Как интеллектуальный анализ данных помогает в бизнес-аналитике

Данные — это живительная пресловутая кровь, которая укрепляет корпоративную экономику 21 века. И хотя простое упоминание может вызвать причудливые сценарии, правда в том, что данные являются ключом к раскрытию человеческой продуктивности во всех сферах жизни. Изменение климата, неудачи в бизнесе, эпидемии и растениеводство — все это можно понять с помощью правильного набора данных. Доступность данных ограничивает нас в обучении при решении проблем.

Точно так же, как поиск продукта, подходящего для рынка, важен для предприятий, так же важен и интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики для готового к будущему самоокупаемого предприятия. Это помогает в будущих планах, разработке продуктов и бесчисленных бизнес-процессах, которые поддерживают вращение колеса прибыли. Поэтому в этой статье мы сформулируем темы, связанные с интеллектуальным анализом данных и бизнес-аналитикой , важностью интеллектуального анализа данных и тем, как он осуществляется для обеспечения бесперебойных потоков доходов.

Что такое интеллектуальный анализ данных в бизнесе ?

Важность интеллектуального анализа данных в бизнесе заключается в том, что он используется для превращения необработанных данных в значимые, пригодные для использования и действенные идеи. Инженеры данных используют программное обеспечение для поиска шаблонов, которые помогают анализировать потребителей. Наборы данных сравниваются, чтобы выявить соответствующие показатели, влияющие на линии доходов, для разработки стратегий, мер по улучшению продаж и оптимизации маркетинговых кампаний.

Из-за перекрывающегося характера предмета операций с данными интеллектуальный анализ данных часто путают и используют как синонимы анализа данных и бизнес-аналитики. Но каждый термин отличается друг от друга.

Интеллектуальный анализ данных относится к процессу извлечения информации из больших наборов данных, тогда как анализ данных — это процесс, используемый для поиска закономерностей из извлеченной информации. Анализ данных включает в себя такие этапы, как проверка, очистка, преобразование и моделирование данных. Цель состоит в том, чтобы найти информацию, сделать выводы и действовать на их основе. Двигаясь дальше, давайте посмотрим на различия между интеллектуальным анализом данных и бизнес-аналитикой .

Такие процессы, как интеллектуальный анализ и анализ данных, объединяются в бизнес-аналитику, помогающую организациям генерировать полезную и доказуемую информацию о продуктах и ​​услугах.

Как интеллектуальный анализ данных используется в бизнес-аналитике?

То, как мы используем интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики и разведки, варьируется от одного бизнеса к другому. Но есть структура управления этим бизнес-процессом, которая остается железной. Вот посмотрите на это.

Понимание бизнеса

Если вы проводите интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики и хотите, чтобы он был успешным, начните с определения цели интеллектуального анализа данных . Последующие шаги в плане могут решить, как использовать новые биты данных. Идея вашего алгоритма интеллектуального анализа данных была бы надуманной задачей, если бы вы не подчеркнули цель интеллектуального анализа данных .

Понимание данных

После знакомства с целью интеллектуального анализа данных пришло время пощупать ваши данные. Способов хранения и монетизации данных может быть столько же, сколько и предприятий. То, как вы создаете, курируете, классифицируете и коммерциализируете свои данные, зависит от вашей корпоративной ИТ-стратегии и практики.

Подготовка данных

Данные компании, которые считаются одним из наиболее важных этапов разработки интеллектуального анализа данных для бизнес-аналитики, нуждаются в экспертной обработке. Инженеры данных преобразуют данные в удобочитаемый формат, который могут интерпретировать непрофессионалы в области ИТ, а также очищать и моделировать их в соответствии с определенными атрибутами.

Моделирование данных

Статистические алгоритмы используются для расшифровки скрытых закономерностей в данных. Чтобы найти соответствующие тенденции, которые могут повысить показатели дохода, нужно много проб и ошибок.

Оценка данных

Шаги, связанные с моделированием данных, должны оцениваться микроскопически на предмет несоответствий. Помните, что все пути (должны) вести к оптимизации операций и увеличению прибыли.

Реализация

Последним шагом является воздействие на результаты наблюдаемым образом. Полевые испытания рекомендаций следует провести в меньшем масштабе, а затем распространить на филиалы после проверки.

Теперь вы знаете, как нарастание вех переливается в основную реальность. Давайте рассмотрим некоторые технические особенности интеллектуального анализа данных для бизнес-аналитики .

Обзор методов интеллектуального анализа данных

В этом разделе мы рассмотрим каждую ступень лестницы интеллектуального анализа данных и то, как они служат ступеньками для будущего роста.

Классификация

Это сложная процедура, в которой атрибуты данных используются для разделения информации и создания понятных сговоров. В качестве ссылки на это, примером интеллектуального анализа данных в бизнесе может быть использование данных супермаркета для группировки информации по категориям, таким как бакалейные товары, молочные продукты и т. д. Маркировка и изучение этих данных может помочь пользователям понять предпочтения клиентов для каждой позиции.

Кластеризация

Хотя это может показаться похожим на предыдущий шаг, все же есть отличия. Кластерные группы не так определены по структуре, как группы классификации. Примером могут быть съедобные продукты, несъедобные продукты, скоропортящиеся продукты и т. д. вместо определенных продуктов, молочных продуктов в предыдущем случае.

Правила ассоциации

Здесь мы используем переменные ссылки для отслеживания шаблонов. Продолжая наш пример с супермаркетом, это может означать, что клиенты, которые покупают продуктовый товар (съедобный), с большей вероятностью также купят фрукты (скоропортящиеся). Подтвердив этот факт, владельцы магазинов могут расположить полки в соответствии с выбором покупателя.

Регрессивный анализ

Регрессия помогает майнерам определить взаимосвязь между различными переменными в наборе. Он используется для предсказания вероятности будущего события. В случае с магазином-супермаркетом владельцы бизнеса могут устанавливать цены в зависимости от сезонного спроса, конкуренции и проблем с цепочкой поставок.

Обнаружение аномалий

Последний из методов интеллектуального анализа данных включает выявление выбросов. Всегда будут аномалии в данных, которые необходимо учитывать. Например, большинство покупателей в супермаркете составляют женщины, но на неделю (скажем) в январе их вытесняют мужчины. Почему? Такие выбросы должны быть изучены для сбалансированного подхода.

Вышеупомянутые методы проясняют , как интеллектуальный анализ данных используется в бизнес - операциях. Подводя эту часть к концу, мы можем сделать вывод, что интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика идут рука об руку и дополняют друг друга.

Исследуйте Enterprise BI, как никогда раньше

Appinventiv — ведущая организация по предоставлению услуг бизнес-аналитики , которая предлагает непревзойденные комплексные услуги бизнес-аналитики. Имея почти десятилетний опыт работы в отрасли, мы успешно запустили множество проектов, реализующих методы бизнес-аналитики, с рейтингом удовлетворенности клиентов более 70%. Некоторые из услуг, которые мы предлагаем в этой области, включают в себя:

• BI-консалтинг
• Корпоративные BI-решения
• BI-реализация
• BI-поддержка и обслуживание

Наш портфель работ включает в себя успешные партнерские отношения с несколькими мировыми брендами.

Для одной из ведущих телекоммуникационных компаний в США мы внедрили эффективное решение для интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитики, что привело к таким результатам, как 100% обработка данных клиентов и повышение качества и доступности данных на 85%. Не волнуйтесь, мы не кусаемся, если вы позвоните и спросите, как мы можем помочь вам улучшить вашу игру . Мы будем ждать от вас известий (если вы найдете нашу презентацию интересной)!