business intelligence

Робота з даними та навчання команди

Сучасним світом керують дані. Кожна людина та компанія щодня генерує величезну кількість даних. І якщо людина може не замислюватися про дані та їх використання, то компанії не можуть прогаяти таку можливість. Сучасний бізнес є активним користувачем даних у своїй повсякденній рутині. Виходячи з поставлених завдань, проводиться аналіз різних показників та будуються прогнози. Це дозволяє компаніям відійти від підходу «наосліп» і діяти, спираючись на реальні та достовірні дані.

Сучасні інструменти аналітики досить прості у використанні, що дозволяє будь-якому співробітнику компанії виконувати певний набір функцій. Однак, для більш якісної та повноцінної роботи з даними необхідне навчання та регулярне підвищення кваліфікації. Повна залученість та зацікавленість команди може гарантувати успіх та високий загальний результат.

Керівники компаній часто стикаються з опором співробітників навчатися чомусь новому у сфері даних. Нижче кілька рекомендацій, які допоможуть подолати опір та вирішити основні проблеми при реалізації процесу навчання та підвищення кваліфікації.

  1. Подолання опору

Опір співробітників проходити навчання є однією з основних проблем. Тут варто глянути на проблему очима маркетолога – тобто зробити навчання таким, щоб його захотіли пройти. Правильна популяризація навчання один із найважливіших елементів залучення співробітників. Залучення лідерів компанії, які зможуть наголосити на цінності придбання навичок роботи з даними, стане вагомим аргументом. Проте, варто акцентувати увагу не тільки на кінцевому результаті та користі компанії, а й на можливостях кожного співробітника – тобто кар’єрних успіхах команди.

  1. «Простота» даних

Основна причина опору співробітників – це страх нового та уявлення роботи з даними, як щось максимально складне та незрозуміле. Насамперед необхідно доступно пояснити чому робота з даними така важлива для кожного співробітника та для компанії в цілому. Крім цього, машинне навчання, штучний інтелект та наука про дані породжують страх «непотрібності» співробітників. Керівникам варто пояснити, що впровадження даних технологій не передбачає скорочення команди, а навпаки, автоматизацію деяких функцій для оптимізації, спрощення та покращення роботи співробітника. Якісне використання даних – це ключ до прийняття ефективних рішень у масштабах однієї позиції в компанії, а отже, однієї команди та всієї компанії. Кожен співробітник – це шестерня, від якої залежить успішна та безперервна робота всього механізму компанії.

  1. Розуміння використання даних

Використання даних має бути зрозумілим співробітникам. Кожен співробітник повинен розуміти для чого він використовує дані: яка його конкретна мета, яка мета компанії, для покращення яких бізнес-процесів тощо. Така прозорість і розуміння дозволить співробітникам почуватися більш впевнено та правильно представляти дані на обговореннях результатів.

Data Science та Big Data: особливості, переваги та відмінності

Data Science та Big Data є взаємопов’язаними концепціями. Обидві ці концепції мають ключове значення у процесі використання даних для прийняття рішень, інновацій і отримання вигоди. Активний розвиток у галузі даних передбачає присутність науки про дані та аналітики великих даних. Але Data Science і Big Data хоч і пов’язані між собою, однак є різними концепціями в області аналізу даних.

Фокус науки про дані спрямований на застосування методів статистики та машинного навчання з метою вилучення інформації з даних та вирішення проблем. У цей процес входить збирання, очищення, дослідження та інтерпретація даних. Великі дані стосуються великих і складних даних, де можливостей традиційних методів обробки даних недостатньо.

Розглянемо ключові відмінності між наукою про дані та великими даними:

  1. Концепція та характеристика

Наука про дані є міждисциплінарною областю, яка поєднує наукові методи, алгоритми та системи вилучення інформації зі структурованих і неструктурованих даних. Дані є ключовим джерелом для аналізу та прийняття рішень. Для цього застосовуються статистичні методи та алгоритми машинного навчання.

Великі дані включають структуровані (бази даних), напівструктуровані (xml) і неструктуровані (тексти та зображення) дані з різних джерел. Ця технологія дозволяє провести попереднє очищення та обробку, а також аналіз величезних обсягів даних у режимі реального часу.

