Важность анализа данных в цифровом мире

С тех пор, как пандемия перевернула наш мир, компании во многих секторах быстро развиваются, чтобы добиться успешных цифровых преобразований. Они более или менее научились работать и преуспевать в Интернете, помогать своим сотрудникам находить баланс между работой и личной жизнью и при этом получать большую прибыль.

Рост онлайн-активности естественным образом привел к огромному всплеску данных , которые предприятия могут собирать, использовать и анализировать для различных целей:

• увеличить продажи
• лучше понять целевую аудиторию и целевые рынки
• совершенствуют свои продукты и услуги
• и так далее.

Однако приток данных ставит новую задачу (и огромные возможности — зависит от того, как вы это видите) для бизнеса : как они преобразуют это богатство новых данных в полезные идеи? Разумеется, с помощью анализа данных.

Это правда, что предприятия не уклоняются от использования различных способов записи и использования данных для принятия более эффективных бизнес-решений. А аналитика данных предоставляет им платформу для извлечения ценности из огромного количества данных.

Но что такое аналитика данных?

Аналитика данных — это процесс анализа необработанных данных для извлечения значимой и полезной информации, которую можно использовать для информирования и принятия разумных бизнес-решений. Кроме того, это относится к инструментам и методологиям, которые используются для обработки данных.

Источник

От производства и маркетинга до автомобилестроения и зеленой энергетики, образования и управления персоналом — во всех секторах так или иначе используется аналитика данных. По данным Splunk, компании, которые уделяют большое внимание данным, ежегодно растут в среднем на 5,32% .

HBR сообщает, что 74 % руководителей компаний ожидают долгосрочного повышения производительности, предоставляя аналитику данных сотрудникам, работающим на переднем крае. Аналитика данных помогает компаниям разрабатывать надежные рекламные кампании, модифицировать предложения на опережение и улучшать отношения с клиентами.

Это неудивительно, поскольку каждый день создается 2,5 квинтиллиона байтов данных. Эта статистика будет только увеличиваться по мере того, как Интернет вещей (IoT) в аналитике данных выходит на первый план, а предприятия спешат понять возникающие сложности управления данными.

К сожалению, не все так радужно.

В исследовании Deloitte говорится, что 67% руководителей не могут получить доступ к данным или использовать их с помощью существующих инструментов и ресурсов, а 55% данных, собранных предприятиями, никогда не используются. Существует большая потребность прибегать к анализу данных, чтобы предприятия знали, как использовать данные так, как это предполагается.

Типы анализа данных

Чтобы глубоко погрузиться в концепцию аналитики данных, необходимо узнать о различных типах аналитики данных:

1. Описательная аналитика

Описательная аналитика отвечает на общие вопросы и помогает составить сводку по большим наборам данных. Это помогает предприятиям находить важную информацию, используя визуализацию и анализ данных. Аналитика данных на основе IoT вращается вокруг этого.

2. Диагностическая аналитика

Этот тип аналитики более подробно исследует информацию, полученную в результате описательной аналитики. Диагностическая аналитика помогает выявлять аномалии и тенденции, используя науку о данных — область исследования, которая сочетает в себе навыки программирования, экспертные знания в предметной области и знание статистики для извлечения значимой информации из больших объемов данных.

3. Предиктивная аналитика

Это направление расширенной аналитики, которое прогнозирует результаты с использованием исторических данных в сочетании со статистическим моделированием, машинным обучением и методами интеллектуального анализа данных.

Предприятия используют предиктивную аналитику для поиска закономерностей в данных, чтобы определить риски и возможности в их бизнес-циклах и жизненных циклах клиентов.

Компоненты анализа данных

По сути, есть четыре метода, которые вы можете выбрать для обработки любого набора данных, в том числе:

1. Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных разбивает огромные объемы необработанных данных на фрагментарные фрагменты информации для использования. Это также помогает выявлять аномалии в группах данных и оценивать зависимости между различными группами данных, чтобы установить корреляции между ними.

Источник

2. Визуализация данных

Как следует из названия, визуализация данных визуализирует данные для лучшей оценки . Проще говоря, он делает сложные данные понятными даже новичку. Это могут быть круговые диаграммы, гистограммы, гистограммы и графики.

