Блог

Повернутися до всіх статей

Більше аналітики – більше можливостей

|

У цифровому світі ключовим інструментом сучасного бізнесу є дані та аналітика. На цей час актуальною є тенденція пошуку додаткових даних та аналітичних рішень. Запити організацій зростають, вони хочуть знайти єдину технологію для задоволення своїх потреб. Це сприяло розвитку розширеної аналітики.

Незважаючи на видимі вигоди використання сучасних технологій, деякі компанії залишаються осторонь і не розуміють яким чином їх використовувати. Існує помилкова думка, що передові технології можуть використовуватися і бути корисними тільки для великих компаній, таких як Google, Microsoft, IBM та ін. Ще одним бар’єром є інвестиції, необхідні для впровадження технологій на підприємстві. Розширена аналітика є рішенням подібних питань.

Що таке розширена аналітика?

Розширена аналітика являє собою комбінацію технологій (машинного навчання та аналітики) для автоматизації всього конвеєра управління даними (від підготовки даних до отримання результатів). Розширену аналітику можна порівняти з парасолькою, яка включає в себе велику кількість дисциплін і має широке застосування. Такий вид аналітики використовується у всіх сферах бізнесу для прогнозування подій. Наприклад, в маркетингу розширена аналітика використовується для розуміння переваг клієнтів та зміни в їхній поведінці.

Gartner описує розширену аналітику, як автономне чи пів автономне вивчення даних за допомогою високорівневих технологій та інструментів, що сприяє глибшому розумінню, точному прогнозуванню й складанню рекомендацій. Це надає можливість компаніям виконувати такі обчислення, як «що, якщо», які використовуються для прогнозування майбутніх тенденцій, подій та поведінки. Розширена аналітика  включає в себе такі області, як штучний інтелект, прогнозна аналітика даних, інтелектуальний аналіз, візуалізація даних, семантичний та графічний аналіз, нейронні мережі та ін.

Переваги розширеної аналітики:

Застосування розширеної аналітики в бізнесі

  1. Збір правильних даних

В основі цифрової ери лежать дані. Завдяки аналізу й складанню готових відповідей на їхній основі, бізнес-процеси значно спрощуються. Це надає можливість менеджменту компаній легше й ефективніше приймати рішення. Але головне завдання полягає у визначенні та зборі правильних даних. Розширена аналітика надає можливість коректно визначити необхідні дані й зробити їх працездатними в досягненні тієї чи іншої мети.

  1. Створення бізнес-моделі для оптимізації результатів

Створення бізнес-моделі починається з визначення можливостей. В цьому питанні актуальною є технологія  інтелектуального аналізу даних. Цей інструмент дозволяє провести безліч тестів, які допоможуть визначити скриті закономірності. Але, результат залежитиме від того, наскільки ефективно керівник використає отримані дані. Розширена аналітика є відмінним помічником в цьому питанні, а також у створенні бізнес-моделі, яка відповідає робочій системі.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat