#advancedanalytics

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:

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;

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;

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;

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;

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.

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:

сприяє спільному використанню даних, швидкому й надійному отриманню інформації, підвищенню цінності бізнес-аналізу в масштабі всього підприємства;
інструменти розширеної аналітики спрощують процес збору, інтеграції та аналізу даних;
дозволяє організаціям бути більш гнучкими, прогнозувати майбутні події та правильно реагувати на них;
компанії, які використовують розширену аналітику, можуть працювати з минулими та поточними даними для виявлення та запобігання ризиків.

Застосування розширеної аналітики в бізнесі

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.

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.