  1. Масштаб та методологія

Для розуміння закономірностей даних, прогнозування та пошуку рішень наука про дані використовує статистичний аналіз, машинне навчання, візуалізацію даних та дослідницький аналіз даних.

Великі набори даних обробляються за допомогою технологій інфраструктури. До них відносяться розподілені системи зберігання та обробки даних. Паралельна обробка, масштабованість тощо забезпечує якісне управління великими обсягами та високу швидкість передачі даних.

  1. Цілі

Метою науки про дані є вилучення знань і розв’язання складних завдань із використанням даних.

Метою великих даних є ефективне зберігання, обробка та аналіз величезних обсягів даних.

  1. Використання

Широке використання наука про дані отримала у бізнес-аналітиці з метою аналізу поведінки клієнтів, тенденцій ринку та даних про продаж. У сфері охорони здоров’я ця технологія відповідає за аналіз даних пацієнтів для діагностики, постановки діагнозу та прогнозування результатів лікування. Також наука про дані допомагає у процесі прийняття клінічних рішень та виявлення спалахів захворювань. У фінансових організаціях технологія допомагає виявити шахрайства, моделювати ризики та ухвалення обґрунтованих рішень у сфері інвестування. Здатність проводити аналіз людської мови надає можливість використовувати такі програми, як чат-боти, голосові помічники та машинний переклад.

Великі дані дозволяють проводити аналіз інтересів, поведінки та моделі покупок клієнтів, що дозволяє удосконалити продукти, покращити управління запасами, оптимізувати стратегію ціноутворення, підвищити ефективність та персоналізувати маркетингові кампанії. Ця технологія використовується для аналізу даних соціальних мереж, зокрема, взаємодії з користувачами, аналіз настрою тощо.

  1. Переваги

Основною перевагою науки про дані є можливість приймати обґрунтовані рішення, ґрунтуючись на отриманій з даних інформації. Це відбувається за допомогою статистичного аналізу, методів машинного навчання та методів візуалізації даних. Пропонує широкий спектр додатків та економію коштів за рахунок ефективного управління даними.

Основною перевагою великих даних є можливість обробки та аналізу величезних обсягів даних, а також отримання цінної інформації та прийняття рішень на основі даних. Надає платформу для розширеної аналітики та додатків машинного навчання.

  1. Недоліки

Використання науки про дані передбачає наявність кваліфікованих фахівців у цій галузі. Попередня обробка та очищення даних потребує значних часових та ресурсних витрат. Також можуть виникнути етичні проблеми, оскільки наука про дані має справу з конфіденційною інформацією.

Великі дані також вимагають певні навички та досвід у цій галузі. Питання безпеки та захисту можуть бути проблемою під час роботи з конфіденційною інформацією.

Основні переваги розширеної аналітики

Основним завданням розширеної аналітики є покращення аналітики даних, обмін даними та бізнес-аналітики. Для цього розширена аналітика використовує машинне навчання та обробку природної мови. Використання цього інструменту надає компаніям можливість приймати ефективніші рішення, ширший доступ співробітникам до аналітики та сприяє більшій гнучкості компанії.

Основні переваги розширеної аналітики:

  1. Гнучкість компанії

Трансформація компанії в компанію, що керується даними, можлива за наявності чистих та якісних даних. Однак процес очищення даних може тривати досить довгий час. Проте, платформи розширеної аналітики здатні очищати, об’єднувати та перетворювати дані з різних систем за дуже короткий час, а також надавати звіти про якість даних. Це допомагає прискорити майбутні проєкти цифрової трансформації;

  1. Розширений доступ до аналітики

За допомогою розширеної аналітики система стає зручнішою та комфортнішою для користувачів, а також більш доступною для більшої кількості користувачів. Найчастіше лише певна команда бізнес-аналітиків використовує бізнес-дані для створення звітів. Розширена аналітика дає змогу розширити цей доступ. Наприклад, відділ замовлень має доступ до аналітики, до якої раніше мали доступ лише відділ фінансів та бухгалтерія. Це, зі свого боку, дозволить провести аналіз та підвищити задоволеність клієнтів за різними критеріями;