3. Текстовая аналитика

Проще говоря, текстовая аналитика используется для предиктивного ввода электронных писем и разработки автокоррекции для вашего телефона . Он обрабатывает огромные фрагменты неструктурированных текстов для построения алгоритмов, включая лингвистический анализ и распознавание образов в текстовых данных.

4. Бизнес-аналитика (BI)

BI включает в себя технологии и стратегии, используемые предприятиями для анализа данных и управления бизнес-информацией. Он помогает выявлять отраслевые тенденции, отслеживать поведение клиентов и отслеживать общественные настроения . BI полезен при размещении продуктов и определении цен на продукты или услуги. Для выполнения этой работы он использует визуальные инструменты, такие как сводные таблицы и тепловые карты.

Источник

Аналитика данных против бизнес-аналитики: общие различия

Вопреки распространенному мнению, эти две терминологии резко различаются, несмотря на манипулирование данными, извлечение из них информации и использование информации для повышения операционной эффективности. Вы можете подумать — они в основном делают одну и ту же работу! Нет.

Итак, чем же отличаются друг от друга аналитика данных и бизнес-аналитика?

Аналитика данных

Аналитика данных включает просеивание огромных наборов данных для выявления закономерностей и тенденций и получения выводов о гипотезах, которые, в свою очередь, помогают принимать бизнес-решения.

С помощью анализа данных компании могут ответить на такие вопросы, как «Какова вероятность того, что клиент переключится на конкурента? или «Как политические волнения в стране x влияют на потребительские предпочтения?» Он использует различные методы, такие как моделирование данных, интеллектуальный анализ данных и наука о данных .

Анализ носит более ситуативный характер, источники данных добавляются на ходу по мере выявления корреляций. Аналитика данных, как правило, больше предсказывает, чем предписывает, потому что она направлена ​​на поиск ответов на конкретные вопросы и открытие новых идей для конкурентного преимущества.

Бизнес-аналитика

С другой стороны, бизнес-аналитика фокусируется на управлении более важными последствиями данных и их действий для бизнеса, такими как разработка нового продукта или определение приоритета одной задачи над другой.

Бизнес-аналитика поддерживает постоянное совершенствование технологий и операционных процессов. Источники данных определяются заранее на основе целей проекта или задач компании. Эта форма аналитики является более ретроспективной и описательной.

Общие члены группы бизнес-аналитики включают:

• CDO
• ИТ-директор
• бизнес-аналитики
• инженеры хранилища данных
• и так далее.

Скажем, аналитика данных — это более нишевая версия бизнес-аналитики.

Чтобы выполнить анализ данных, вам нужен алгоритм, который выявит закономерности в ваших данных и определит, какие переменные имеют решающее значение, а какие нет для результатов вашего бизнеса. Аналитика данных использует машинное обучение, чтобы лучше прогнозировать наборы данных и давать более точные результаты.

Аналитика данных в цифровом маркетинге

Понятно, что ядро ​​цифровой аналитики вращается вокруг ее способности выявлять закономерности . Учитывая количество маркетинговых источников, которые у нас есть сейчас — социальные сети, электронная почта, трафик веб-сайтов — только жизнеспособным будет иметь надежный инструмент, который может помочь вам собрать все точки данных и разобраться в них.

Например, предприятия могут тщательно изучить посетителей своего сайта и оптимизировать взаимодействие с пользователем и его поток. Точно так же, собирая данные о продуктах, похожих на продукты другого бизнеса, вы можете скорректировать свои цены для повышения конкурентоспособности.

Как аналитика данных может помочь вашему бизнесу в цифровом мире

В цифровом мире аналитика данных выгодна, поскольку она предлагает много преимуществ для бизнеса. В настоящее время вы, безусловно, не можете процветать без изучения и использования данных для улучшения своей деятельности, мы должны узнать о различных способах, которыми помогает аналитика данных:

1. Клиентский опыт

Поскольку предприятия стали более цифровыми, объем доступных данных о клиентах также увеличился за короткий промежуток времени.

Теперь вы можете комбинировать местоположение, взаимодействие с чат-ботом, Интернет вещей (IoT), использование решений для мобильных приложений и маркетинговые каналы в социальных сетях с данными из истории транзакций, телефонных звонков, разговоров по электронной почте, чатов и взаимодействий в магазине.

