, в том числе, провести краш-анализ а анализ безопасности водителя/пассажиров.
Результаты исследования, проведенного McKinsey & Company, говорят о том, что организации, которые эффективно используют большие данные и аналитику, имеют уровень продуктивности на 5-6% выше, чем их конкуренты.
Если линия Ганна направлена вверх, то имеем растущую тенденцию. Если цена располагается ниже линии Ганна, это означает, что рынок нисходящий, и нужно размещать позиции на продажу. И наоборот. В местах, где цена пробивает линию Ганна, можно ожидать смену рыночного тренда.
Как выбрать программу BI
Выбор инструмента бизнес-аналитики (BI) и аналитики может быть длительным процессом. Есть бесчисленное множество поставщиков на выбор, …
Почитать еще
Скользкий склон безудержной семантики
Недавняя статья под названием «Спящее будущее визуализации данных? Фотография »расширяет определение визуализации данных до нового предела.
Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать
Визуализация данных и виртуальная реальность
Время от времени кто-то заявляет, что визуализация данных может быть улучшена при просмотре в виртуальной
Информационный шум
Чтобы тщательно, точно и четко информировать, мы должны определить предполагаемый сигнал, а затем усилить его,
Аналитическая зрелость
В течение последних двадцати лет ментальная модель зрелости аналитики соответствовала схеме, представленной ниже, начиная с
Машинное обучение
Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных
ETL или подготовки данных
Технологии извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которыми управляют исключительно ИТ, до недавнего времени были основным
Как начать карьеру в области науки о данных
Каждая область имеет уровень сложности, который человек должен оценить, прежде чем посвящать ему свое время
Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
В наши дни, в эпоху демократизации знаний, стало очень легко глубоко изучить любую дисциплину. Это