#dataanalytics

Аналітика як сервіс (AaaS)

За останні 10 років відбувся цілий ряд технологічних відкриттів, які змінили спосіб взаємодії компаній між собою та своїми клієнтами. Ми спостерігали ключовий стрибок до сучасного смартфону (iPhone), «зміну влади» у соціальних мережах, де Instagram перевершив Facebook, з’явилися технології нового покоління, які міцно закріпилися у світі бізнесу: Big Data, аналітика, інтернет речей, машинне навчання, штучний інтелект. І нарешті з’вилася хмара. Хмарні рішення стали виходом зі складних ситуацій IT-інфраструктури. Великі дані, штучний інтелект, машинне навчання та хмара надали імпульс до розвитку нового продукту – «аналітика як сервіс» (AaaS).

Бізнес зростає швидкими темпами, а разом з ним дані. Для обробки такого обсягу даних компаніям необхідно вкладати суттєві інвестиції в різноманітні ресурси (робоча сила, програмне забезпечення та обладнання). Однак, AaaS може вирішити цю проблему.

Аналітика як сервіс має відношення до надання аналітичного програмного забезпечення в якості послуги через Інтернет. Завдяки цьому технологічному рішенню організації отримують доступ до аналізу даних без розробки штатних технологій, що дозволяє суттєво знизити витрати.

Потреба в аналітиці не обмежується однією сферою бізнесу, а розповсюджується по всім: виробництво, роздрібна торгівля, охорона здоров’я та ін. Враховуючи індивідуальні потреби кожної компанії, можливості AaaS-провайдерів та їхніх користувачів безмежні. Таке рішення можна легко включити в планування ресурсів підприємства, системи управління виробництвом, хмарні сервіси та служби безпеки.

Яку користь надає AaaS бізнесу:

  1. Бізнес-ідеї

Ринок швидко змінюється, очікування користувачів постійно зростають, макроекономічні умови динамічно змінюються. Враховуючи такі умови, бізнесу недостатньо крокувати в ногу з часом, але й бути на крок попереду. Без ефективної аналітики в цьому випадку не обійтись. Незалежно від масштабу в аналітиці є потреба у кожної компанії. В цій ситуації допоможе «аналітика як послуга», яка прокладає шлях від даних до ідей та рішень. Завдяки AaaS менеджмент легко отримує прогнозовані дані, на підставі яких розроблюються найефективніша бізнес-стратегія.

  1. Підвищення якості обслуговування клієнтів

Задоволений клієнт – запорука успіху бізнесу. Тому одним з найважливіших завдань кожної компанії є збільшити лояльність клієнтів завдяки покращенню якості обслуговування клієнтів. З появою онлайн-каналів збір даних збільшився та підштовхнув компанії до надання мультиканального обслуговування. AaaS допоможе уніфікувати дані з різних джерел та створити єдине джерело якісної інформації.

  1. Прогнозована статистика для всіх

Аналітика на основі штучного інтелекту – незамінний інструмент сучасного бізнесу. Завдяки AaaS організації отримують до нього доступ і забезпечують процес прийняття рішення на підставі даних по всій ієрархії, що допомагає зекономити час та ресурси.

  1. Конкурентний аналіз

Компанії мають можливість збирати дані з декількох джерел, відстежувати тенденції галузі та сезонні зміни й використовувати цю інформацію в бізнес-процесах. Глибокий аналіз дозволяє порівняти показники компанії з показниками її конкурентів та розробити цільову стратегію по досягненню кращих результатів. Завдяки функції самообслуговування користувачі AaaS мають можливість швидко та легко проаналізувати дані й створити необхідні звіти.

Ринок нестримно зростає, з’являються все більше нових компаній і, відповідно, конкуренція зростає також. Для того, щоб залишатися на плаву компаніям необхідно використовувати передові технології та ввести аналітику в повсякденний режим.

Big Data Analytics покращує якість обслуговування клієнтів

На сьогоднішній день весь світ складається з даних, які щоденно генеруються окремою людиною і бізнесом. За підрахунками у 2020 році кожний користувач Інтернету щосекунди створював 1,7 МБ інформації, Google оброблював більш ніж 40 000 запитів, близько 3 млн листів відправлялися людьми по всьому світу. І ці показники продовжують стрімко зростати.

Обробка такої кількості даних вимагає сучасних аналітичних рішень, зокрема аналітики великих даних.

Що це таке?

Big Data Analytics (BDA) – сукупність передових аналітичних методів, які направлені на роботу з великими й різними даними для виявлення цінної інформації зі структурованих, напів структурованих, неструктурованих наборів даних з різних джерел та різного розміру (від терабайт до зетабайт). За допомогою цього інструменту можна виявити скриті закономірності, невивчені кореляції, тенденції ринку та переваги клієнтів. BDA містить такі технології та методи, як прогнозована аналітика, статистичний аналіз, текстовий аналіз, візуалізація даних, машинне навчання, штучні нейронні мережі, просторовий аналіз, Data Mining, розпізнавання образів, імітаційне моделювання та ін.