  1. Ухвалення обґрунтованих рішень

Ефективне рішення можна прийняти, спираючись на якісні дані. Багато керівників це розуміють і переходять на підхід, заснований на даних. Цим вони збільшують попит на доступ до даних та аналітики. Однак, інші користувачі також можуть використовувати дані для прийняття рішень відповідно до позиції в компанії та своїх обов’язків;

  1. Прискорення процесу ухвалення рішень

Розширена аналітика позбавляє різних маніпуляцій та завдань із даними, яка раніше виконувалася людьми. Це значно економить час та прискорює процес прийняття важливого рішення;

  1. Зниження витрат

Поєднання штучного інтелекту та машинного навчання забезпечує повну автоматизацію процесу. Тобто, такі завдання, як обробка даних, їх очищення та з’єднання в таблицю для створення звітів, які раніше виконували людиною, автоматизовані. Темп отримання інформації набагато вищий – користувач отримує дані у режимі реального часу. У довгостроковій перспективі рентабельність інвестицій через 3 – 5 років перевищуватиме початкові інвестиції у 30 – 50 разів. Розширена аналітика сприяє більш динамічному та ефективному розвитку бізнесу.

Неструктуровані дані в процесі досягнення бізнес-цілей

Сучасні компанії володіють великим обсягом даних. Приблизно 80% із них – це неструктуровані дані. Нині обсяг неструктурованих даних різко збільшується зі швидкістю 55 – 65% на рік. Такі дані можуть бути дуже корисними для досягнення бізнес-цілей. Тому варто звернути увагу на інструменти вивчення неструктурованих даних, що дозволить отримувати додаткову інформацію та використовувати її в процесі прийняття рішень.

Основні цілі використання неструктурованих даних

  1. Розробка продукту

За допомогою неструктурованих даних компанії можуть вивчити та проаналізувати настрої споживачів, звернення до служби підтримки, соціальні мережі тощо. Такий підхід дозволить компаніям знайти шляхи покращення своїх послуг та/або продуктів, що, зі свого боку, призведе до покращення показників ефективності;

  1. Продаж та маркетинг

Основна мета використання неструктурованих даних у маркетингу – визначення купівельної тенденції, сприйняття бренду, оцінка настроїв клієнтів. Аналіз повідомлень у соціальних мережах, обговорень на форумах та інших майданчиках допоможе оцінити ефективність продажу та маркетингу. Також неструктуровані дані корисні для алгоритмів, які використовуються у CRM-платформах. Предиктивна аналітика дозволяє отримувати висновки, з допомогою яких компанії можуть передбачити потреби клієнтів. У цьому випадку компанія отримує можливість запропонувати певний продукт саме в той час, коли він необхідний клієнту;

  1. Обслуговування клієнтів

Часто компанії обробляють звернення клієнтів за допомогою автоматизованих чат-ботів. Вони підтримують менеджерів з обслуговування клієнтів та направляють їхні запитання відповідним співробітникам, які допомагають вирішити проблему. Ця інформація може бути проаналізована для визначення настрою клієнтів. Також, це дозволяє виявити неробочі та неефективні функції. Ця інформація використовується для розробки нового продукту або вдосконалення старого.

3 кроки у використанні неструктурованих даних для BI:

  1. Визначення конкретної мети використання неструктурованих даних – з потреб компанії стає зрозуміло які саме дані необхідно збирати;
  2. Оптимізація джерел даних – насамперед необхідно створити загальну модель даних, щоб забезпечити надійність і якість даних незалежно від джерела;
  3. План та обслуговування програм обробки даних – важливо працювати з провайдерами, які спеціалізуються на високопродуктивних, високоякісних додатках та ресурсах для інтеграції даних.

Вплив даних на ефективність маркетингових кампаній

Інформація в Інтернеті з’являється з експонентною швидкістю. У зв’язку з цим пошукові системи мали придумати як вирішити проблему управління контентом в Інтернеті. Рішення було знайдено, і зараз пошукові системи трансформують контент у дані, які легко піддаються кількісній оцінці та аналізу. Завдяки цьому користувач отримує релевантні посилання на свої пошукові запити. Також користувачі можуть побачити фрагменти, що відповідають їх запитам, без необхідності переходити за посиланням.

