#dataanalytics

Big Data та трансформації бізнесу

Згодом всі нові технології стають простішими та доступнішими для масштабного використання. Зараз таку фазу проходить Big Data. Унаслідок цього відбувається трансформація різних галузей. Далі приклади основних галузей, на які вплинули великі дані.

Роздрібна торгівля

В останні роки способи купівлі та продажу значно змінилися. Проте, власники онлайн та оффлайн магазинів використовують дані для кращого розуміння клієнтів, їхніх потреб, зіставлення з поточною пропозицією. Такий підхід забезпечує дійсно ефективну діяльність та дозволяє отримувати величезні вигоди.

Аналітика даних може бути застосована практично на кожному етапі процесу роздрібної торгівлі. За допомогою прогнозування тенденцій є можливість визначити попит на продукт, оптимізувати ціну, визначити цільову аудиторію, отримати конкурентну перевагу.

Охорона здоров’я

Великі дані у сфері охорони здоров’я допомагають змінювати на краще процеси виявлення та лікування захворювань, покращувати якість життя та знижувати показники смертності. Головним завданням великих даних є збір якомога більше інформації про пацієнта і визначення найменших змін та ознак хвороби на ранніх етапах. Це дозволяє запобігати розвитку хвороби, забезпечує більш простий та доступний протокол лікування.

Фінансові послуги, банківська справа, страхування

Big Data допомагає фінансовим компаніям та банкам виявити шахрайські транзакції. Страхові компанії використовують великі дані для встановлення більш справедливих і точних страхових внесків, покращення маркетингових заходів і виявлення шахрайських страхових випадків. Британська страхова компанія Aviva пропонує знижку водіям за можливість контролювати їх водіння за допомогою додатків для смартфонів та автомобільних пристроїв. Це дозволяє страховикам спостерігати наскільки безпечно водіння певного водія.

Виробництво

Виробничий процес повністю змінюється з розвитком робототехніки та рівня автоматизації. Німецька компанія з виробництва спортивного одягу, взуття та аксесуарів Adidas активно інвестує в автоматизовані заводи.

У традиційному виробництві великі дані також мають значення. За допомогою вбудованих датчиків є можливість контролювати працездатність конкретного обладнання, а також збирати й аналізувати дані з його ефективності.

Освіта

На цей час збираються дані про те, як навчаються люди. Ця інформація використовується для нових ідей, що визначають стратегії більш ефективного процесу навчання, виділення неефективних областей навчального процесу та шляхи його трансформації. В одному зі шкільних округів штату Вісконсін дані використовувалися практично для всього: від визначення та поліпшення чистоти приміщення до планування маршрутів шкільних автобусів. Аналіз даних з успішності конкретної людини в режимі онлайн-навчання веде до розвитку персоналізованого, адаптованого навчання.

Транспорт і логістика

На складах часто використовуються камери для спостереження за рівнем запасів. Завдяки даним з камер забезпечується процес оповіщення про необхідність їхнього поповнення. Також ці дані за допомогою алгоритмів машинного навчання можуть передаватися для навчання інтелектуальної системи управління запасами. В недалекому майбутньому склади і центри розподілу будуть практично повністю автоматизовані та вимагатимуть мінімум людського втручання.

Транспортні компанії збирають та аналізують дані для покращення поведінки при водінні, оптимізації транспортних маршрутів, покращення технічного обслуговування транспортних засобів.

Фермерство та сільське господарство

Традиційні галузі також використовують дані для отримання нових можливостей. Американський виробник John Deere застосував методи великих даних і запустив декілька сервісів. Вони дозволяють фермерам отримувати вигоду від краудсорсингу даних, які були отримані у режимі реального часу від тисяч користувачів.

Енергетика

Нестабільне становище міжнародної політики ускладнює процес виявлення та видобутку нафти і газу. Компанія Royal Dutch Shell розробляла «родовище нафти на основі даних» з метою зниження вартості її видобутку.

Готельний бізнес

Провайдери рекреаційних послуг використовують дані для того, щоб зробити своїх клієнтів щасливішими. Головна мета – забезпечити прибутковість кожної кімнати з урахуванням сезонних змін попиту, погодних умов, місцевих подій, які можуть впливати на кількість бронювання.

Професійні послуги

Професійні послуги фахівців у сфері бухгалтерського обліку, права та архітектури також терплять зміни унаслідок досягнень в області даних, аналітики, машинного навчання, штучного інтелекту та робототехніки.

Так, бухгалтерське програмне забезпечення дозволяє автоматично імпортувати транзакції, відстежувати цифрові квитанції та податки, автоматизувати розрахунок заробітної плати.

Великі дані – великі можливості

Наразі часто можна почути такий термін, як Big Data (великі дані). Але не всі чітко розуміють, що це таке і для чого вони потрібні. Розберемося поступово.