Источник

Эти каналы при объединении могут собирать тонны данных, содержащих ценную информацию о том, где и как клиенты предпочитают взаимодействовать с бизнесом. Например, если чат-ботам задают конкретные вопросы клиентов, имеет смысл внести соответствующие коррективы и предложить клиентам более высокий уровень обслуживания, предоставив доступ к часто задаваемым вопросам.

2. Снижение риска

Использование анализа данных не ограничивается только выявлением и прогнозированием возможностей для бизнеса. Фактически, он также выявляет потенциальные риски и помогает предприятиям или отделам принимать превентивные меры .

Например, сетевые розничные компании могут применять статистические модели на основе данных о преступности. Таким образом, они могут определить, какие из их обычных магазинов подвергаются наибольшему риску стать целью магазинных воров, чтобы соответствующим образом повысить безопасность.

Точно так же аналитика данных также выявляет финансовые риски . Данные могут ограничить потери, определив оптимальную цену продажи старых акций.

3. Повышенная безопасность

Угрозы безопасности данных не редкость в наши дни. Несмотря на то, что ни один бизнес не может предсказать будущее, особенно когда речь идет об угрозах безопасности, развертывание инструментов аналитики для анализа событий безопасности помогает во многих отношениях.

Источник

С помощью таких инструментов можно обнаружить угрозу еще до того, как она повлияет на вашу инфраструктуру и прибыль . Например, отслеживаемый сетевой трафик можно использовать для выявления индикаторов компрометации или ненормального поведения и принятия мер по исправлению положения до того, как возникнет реальная угроза.

4. Оптимизированное управление цепочками поставок

Предприятия могут повысить операционную эффективность с помощью анализа данных, собирая и анализируя данные о цепочке поставок . Данные могут показать, где возникают производственные задержки или узкие места, и помочь спрогнозировать, где могут возникнуть будущие проблемы.

Например, если прогноз спроса показывает, что конкретный поставщик не сможет справиться с объемом продукта «А», необходимым для праздничного сезона, вы можете найти замену поставщику, чтобы закупить этот продукт и избежать задержек производства.

Источник

В мире розничной торговли многие предприятия изо всех сил пытаются поддерживать оптимальный уровень запасов. Аналитика данных пригодится для обеспечения оптимальной поставки всех продуктов на основе множества факторов, таких как:

• праздничные сезоны
• сезонность
• потребительское поведение
• и так далее.

Этот тип аналитики лучше подготовит вас к ведению бизнеса. Кто этого не хочет?

5. Лучшие возможности для бизнеса

Наиболее очевидным преимуществом анализа данных является то, что он помогает выявить ключевые возможности для бизнеса .

Обычно это делается в два этапа. Во-первых, прогнозная аналитика помогает предположить, что может произойти в будущем на основе собранных данных. Впоследствии предписывающая аналитика может указать, как ваш бизнес должен реагировать на эти прогнозируемые изменения, тенденции или возможности. Например, ваша компания может адаптировать свои предложения и цены на основе данных о клиентах и ​​напрямую увеличить продажи.

Гигант электронной коммерции Amazon демонстрирует рекомендации по продуктам на главной странице для каждого повторного посетителя, который возвращается на их сайт или в мобильное приложение. Эти предложения основаны на том, что они просматривали или покупали в прошлом.

Шаги, связанные с анализом данных

Теперь, когда вы знакомы с аналитикой данных, ее основными типами и компонентами, а также с тем, как она может помочь улучшить ваш бизнес в цифровом мире, задумывались ли вы, какие этапы включает в себя анализ данных? Заинтригован? Приходите, посмотрим:

Представьте себе сценарий: у вас есть успешная фирма электронной коммерции с 1 миллионом клиентов. Все отлично, но нельзя просто так расслабиться или расставить ноги. В ваших доспехах все еще есть определенные щели, которые вы хотели бы исправить. ХОРОШО!

Вы хотите определить конкретные проблемы, связанные с вашим бизнесом электронной коммерции, и разработать индивидуальные решения на основе данных для роста бизнеса. Вот пять конкретных шагов, которые вы выполните для достижения своих целей с помощью анализа данных:

1. Понять проблему

Прежде всего – каковы наиболее распространенные проблемы в вашей деятельности? Компании электронной коммерции часто сталкиваются с такими проблемами, как:

• предсказание возврата вещей
• количество отмененных заказов
• оптимизация маршрута транспорта
• выявление мошенничества
• и так далее.