Бізнес використовує такі можливості для покращення своїх послуг. Великі дані та інструменти контент-аналітики на основі Штучного Інтелекту дають нові можливості для маркетингу, а саме:

  1. Краще розуміння результатів

Основна мета використання великих даних у маркетингу – зрозуміти цільову аудиторію. Розуміння характеристик, переваг та поведінки користувачів у цифровому просторі дає можливість збільшити ефективність маркетингових кампаній. Це, зі свого боку, дозволяє конвертувати кліки у продажі.

SEO компанії використовують великі дані для отримання детальнішої інформації про клієнтську базу своїх клієнтів. Інструменти аналітики на основі Штучного Інтелекту дозволяють надавати корисну інформацію, яка може бути використана для оптимізації послуг компанії. Наприклад, робота з релевантними словами з метою визначення конкретних намірів та демографічних даних користувача. Це дозволяє створити якісніший контент, що сприяє збільшенню кількості конверсій на сайті.

  1. Перехід до цільового маркетингу

Сучасні інструменти аналітики стають точнішими і дозволяють обробляти величезну кількість даних за короткий час. Разом з цим у компаній зростає бажання використати цільовий маркетинг. Цільовий маркетинг прибирає необхідність витрачати мільйони збільшення охоплення без гарантії збільшення коефіцієнта конверсії. При цьому спеціальні інструменти аналітики використовують ШІ та великі дані для виявлення конкретних користувачів, які зацікавлені продуктами або послугами компанії.

На даний момент компанії часто знаходяться у пошуках експерта з великих даних, який допоможе краще зрозуміти дані та покращити маркетингову стратегію. Це дозволяє робити цільову пропозицію користувачам, які вже зацікавлені у певному продукті чи послузі.

  1. Дані із соціальних мереж

Великий обсяг даних дозволяє провести якісний аналіз тенденцій та закономірностей. Соціальні мережі містять у собі безліч даних. Число користувачів популярних соціальних мереж (Facebook, Twitter, Instagram тощо) збільшується щодня, що дає бізнесу можливість робити продажі своїх продуктів та/або послуг. ШІ дозволяє провести аналіз поведінки користувачів та визначити який продукт їх зацікавив, на якій саме платформі він шукав тощо. Пошукова інформація збирається системами великих даних через автономні системи аналізу. Така інформація може бути використана для показу цільової реклами компаній, що пропонують аналогічний товар.

Розширена аналітика для глибинного розуміння даних

Розширена аналітика – це автоматизований процес отримання корисної інформації (висновків) з великого обсягу даних. Для цього в основному використовується машинне навчання та Штучний Інтелект, що дозволяє вдосконалити традиційні методи аналізу даних та знаходити нові способи розвитку та використання засобів аналізу даних. Використання розширеної аналітики сприяє автоматизації безлічі функцій аналітики (створення, аналіз, побудова моделі даних тощо), а також спрощення процесу взаємодії з даними та отримання корисної інформації.

Основним завданням розширеної аналітики є більш глибоке розуміння результатів та створення точніших прогнозів. За кожним правильним рішенням стоять дані, точніше їх аналіз та чітке розуміння. Використовуючи цей інструмент, можна вчасно виявляти проблеми, нові можливості, аналізувати зміни показників продуктивності. Це, зі свого боку, дозволяє швидше досягати поставленої мети і KPI.

Інформація в режимі реального часу

Рішення розширеної аналітики дають змогу отримати необхідну інформацію за лічені хвилини. Використання моделей машинного навчання та Штучного Інтелекту дозволяє оперативно обробляти мільйони рядків даних та створювати детальні аналітичні звіти. Завдяки доступній та зрозумілій візуалізації даних користувачі одержують повну картину поточної ситуації. Інформація надається в режимі реального часу, що дозволяє отримувати вигоду та швидко приймати рішення у критичних ситуаціях.

Детальний аналіз

Доступ до величезної кількості даних та змінних, який можливий під час використання розширеної аналітики, дозволяє проводити глибокий аналіз даних. Це дозволяє отримувати більш точну інформацію, досліджувати певні моменти, виявити причини ситуації, що склалася, і створити більш точні прогнози.

Демократизація даних

Основна мета демократизації даних – надати користувачам розширений доступ до даних, які необхідні для виконання їхніх обов’язків. Будь-який співробітник може отримати доступ до даних у режимі реального часу, працювати з ними та створювати індивідуальні уявлення для аналізу. Демократизація даних дозволить користувачам проводити самостійну роботу з даними, що сприяє підвищенню грамотності щодо даних.