Обсяг даних у сучасному світі приголомшує, але й відкриває великі можливості бізнесу. Наприклад, в роботі з клієнтами та їхньою поведінкою. Завдяки збору та аналізу даних по кожному клієнту з’являється можливість надати персоналізовану пропозицію за запитом. Унаслідок цього компанія стає більш конкурентоспроможною, підвищується якість обслуговування клієнтів і зростає дохід.

Декілька прикладів того, як Big Data Analytics може покращити обслуговування клієнтів:

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.

Основні тренди 2021 у сфері даних

Після 2020 року у кожного з’явилося відчуття, що світ вже не буде колишнім. Рік був доволі неспокійним і нестабільним для цілого світу, але у той же час став прискорювачем процесів цифрової трансформації. Бізнесу і кожній людині довелося підлаштовуватись і звикати до нової реальності. Менш оцифровані компанії під час пандемії стали більш уразливими в порівнянні з високотехнологічними гравцями ринку. Однак, це ж і стало мотивацією таких організацій для швидкого переходу на цифровий рівень. Внаслідок цього вони повинні були відцифрувати свої процеси, модернізувати бізнес-моделі, забезпечити доступ до даних й провести підвищення кваліфікації своєї команди. COVID-19 також став доказом того, що дані відіграють велику роль, і кожний може їх використати для інформації або дезінформації.

Наука про дані розвивається і стає більш зрілою. Внаслідок цього багато організацій намагаються підвищити свою цифрову стійкість й перейти на модель управління, яка базується на даних. Робота над критично важливими задачами (розробка безпілотного автомобілю, згортання білків та програми алгоритмічної торгівлі) проводилась з використанням методологій та технологій науки про дані. Це лише частина прикладів. Застосування науки про дані набагато ширше, і найближчими роками з’являтимуться нові більш вдосконалені інструменти роботи з даними.

Основні тренди даних та прогнози на 2021 рік

1. Прогнози за допомогою аналітики даних

Одним з головних трендів 2021 року буде аналітика даних у реальному часі. За прогнозами, до 2030 року кількість підключених до Мережі приладів інтернету речей складатиме 24,1 млрд. Організації збирають набагато більше даних, ніж раніше й намагаються перетворити їх на аналітичну інформацію, яка допоможе у рішенні бізнес-задач. Аналітика у реальному часі, яка перетворює дані у висновки, надає можливість миттєво реагувати на ситуацію.

2. Бази даних

Останні 40 років компанії розміщували свої бази даних локально. Однак, в 2021 році й наступні роки буде спостерігатися тенденція розгортання й міграції баз даних у хмару. Згідно з прогнозами, хмарні бази даних виростуть на 75% до 2022 року. Це тягне за собою цілий ряд вимог до бізнесу, які, скоріш за все, включатимуть у себе розробку у хмарних базах даних, об’єднання аналітичних можливостей і можливостей машинного навчання.

3. Граф знань

Оскільки кількість даних продовжує стрімко зростати, їх все важче аналізувати. У цьому можуть допомогти графи знань, які усувають розрив між людиною та машиною. За думкою Gartner це одна з головних тенденцій в сфері даних.

Графи знань являють собою набір фактів (описів об’єктів, концепцій та подій), які з’єднані між собою типізованими зв’язками. Завдяки зв’язуванню та семантичним метаданим з’вляється можливість створити кращий контекст для даних. Це сприяє легкому аналізу, інтеграції, спільному використанню та об’єднанню даних.

4. Розширена аналітика

Щоденно ми генеруємо приблизно 2500 петабайт даних, а через 5 років ця цифра збільшиться до 463 екзабайт. Збільшення даних створило серйозні проблеми в процесі їхньої обробки. Розширена аналітика може допомогти вирішити їх. За допомогою використання методів машинного навчання й штучного інтелекту, великі дані перетворюються в більш дрібні та придатні до аналізу. Згідно з дослідженнями Gartner, розширена аналітика стане рушійним механізмом бізнес-аналітики в 2021 році.

5. Візуалізація даних

Візуалізація даних стала відмінним помічником в 2020 році, завдяки якому було легше розуміти ситуацію. Створення, критичне розуміння й оцінка візуалізації даних стане фундаментальним навиком кожного.

Час починати роботу з даними та отримувати вигоду

Сьогодні бізнес перебуває на етапі цифрової трансформації, який вимагає від менеджменту швидкої реакції на технологічні тренди та перегляду бізнес-процесів. До основних трендів можна віднести: штучний інтелект, віртуальна та доповнена реальність, хмарні рішення, big data та ін.

Аналітика, поза конкуренцією, є одним з основних трендів. Розвиток технологій сприяв збільшенню кількості даних. 90% світових даних було створено за останні 2 роки, а інвестиції в Big Data склали $180 млрд. Згідно з дослідженнями BARC, підприємства, які використовують big data, збільшили свій прибуток на 8% й зменшили витрати на 10%. Також були відзначені такі переваги:

Багато компаній вже перейшли на цифрові технології та генерують декілька гігабайтів даних про клієнтів. Такі гравці, як Facebook, Amazon, Google активно працюють з big data й віддають пріоритет якості обслуговування клієнтів, тим самим зміцнюють свої позиції.

