Что такое аналитика данных?

Аналитика данных позволяет организациям анализировать все свои данные (в режиме реального времени, исторические, неструктурированные, структурированные, качественные), чтобы выявлять закономерности и генерировать информацию для информирования и, в некоторых случаях, для автоматизации решений, связывая интеллект и действия.

Аналитика данных позволяет организациям анализировать все свои данные (в режиме реального времени, исторические, неструктурированные, структурированные, качественные), чтобы выявлять закономерности и генерировать информацию для информирования и, в некоторых случаях, для автоматизации решений, связывая интеллект и действия. Лучшие на сегодняшний день решения поддерживают сквозной аналитический процесс от доступа, подготовки и анализа данных до практического использования аналитики и мониторинга результатов.

Аналитика данных позволяет организациям в цифровой форме преобразовать свой бизнес и культуру, становясь более инновационными и дальновидными в принятии решений. Организации, управляемые алгоритмами, выходят за рамки традиционного мониторинга и отчетности KPI и обнаруживают скрытые шаблоны в данных. Они являются новаторами и лидерами бизнеса.

Сдвигая парадигму за пределы данных, чтобы связать понимание с действиями, компании могут создавать персонализированные впечатления клиентов, создавать связанные цифровые продукты, оптимизировать операции и повышать производительность труда сотрудников.

Благодаря совместной аналитике данных компании предоставляют всем возможность внести свой вклад в успех бизнеса – от инженеров данных и ученых данных до разработчиков и бизнес-аналитиков, и даже профессионалов бизнеса и бизнес-лидеров. Совместная аналитика данных также поощряет тех, кто находится внутри организации и за ее пределами, подключаться и сотрудничать. Например, специалисты по данным могут работать в тесном контакте с заказчиком, чтобы помочь ему решить свои проблемы в режиме реального времени, используя высокопродуктивный пользовательский интерфейс современной современной аналитики.

Аналитика данных способствует продвижению компаний вперед, внедряя алгоритмы повсюду, чтобы оптимизировать критические бизнес-моменты, такие как клиент, идущий в ваш магазин, оборудование, которое может выйти из строя, или другие события, которые могут означать разницу между выигрышем или проигрышем бизнеса. Аналитика данных применяется ко всем отраслям, включая финансовые услуги и страхование, производство, энергетику, транспорт, путешествия и логистику, здравоохранение и другие. Аналитика данных может помочь прогнозировать и обрабатывать сбои, оптимизировать маршруты, предоставлять упреждающее обслуживание клиентов, делать умные предложения о перекрестных продажах, прогнозировать предстоящие сбои оборудования, управлять запасами в реальном времени, оптимизировать ценообразование и предотвращать мошенничество.

Основные возможности аналитики данных

Бизнес-аналитика и отчетность

Анализ данных и предоставление действенной информации лидерам бизнеса и другим конечным пользователям, чтобы они могли принимать обоснованные бизнес-решения, является одним из самых распространенных видов использования анализа данных. Аналитика данных, также известная как «бизнес-аналитика», является информационным порталом для любого бизнеса. Потребители, разработчики, разработчики моделей данных, менеджеры по качеству данных, руководители предприятий, менеджеры операций и другие полагаются на отчеты и информационные панели, которые могут помочь отслеживать прогресс в бизнесе, статус, сбои, доходы, партнеров и многое другое.

Обработка данных / Подготовка данных

Хорошее решение для анализа данных включает в себя жизнеспособную обработку данных самообслуживания и возможности подготовки данных к этим данным, которые можно легко и быстро собрать из различных источников данных, которые могут быть неполными, сложными или беспорядочными, а также очищаться для простого объединения и анализа.

Визуализация данных

Чтобы получить представление о данных, многие аналитики и ученые, работающие с данными, полагаются на визуализацию данных или графическое представление данных, чтобы помочь людям визуально изучить и идентифицировать закономерности и выбросы в данных. Отличное решение для анализа данных будет включать возможности визуализации данных, что сделает исследование данных более простым и быстрым.

Геопространственная и локационная аналитика

Анализ больших наборов данных часто ничего не значит, если ваше аналитическое решение не включает геопространственную и локационную аналитику. Добавление этого уровня интеллекта в аналитику данных позволяет вам развивать понимание и выявлять взаимосвязи в данных, которые вы, возможно, не видели раньше. Вы можете лучше предсказать, где находятся ваши самые ценные клиенты и как они выбирают ваши продукты.

Прогнозная аналитика

На сегодняшний день одним из самых распространенных способов анализа бизнес-данных является прогнозирование событий; Например, прогнозирование того, когда машина выйдет из строя или сколько инвентаря потребуется в конкретном магазине в определенное время. Прогнозная аналитика включает в себя сбор исторических данных и создание их модели для прогнозирования будущих событий. Традиционно, передовая аналитика была областью высококвалифицированных ученых данных, статистиков и инженеров данных. Но с развитием программного обеспечения аспекты этих ролей все чаще выполняются гражданскими учеными-данными. Многие аналитические компании прогнозируют, что ученые-исследователи, работающие с гражданскими данными, превзойдут ученых-аналитиков по количеству произведенной расширенной аналитики.