Ухвалення ефективних рішень

Досить часто бувають критичні ситуації, де необхідно оперативно ухвалити рішення. В цьому випадку немає можливості довго чекати на необхідну інформацію. Розширена аналітика вирішує цю проблему, опрацьовуючи мільярди записів і надаю точну інформацію користувачеві. Також користувач отримує відповідь на запитання «чому» щодо кожного результату, що дозволяє прийняти обґрунтоване рішення.

Business Intelligence у сфері освіти

Головна ідея Business Intelligence (BI) полягає у перетворенні необроблених даних у корисні ідеї. Дані стали невід’ємною частиною будь-якої сфери діяльності, а їх збір, обробка та аналіз – ключовим елементом у процесі успішного розвитку підприємств та організацій. Дані можуть принести користь не тільки комерційним організаціям. Наприклад, медичні установи використовують дані для встановлення більш точного діагнозу та призначення ефективного лікування. Сфера освіти досить складно сприймає підхід, що базується на даних, дотримуючись класичних підходів до навчання. Проте, грамотне використання даних допомагає виявити корисну інформацію, яка здатна максимізувати ефективність процесу навчання. Наприклад, BI-інструменти можуть оптимізувати процес прийому учнів до школи, створення розкладу занять, підвищення рівня успішності учнів тощо.

Business Intelligence являє собою певні методи та інструменти для збору та аналізу необроблених даних, а також їх трансформації в корисні ідеї. Основне завдання – оптимізувати операційні процеси та покращити існуючі моделі. BI та штучний інтелект є основними технологіями, які спрямовані на покращення освітнього процесу. BI дозволяє отримувати доступ до даних та складати звіти. Це, зі свого боку, надає можливість користувачам досліджувати дані та отримувати інформацію про попередні тенденції.

Освітні установи зберігають дуже багато даних. Наприклад, таблиці оцінок, результати тестів, загальні оцінки тощо – це необроблені дані, які можуть бути корисними в процесі розробки нової моделі. Це, зі свого боку, дозволяє розвивати культуру прийняття рішень з урахуванням даних. Проте, найчастіше освітні установи не розуміють, які дані вони зберігають і як ефективно їх можна використовувати. Дані про зарахування до школи, записи та результати іспитів та інші дані можна використовувати для покращення складання навчального плану та виявлення тенденцій.

Така велика кількість необроблених даних потребує правильного підходу до управління ними. Для зберігання даних доцільно використовувати сховище даних, що дозволяє забезпечити оперативну та ефективну обробку складних наборів даних. Однак, завжди варто пам’ятати про заходи безпеки, щоб запобігти витоку даних та використання їх у шахрайських цілях.

Дані є цінністю у разі ефективної роботи з ними. Просто велика кількість даних не дає жодної вигоди. Тому важливо забезпечити правильний процес збирання, зберігання, обробки та аналізу даних. Складання звітів дослідження та надання отриманої інформації у зрозумілій візуальній формі здатне звернути увагу керівництва. Це дозволяє внести корективи до існуючих моделей або розробити нові для забезпечення більш ефективного процесу навчання.

Використання BI-інструментів допомагає ефективніше використовувати наявні ресурси (час, робоча сила). Це сприяє покращенню академічної успішності. Наприклад, аналіз даних з метою визначення успішності вчителів та учнів з конкретних предметів тощо. Адміністратори школи також можуть приймати рішення на основі даних, використовуючи інструменти BI.

Для покращення видимості даних та їх візуалізації важливо використовувати концепцію сховищ даних. Вони дозволяють централізувати зібрані дані в одному місці та розробити модель з метою більш точної інформації. Ще одним важливим елементом у процесі роботи з даними є візуалізація. Легко подавати та сприймати інформацію у простій та зрозумілій формі. Це сприяє утвердженню ідей та/або прийняттю ефективних рішень на основі чіткого та зрозумілого подання даних, де не виникає зайвих питань.