Отже, великі дані – величезні та складні набори даних з різних джерел, які постійно збільшуються в обсязі. 3 основні характеристики великих даних: висока швидкість надходження, великі обсяги, різноманітність. Головним чином великі дані використовуються для вирішення бізнес-завдань, завдяки глибині та ширині інформаційного змісту. На даний момент багато організацій вже працюють з великими даними й отримують всі переваги від використання.

10 основних областей, де активно та успішно застосовуються великі дані:

  1. Таргетування клієнтів

На даний момент ця область бізнесу найбільш активно використовує великі дані. Основна мета їхнього використання – досягти кращого розуміння клієнтів, їхньої поведінки та вподобань. Більш повне уявлення про клієнтів компанії отримують, розширюючи стандартні інформаційні набори даними з соціальних мереж, журналу браузера, текстової аналітики, сенсорних даних. Головною метою є складання прогнозних моделей.

  1. Розуміння та оптимізація бізнес-процесів

Компанії використовують великі дані для більш повного розуміння операційних процесів та підвищення їхньої ефективності. Так, компанії можуть оптимізувати свої запаси на основі прогнозних даних, тенденцій веб-пошуку, даних з соцмереж.

  1. Оцінка та оптимізація особистих показників

Великі дані здатні бути корисні не тільки організаціям, але й людям. Наприклад, людина, що володіє «розумним» годинником або браслетом, кожен день отримує певні дані (кількість кроків, кількість споживаних калорій за день, загальний рівень активності, режим сну та ін.). Правильне використання цих даних приносить вигоди користувачеві.

  1. Покращення системи охорони здоров’я

Аналітика великих даних дозволяє розшифровувати цілі ланцюжки ДНК за лічені хвилини, розробляти нові ліки, краще розуміти та прогнозувати патерни захворювань. Також за допомогою великих даних є можливість відслідковувати та прогнозувати розвиток епідемій. Технології Big Data використовуються для спостереження за новонародженими в спеціалізованих відділеннях.

  1. Покращення спортивних результатів

Серед елітних видів спорту активно використовується аналітика великих даних. Наразі існує IBM Slam Tracker для турнірів з тенісу, використовується відеоаналітика, за допомогою якої можна відстежити ефективність окремого футболіста або баскетболіста під час матчу; сенсорна технологія спортивного обладнання (м’яч, ключка для гольфу) допомагає отримати дані про гру та покращити її. «Розумні технології» можуть використовуватися для відстеження режиму кожного спортсмена: його режим харчування і сну, його емоційний стан через листування в соціальних мережах та ін.

Національна футбольна ліга США (NFL) розробила платформу, яка дозволяє приймати ефективні рішення, аналізуючи стан покриття поля, погодних умов, статистики результатів окремих гравців.

  1. Розвиток науки та досліджень

Сфера науки та досліджень отримує нові можливості завдяки великим даним. Європейська організація з ядерних досліджень (CERN) проводить різні експерименти по розкриттю секретів Всесвіту, його виникнення та існування, генеруючи величезні обсяги даних. Обчислювальна потужність Big Data може застосовуватися до будь-якого набору даних. Завдяки цьому з’являються нові можливості та джерела для вчених. Дослідники набагато легше можуть отримати доступ до даних перепису та іншими даними для створення більш масштабної і точної картини здоров’я населення і соціальних наук.

  1. Оптимізація продуктивності обладнання та пристроїв

Аналітика великих даних дозволяє створити більш розумне й автономне обладнання. Технології для роботи з великими даними використовуються для управління безпілотним автомобілем, оптимізації продуктивності комп’ютерів та сховищ даних.

  1. Підвищення рівня безпеки та покращення системи правопорядку

Великі дані широко застосовуються в цій сфері. Так, агентство національної безпеки США (NSA), аналізують великі дані та мають можливість запобігти терористичним операціям. Аналітика великих даних також використовується для виявлення та запобігання кібератак, для затримання злочинців, прогнозування злочинної діяльності, виявлення шахрайських транзакцій.

  1. Розвиток міст та країн 

Для покращення багатьох аспектів життя у містах та країнах використовуються великі дані. Наприклад, оптимізувати трафік, за допомогою аналізу стану дорожнього руху в режимі реального часу. Також аналітика великих даних використовується для перетворення міста в «розумне» місто, де об’єднуються транспортна інфраструктура та комунальні процеси.

  1. Фінансові ринки

Великі дані широко застосовуються у сфері високочастотного трейдингу. Прийняття рішень відбувається за допомогою використання алгоритмів великих даних. Продаж акцій здійснюється за допомогою алгоритмів обробки великих даних, які враховують сигнали із соціальних мереж, сайтів новин та ін. Це дозволяє продавати та купувати акції в лічені секунди.

Аналітика даних покращує ефективність сайту

Успішний бізнес ґрунтується на інформації. Якість і своєчасність інформації – це ключ до ефективної та результативної діяльності. Аналітика даних надає бізнесу безліч можливостей: ставити правильні цілі і досягти максимального результату, побудувати прогнози, визначити тенденції, розробити/скорегувати стратегію, визначити можливі ризики і запобігти/мінімізувати наслідки та ін.