Что вас беспокоит? Что нужно исправить?

Источник

2. Соберите данные

Соберите транзакционные бизнес-данные и информацию о клиентах за последние несколько лет. Так вы сможете решить проблемы, с которыми сталкивается ваш бизнес. Данные могут содержать информацию об общем количестве проданных единиц продукта и прибыли, полученной за определенный период времени. Прошлые данные играют решающую роль в формировании будущего бизнеса. Поэтому извлеките как можно больше наборов данных.

3. Очистите данные

Не каждый набор данных, который вы собираете, будет достоин анализа. На самом деле, когда вы выбираете данные, они, скорее всего, будут в беспорядочном и беспорядочном состоянии. Некоторые наборы данных не подходят или не подходят для какого-либо анализа и, следовательно, должны быть удалены из набора. Очистите данные, чтобы удалить избыточные, нежелательные и отсутствующие значения, и подготовьте их к анализу.

Источник

4. Исследование данных

После того, как данные собраны, очищены и подготовлены, выполните исследовательский анализ данных. Используйте визуализацию данных, инструменты интеллектуального анализа данных и технологии бизнес-аналитики для анализа и прогнозирования будущих результатов на основе наборов данных. Есть определенные результаты, которые вы можете ожидать от завершения шага для вашей фирмы электронной коммерции. Вы можете:

• Определите, когда клиент покупает следующий продукт.
• Прогноз продаж и прибыли на следующий квартал.
• Рассчитайте кратчайший путь доставки товара.
• Определите, сколько времени вам потребуется, чтобы завершить доставку.

5. Интерпретируйте результаты

Последним шагом является интерпретация результатов и проверка их соответствия вашим ожиданиям. Кроме того, вы можете обнаружить скрытые закономерности и будущие тенденции, которые помогут вам дополнить процесс принятия бизнес-решений.

Лучшие инструменты для анализа данных

Теперь мы понимаем различные шаги, которые являются частью типичного процесса анализа данных. Чтобы начать ваше путешествие, давайте обсудим основные инструменты, которые можно использовать для выполнения этой функции:

• Tableau помогает разрабатывать различные визуализации для интерактивного представления данных, а также создавать отчеты и информационные панели для демонстрации бизнес-тенденций и идей. Он предлагает неограниченные возможности исследования данных, не прерывая поток анализа.
• Apache Spark — это машина для анализа данных с открытым исходным кодом, которая помогает обрабатывать данные в режиме реального времени. Он выполняет сложную аналитику с помощью запросов SQL и алгоритмов машинного обучения.
• R — это язык программирования с открытым исходным кодом, используемый для статистического и численного анализа. Это помогает в анализе данных и визуализации.
• Power BI, как следует из названия, представляет собой инструмент бизнес-аналитики с простой функцией перетаскивания, который поддерживает различные источники данных и помогает вам задавать вопросы о ваших данных, получая немедленную информацию.
• SAS помогает визуализировать данные, писать SQL-запросы и выполнять аналитику, которая помогает создавать модели машинного обучения для предсказаний и прогнозирования.
• Python, объектно-ориентированный язык программирования с открытым исходным кодом, поддерживает различные библиотеки для визуализации, моделирования и обработки данных.

к вам

Мир данных поистине завораживает. Аналитика данных помогает компаниям осмысливать огромные объемы информации для развития. Statista сообщает, что к 2027 году мировой рынок больших данных будет оцениваться в 103 миллиарда долларов. У аналитики данных большое будущее!

С долей 45% сегмент программного обеспечения (инструменты для анализа данных) к тому же году станет крупным сегментом рынка больших данных. Как ваш бизнес извлекает выгоду из данных? Получаете ли вы помощь от каких-либо инструментов анализа данных?

Безусловно, вышеупомянутые процессы и инструменты помогут вам получить максимальную поддержку от анализа данных. Если вы еще не придавали данным большого значения, сейчас самое время начать, если вы не хотите остаться позади. Всего наилучшего!