Використання великих даних у різних сферах бізнесу

Цінність даних останніми роками сильно зросла. Кожне підприємство з будь-якої сфери діяльності володіє даними та використовує їх з метою збільшення доходу. Вже неможливо уявити бізнес, який ухвалює рішення, не спираючись на дані, а покладається лише на інтуїцію. І це є абсолютно логічно. Дані відображають реальну та прогнозовану картину, що дозволяє приймати обґрунтовані та ефективні рішення.

Нижче 10 провідних галузей, які використовують додатки для роботи з великими даними

  1. Електронна комерція

Однією з причин стрімкого розвитку цієї галузі є великі дані. Вони відіграють ключову роль у процесі вдосконалення користувальницького досвіду. Розвиток технологій дозволив eCommerce сайтам використовувати дані практично при кожній дії (отримання рекомендацій відповідно до уподобань клієнта, показ певних продуктів, які відповідають минулим покупкам клієнта тощо).

  1. Навчання

Система вищої освіти активно використовує великі дані. Це дозволяє відстежити вхід кожного студента в систему, дізнатися та проаналізувати кількість часу, проведеного на різних сторінках системи, проаналізувати успішність студентів тощо. Також великі дані дозволяють оцінити рівень ефективності викладачів. Це дозволяє проаналізувати та забезпечити ефективний навчальний процес та взаємодію викладачів та студентів.

  1. ЗМІ та сфера комунікації

Користувачі хочуть споживати інформацію в різних форматах та на різних пристроях. Збір, аналіз та використання даних про споживачів надає можливість зрозуміти закономірності використання медіаконтенту в режимі реального часу.

  1. Сфера охорони здоров’я

Дані дуже активно використовуються у сфері охорони здоров’я. Це дозволило вирішити багато проблем цієї сфери, і навіть поліпшити економіку. За допомогою даних стало легше проводити дослідження, ідентифікувати ланцюжок захворювань та їх поширення. Також, використання історичних даних та медичної інформації посприяло відкриттю нових ліків.

  1. Сфера ігор

Ігрова сфера також є активним користувачем великих даних. Вони надають можливість збільшити дохід за рахунок надання інформації про тренди та переваги гравців. Це, зі свого боку, дозволяє робити релевантні пропозиції гравцям.

  1. Фінансова сфера

Однією з найпоширеніших проблем у фінансовій сфері, з якими стикаються багато компаній, є шахрайство. У вирішенні цієї проблеми допомагають великі дані. З їх допомогою фінансові організації проводять моніторинг активності на фінансових ринках, а мережева аналітика дозволяє виявити незаконну діяльність.

  1. Виробництво та природні ресурси

Великі дані у цій сфері застосовуються для прогнозного моделювання з метою прийняття ефективніших рішень.

  1. Страхування

Великі дані дозволяють надавати клієнтам прозору інформацію про продукти. Страхові компанії мають можливість спрогнозувати поведінку клієнтів шляхом аналізу даних із соціальних мереж, пристроїв з підтримкою GPS, відеозаписів з камер відеоспостереження тощо. Також великі дані дозволяють збільшити рівень лояльності клієнтів.

  1. Сфера управління людськими ресурсами

Великі дані дозволяють досліджувати інформацію щодо певних параметрів. Так, рекрутери мають можливість вивчати профілі та резюме кандидатів, аналізувати інформацію та підбирати найбільш релевантних фахівців на певну позицію.

  1. Енергетика

Інтелектуальні лічильники збирають дані практично кожні 15 хвилин. Такі деталізовані дані дозволяють здійснити аналіз споживання комунальних послуг. Це, зі свого боку, сприяє покращенню зворотного зв’язку із клієнтами та контролю використання послуг.

Роль науки про дані в бізнесі

Наука про дані являє собою міждисциплінарну галузь, яка спрямована на глибинне вивчення та розуміння даних (структурованих та неструктурованих) за допомогою наукових методів, процесів та систем. Наука про дані є продовженням та розвитком певних сфер аналізу даних, а саме статистики, класифікації, кластеризації, машинного навчання, видобутку даних та прогнозної аналітики. Однак, ця наука відрізняється від своїх попередників використанням передових технологій та інструментів для збирання, обробки та аналізу даних у масштабах, які раніше не були доступні. Крім цього, вона орієнтована на вирішення практичних завдань, наприклад, як покращити бізнес-процеси, прогнозування та оптимізація різних аспектів життєдіяльності людей. Наука про дані є важливим інструментом для розвитку різних галузей, зокрема бізнесу, науки, технологій, медицини, соціології та багато іншого.