До того ж аналітика також важлива для визначення ефективності сайту компанії. Робота з даними щодо ефективності сайту та маркетингової стратегії, які були отримані з різних джерел, дає можливість менеджменту визначити здатність компанії виправдати очікування.

Перевірка відвідуваності сайту, порівняльний аналіз з сайтами конкурентів надає чітку картину розвитку бізнесу в Інтернеті. Відсутність цієї інформації і онлайн-стратегії значно ускладнює ведення бізнесу.

Розглянемо кілька причин важливості аналітики в світі управління бізнесом:

Цільова аудиторія рідко буває стабільною та передбачуваною. Її аналіз критично важливий для розробки і коригування стратегії, складання планів і цілей компанії. Такий аналіз може містити інформацію щодо вікових категорій користувачів, їхніх інтересів, платформ, які вони використовують для перегляду веб-сторінок. Відстеження поведінки онлайн-користувачів надає можливість своєчасно визначити зміни, нові тенденції і оперативно реагувати на них. Це в свою чергу оптимізує маркетингову стратегію компанії та призводить до ефективної діяльності.

Існує безліч показників, за допомогою яких можна точно сказати чи ефективна робота сайту. Наприклад, високий показник відмови означає наявність «чогось» на головній сторінці сайту, що заважає користувачам переходити далі на інші сторінки сайту. Причини можуть бути різні: надто багато інформації на головній сторінці, тривалий час завантаження сторінки. Також причина може критися в неправильному маркетингу – запит користувача не відповідає інформаційному контенту сайту. За допомогою аналітики можна виявити всі причини, усунути їх і налаштувати ефективний маркетинг.

Невідомість та несподівані ситуації завжди провокують стрес та розчарування. Нерозуміння як діяти і куди рухатися далі може стати великою проблемою для власників бізнесу. Невдачі та поразки можуть трапитися при наявності стратегії і володінні всією інформацією. Однак, розуміння причин чому відбулася саме така ситуація мінімізує рівень стресу й надає можливість визначити альтернативні шляхи розвитку. Завданням аналітики є надання всіх необхідних інструментів для створення ефективної маркетингової і оптимізаційної стратегії.

Аналітика є основним інструментом управління сучасним бізнесом. Впровадження та використання аналітичних інструментів надає можливість розуміти бізнес, відстежувати причинно-наслідкові зв’язки й оптимізувати діяльність компанії.

Інновації, які трансформували бізнес-аналітику

Найчастіше питаня, яке ставлять собі власники бізнесу – “Як бути конкурентоспроможним та перевершити конкурентів?” Ще кілька років тому основними параметрами, які використовувалися для отримання конкурентної переваги, були ціна, дизайн та реклама. Наразі вони не єдині. Розуміння клієнта, його потреби, готовність та здатність платити – основні фактори, які визначають конкурентну перевагу. Відповісти на всі ці питання допоможуть дані та бізнес-аналітика. Вихід 3 покоління BI дав можливість надати інструменти аналітики кожному бізнес-користувачеві та розкрити всію цінність даних. Причиною формування поточного сценарію бізнес-аналітики стали інновації.

Розглянемо основні з них:

  1. Технологічні зрушення

Повернемося в початок 2000 років. Поява великої кількості користувачів спровокувала появу більшої кількості даних. Така ситуація призвела до придбання високопродуктивних ПК з CPU серверами, які мали більшу пам’ять та напряму підключене сховище. Стек, орієнтований на обробку даних, був точкою проєктування у перших 2 поколіннях. На відміну від своїх попередників 3 покоління рухається до стеку, який орієнтується на мережу. Перші важливі технологічні зрушення почали з’являтися у період консолідації постачальників: IBM та Oracle. Ранні Bi-рішення частіше встановлювались на настільні ПК та розгорнути у глобальному масштабі корпоративні програмні продукти було досить важко. Згодом основною проєктною точкою став Інтернет. Була розроблена архітектура на інтернет-основі, яка пропонує простий процес встановлення та більш швидкі варіанти розгортання.

  1. Дані про дані

Постачальники розуміли, що аналітика є функцією всього підприємства та не обмежується тільки настільними ПК. Вони намагалися розробити продукти з належним управлінням та безпекою з урахуванням залучення всього підприємства. Продукти були побудовані на рівні метаданих, а репозиторій метаданих зберігає та керує ними.

Типи метаданих:

  1. Сторітелінг з даними

Більш ранні BI-рішення застосовували інструменти, які були сфокусовані тільки на звіти та дашборди. Проте, розвиток архітектури сприяв функціональному розвитку рішень бізнес-аналітики. Кваліфікованому спеціалісту не важко зробити очевидні висновки після перегляду певного набору даних. Але це ж саме не можна сказати про кожного бізнес-учасника. Інформація тільки у вигляді графіків та таблиць не завжди повністю зрозуміла користувачеві. Для вичерпного розуміння сенсу даних були розроблені рішення, які дозволяють використовувати техніку сторітелінг.

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.

GoUp Chat