Машинное обучение

Машинное обучение включает автоматизацию аналитических моделей с использованием алгоритмов, которые многократно изучают данные и оптимизируют производительность. Имея доступные алгоритмы машинного обучения для больших данных, вы можете заставить свои компьютеры работать, находя новые шаблоны и идеи, без явного программирования их, где искать. Ищите решения для анализа данных, которые предлагают поиск на естественном языке, анализ изображений и расширенную аналитику.

Потоковая аналитика

Действовать в режиме реального времени в тот момент, когда это важно, становится критически важной возможностью для анализа данных сегодня. Получение данных с потоковых устройств IoT, видеоисточников, аудиоисточников и социальных сетей в режиме реального времени является важной возможностью современных аналитических решений.

Как использовать Data Analytics: аналитический процесс

Понять бизнес-проблему.
Соберите / идентифицируйте данные, имеющие отношение к проблеме.
Подготовьте данные для анализа.
Анализируйте данные, чтобы генерировать идеи.
Развертывание / внедрение аналитики и моделей.
Мониторинг и оптимизация производительности.

Первым шагом к получению информации из ваших данных является обеспечение ее организованности, точности и действенности. Многие компании начинают с создания стандартного способа доступа к данным из разных источников и их интеграции с использованием виртуального уровня данных. Затем, после автоматизации обработки данных, компании могут сосредоточить время и энергию на воздействии на выбросы или несоответствия данных. Кроме того, визуальная аналитика может предоставить богатые интерактивные информационные панели для исследования данных, предоставляя компаниям мощные аналитические возможности в интуитивно понятном формате. Многие организации используют науку о данных для создания моделей, обеспечивающих прогнозное понимание. Кроме того, решения для анализа данных теперь постоянно используют потоковые данные в реальном времени для наиболее точного анализа. Благодаря свежему пониманию организации могут действовать быстро, принимая срочные решения, просто и четко понимая как данные в реальном времени, так и исторические данные.

Сегодня организации могут использовать аналитику данных для проверки, очистки, преобразования и моделирования своих данных. Лучшие решения для анализа данных сделают все для вас, что позволит вам получить максимальную отдачу от ваших данных и улучшить бизнес-стратегии.

Преимущества аналитики данных

Упростите, сотрудничайте и делайте больше

Как TIBCO Software, так и Tableau предоставляют Современные решения для анализа данных упрощают то, что раньше было очень сложным процессом. Упрощение жизненного цикла сквозной аналитики в экосистемах больших данных, таких как Spark и Hadoop, позволяет использовать методы науки данных в масштабе. Сотрудничество между специалистами по данным, бизнесу и ИТ-командам в проектах по анализу больших данных повышает эффективность и продуктивность всей организации.

Найти аномалии и принять меры

Анализ потоковых данных большого объема как в рамках основных бизнес-систем, так и на периферии позволяет вам находить аномалии, принимать решения и предпринимать действия в точке воздействия. Постоянно растущие объемы данных позволяют анализировать, фильтровать, обобщать и получать информацию в режиме реального времени, позволяя находить аномалии до того, как они станут серьезной проблемой.

Операционализировать, контролировать, управлять и доверять

Многие организации пытаются внедрить аналитику. По мере того, как происходит смещение данных и моделей, способность сохранять, обновлять и автоматически развертывать новые аналитические модели на периферии или непосредственно в основных бизнес-системах позволяет вам понимать достоверные результаты и работать с ними.

Подключите интеллект к действию

Благодаря полной видимости всех данных в любом месте ваша организация может принимать оптимальные решения на основе оперативных данных и аналитических данных. Улучшение бизнес-результатов путем внедрения аналитики в бизнес и автоматизации решений. Узнайте больше, доработайте и создайте интеллектуальные возможности с помощью решения с замкнутым контуром, обеспечивающего постоянную обратную связь

Отвечайте быстро и правильно

Отвечайте на события за доли секунды и убедитесь, что нужные люди предпримут правильные действия в нужное время, чтобы быстро исправить проблемы. Используйте микросервисы для граничного скоринга и современные серверные приложения с крошечным размером, основанным на технологии с открытым исходным кодом.

Влияние аналитики данных

Аналитика данных при правильном использовании может стать источником конкурентного преимущества. Организации, которые подходят к анализу данных с целенаправленным видением, могут стимулировать цифровую трансформацию, улучшить качество обслуживания клиентов и создать корпоративную культуру, основанную на данных. Используя анализ данных, организации могут определять новые бизнес-возможности и использовать идеи для определения приоритетности действий и создания новых источников дохода.

Чтобы извлечь выгоду из ценности, которую аналитика может предоставить организации, компании должны рассматривать данные для каждого бизнес-решения как способ оптимизации результатов и стимулирования принятия более обоснованных решений.

По мере того, как инициативы в области анализа данных становятся все более приемлемыми, организации перейдут от традиционной отчетности к более совершенным аналитическим решениям в реальном времени. Программы аналитики данных внутри компаний стремительно развиваются, поскольку цифровое преобразование и организации, управляемые данными, становятся все более приоритетными.