Крім того, аналітика є фундаментом для інших технологій. Наприклад, системи штучного інтелекту навчаються на основі аналітики.

Розуміння аналізу даних та принципу визначення їхньої точності дає можливість прийняти обґрунтовані та ефективні бізнес-рішення, які призведуть до зросту та просуванню компанії. Всі бізнес-рішення повинні бути підкріплені точними цифрами та фактами, які відповідатимуть цілям компанії.

Але, незважаючи на високі показники, існують компанії, які поки що не розуміють як можна почати трансформацію та отримувати користь від інвестицій в цей сектор.

Трансформація компанії в компанію, яка керується даними – це довготривалий процес, який потребує інвестицій та виконання наступних кроків:

Базові методи для ефективного аналізу

Топ-менеджмент компаній все частіше замислюється про впровадження BI у робочий процес. Це об’єктивно, оскільки завдяки цьому інструменту з’являється можливість отримати додаткову інформацію та дані. Проте, без належного аналізу і розуміння, отримані дані являють собою лише набір чисел. Ключова задача полягає у формуванні коректних висновків, на підставі яких приймаються найбільш ефективні рішення.

Варто відзначити, що не існує єдиного вірного способу проаналізувати дані. В першу чергу необхідно зрозуміти з яким типом даних потрібно буде працювати і які цілі переслідуються. Залежно від цього, методи аналізу можуть бути різними, і кожний буде ефективним в конкретному випадку.

Незважаючи на це, існують базові і найбільш ефективні методи аналізу, які входять у більшість аналітичних програмних забезпечень. Розглянемо основні методи аналізу.

Кількісні та якісні дані

Важливою складовою при виборі методу є розуміння даних, які потрібно аналізувати (кількісні або якісні).

В першому випадку – це точно виміряна та розрахована інформація: обсяг продажу, кількість кліків і цільових дій, прибуток, витрати та інші параметри, які можна перетворити на точну цифру.

У другому випадку – це суб’єктивна інформація, яка була отримана у результаті різноманітних интерв’ю (зі співробітниками, клієнтами або незалежними людьми), що дозволяє оцінити більше якісні аспекти. Такий метод дозволяє отримати менш прозорі дані, ніж кількісний.

Вимір кількісних даних

1. Регресійний аналіз – є відмінним інструментом для розрахунку прогнозуючих даних і майбутніх тенденцій. Метод дозволяє визначити зв’язок між однією залежною змінною та незалежними змінними (однією чи кількома). Регресійний аналіз допомагає визначити і зрозуміти взаємозв’язок між факторами, внаслідок чого з’являється можливість оптимізувати внутрішні процеси.

2. Т-тестування – незамінний інструмент для перевірки існуючих гіпотез, дозволяє порівняти дані з гіпотезами та припущеннями. Такий метод дає можливість спрогнозувати вплив тих чи інших рішень на діяльність підприємства, а також встановити кореляційний взаємозв’язок між змінними й прийняти рішення на підставі результатів.

3. Метод Монте Карло (ММК) – один з найпопулярніших та корисних інструментів для визначення впливу непередбачених змінних на конкретний фактор за допомогою моделювання випадкових чисел або даних. ММК широко використовується у різних сферах, таких як управління проєктами, фінанси, логістика, інжиніринг.

Вимір якісних даних

4. Контент-аналіз – являє собою метод аналізу, завдяки якому є можливість зрозуміти загальні теми якісних даних. Також можна визначити найбільш поширені теми текстових даних, використовуючи кольорове кодування певних тем та ідей. Метод використовується для аналізу відгуків клієнтів, інтерв’ю та опитувань, в результаті чого визначаються аспекти, які потребують уваги.

5. Наративний аналіз – допомагає краще зрозуміти культуру організації за допомогою аналізу історій та розповідей людей. Завдяки цьому можна визначити відношення співробітника до організації та роботи, відношення клієнта до конкретної організації та ін.

Не існує «золотого стандарту» аналізу даних. Головна умова коректного аналізу: метод повинен відображати початкові дані і тип інформації, яку необхідно отримати.

Нас обирають

«Розроблені інструменти DataLabs вражають. Це не схоже на QlikView – це схоже на веб-сайт».

Компанія Ansell (виробник рішень для здоров’я та особистого захисту) звернулася до DataLabs з метою створити аналітичну систему збору даних з їхньої поточної ERP. Використовуючи Qlik, вони створили й продовжують розвивати систему для перевірки API-інтерфейсів, з метою відображення ERP даних з різноманітних систем на єдиному дешборді.

Провідний менеджер FP&A, Business Intelligence, Ansell сказав: «DataLabs добре володіє технологіями, що дозволяє їм будувати потужну платформу, де всі дані знаходяться в легкому доступі. Інструмент, який вони розробили, надзвичайно вражає. Їхня команда відповідальна, відкрита до нових викликів та комунікабельна».

GoUp Chat