Наука про дані дуже швидко розвивається. Сучасні компанії повинні підхоплювати нові тенденції для збереження лідируючих позицій. Нижче 5 основних тенденцій, які варті уваги комерційних лідерів:

  1. Інсайти в режимі реального часу

Системи, які здатні визначити найкращу дію та надати рекомендації на основі аналітики, зберігають свою важливість. Дані системи, використовуючи підходи Штучного Інтелекту та машинного навчання, оцінюють фактори, що впливають на поведінку споживачів. Це, зі свого боку, надає можливість оптимізувати стиль та умови взаємин із користувачами, визначити найкращий варіант для конкретного клієнта в режимі реального часу;

  1. Обробка природної мови (NLP)

NLP – це галузь комп’ютерної науки та машинного навчання, яка вивчає технології для розуміння та обробки людської мови комп’ютерами та іншими пристроями. Ця галузь досліджує методи для трансформації текстових даних (електронні листи, документи тощо) на структуровані дані, які можуть бути проаналізовані та використовувані для прийняття рішень. NLP швидко розвивається і вже активно застосовується у багатьох сферах. Найближчим часом тенденція поширення цієї технології зростатиме;

  1. Інструменти розробки з мінімальним кодом та без коду

Такі інструменти дозволяють користувачам створювати програми, веб-сайти, мобільні програми та інші цифрові продукти без написання коду власноруч. Це надає можливість швидко розробляти та запускати проєкти, не вимагаючи глибинних знань програмування. Простота використання цих інструментів робить їх досить популярними. І така тенденція лише зростатиме. Їх використання дозволить оперативно отримувати актуальну інформацію, ефективно адаптуватися до конкуренції та ринкової динаміки, підвищити ефективність в цілому;

  1. Конвергенція

Ключовими технологіями сучасного цифрового світу є штучний інтелект, хмарні обчислення, Інтернет речей (IoT) та надшвидкі мережі (5G). Джерелом живлення цих інструментів є дані. Всі ці технології – це новітні розробки в галузі науки про дані, які при спільному використанні набагато ефективніші, ніж окремо;

  1. Індустріалізація машинного навчання

Індустріалізація машинного навчання стає очевидною. Це автоматизація та уніфікація процесу використання моделей машинного навчання, що дозволяє підприємствам своєчасно отримувати інформацію для підтримки бізнес-рішень, забезпечення успішної діяльності та зменшення ризиків.

Основні властивості сучасних аналітичних та BI-платформ

Процес вибору та придбання ПЗ для аналізу даних та BI може бути досить ємним та складним, що вимагає особливої уваги та певних витрат часу. На даний момент на ринку існує безліч пропозицій від різних постачальників аналітичних платформ. Для того, щоб зробити правильний вибір постачальника, необхідно враховувати кілька факторів: бюджет, вартість певного інструменту аналізу даних та його функціональність, завдяки якій будуть покриті потреби компанії та досягнуті цілі. Перед придбанням інструменту також варто мати чітке розуміння, хто є його безпосереднім користувачем.

Нижче наведені основні властивості, які необхідно враховувати при пошуку та виборі аналітичних та BI платформ:

  1. Автоматичні висновки: сучасні аналітичні платформи повинні використовувати методи автоматичного навчання. Це дозволить кінцевим користувачам отримувати інформацію та розуміти найважливіші показники;
  2. Підготовка даних: якісний інструмент генерує аналітичні моделі на основі даних користувача (метрики, групи, категорії, структури тощо), а також інтегрує дані з різних джерел;
  3. Візуалізація даних: візуалізація необхідна більш зрозумілого відображення даних. Користувачі можуть творчо підходити до процесу візуалізації, що дозволить легко та точно розуміти інформацію, робити висновки та приймати рішення;
  4. Керованість: аналітична платформа повинна включати функцію перевірки даних, а також моніторингу та контролю процесом обміну та просуванням інформації;
  5. Зручність використання: сучасні аналітичні та BI-платформи зручні для користувачів будь-якого рівня, не потребують спеціальних знань, працюють рівно та чітко.
GoUp Chat