Η προηγμένη ανάλυση περιλαμβάνει πολύπλοκες, σύγχρονες τεχνικές που χρησιμοποιούν οι οργανισμοί για να κάνουν καλύτερες προβλέψεις και επιχειρηματικές αποφάσεις.
Οι παραδοσιακές τεχνικές ανάλυσης δεδομένων και επιχειρηματικής ευφυΐας φαίνεται να είναι αναποτελεσματικές για πολλές περιπτώσεις χρήσης σε αυτόν τον τεχνολογικά εξελιγμένο κόσμο.
Σήμερα, πολλοί οργανισμοί μετακινούνται από τις παραδοσιακές μεθόδους στις σύγχρονες τεχνικές και πλέον εκμεταλλεύονται τα οφέλη των προηγμένων αναλυτικών στοιχείων.
Πολλές τεχνικές που χρησιμοποιούνται σε προηγμένα αναλυτικά στοιχεία περιλαμβάνουν την τεχνητή νοημοσύνη (AI), τη μηχανική μάθηση (ML) και πολλά άλλα για να βοηθήσουν τους οργανισμούς με διάφορους τρόπους.
Είτε πρόκειται για την ανάπτυξη εκστρατειών μάρκετινγκ, την εύρεση κενών σε νέες θεσμικές πολιτικές ή τη βελτίωση της ασφάλειας στα τραπεζικά συστήματα, η χρήση προηγμένων αναλυτικών στοιχείων αυξάνεται.
Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσω τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία και πώς είναι σημαντικά για την επιχείρησή σας.
Ας αρχίσουμε!
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι το Advanced Analytics;
Το Advanced analytics είναι μια μεθοδολογία ανάλυσης δεδομένων που αξιοποιεί διαφορετικά εργαλεία και τεχνικές ανάλυσης για την πρόβλεψη γεγονότων, την πρόβλεψη ενός αποτελέσματος, τη λήψη καλύτερων αποφάσεων και την απόκτηση πολύτιμων πληροφοριών για τη βελτίωση της επιχείρησης.
Οι τεχνικές Analytics που χρησιμοποιούνται εδώ είναι η τεχνητή νοημοσύνη, οι αλγόριθμοι ML, η μοντελοποίηση πρόβλεψης, η αυτοματοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών, η βαθιά εκμάθηση και πολλά άλλα για την εκμάθηση και ανάλυση επιχειρηματικών δεδομένων από πολλές πηγές. Οι προηγμένες λύσεις και εργαλεία αναλυτικών στοιχείων επεκτείνουν και συνδυάζουν τόσο τα συνταγογραφικά όσο και τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για την οπτικοποίηση δεδομένων, την εύρεση μοτίβων και τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων.
Τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία βρίσκουν χρήση σε διάφορους κλάδους και επιχειρήσεις, συμπεριλαμβανομένης της εξόρυξης δεδομένων, του μάρκετινγκ, της διαφήμισης και της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο. Πολλές επιχειρήσεις το χρησιμοποιούν για να αποκτήσουν γνώσεις για την επιχείρησή τους, να βρουν κενά στις πολιτικές, να προβλέψουν τη δυναμική της αγοράς, να βρουν νέες τάσεις της αγοράς και να το χρησιμοποιήσουν για πολλούς άλλους σκοπούς.
Πολλές πολύπλοκες μεθοδολογίες, όπως η ψηφιακή κουλτούρα, η ανάλυση συμπλεγμάτων, η επεξεργασία σύνθετων συμβάντων, τα στατιστικά στοιχεία πολλαπλών μεταβλητών, η ευφυΐα αποφάσεων κ.λπ., αναμένεται επίσης να συμπεριληφθούν στην προηγμένη ανάλυση.
Ο κατάλογος των μεθοδολογιών υπό την ομπρέλα των προηγμένων αναλυτικών στοιχείων αυξάνεται συνεχώς και με τον καιρό υιοθετούνται νέες τεχνικές. Ωστόσο, οι βασικές εργασίες που βοηθά αυτή η μέθοδος ανάλυσης είναι η τμηματοποίηση, η ταξινόμηση, η συσχέτιση, η πρόβλεψη και η συσχέτιση.
- Η τμηματοποίηση βοηθά στο συνδυασμό διαφορετικών παρόμοιων δεδομένων
- Η ταξινόμηση βοηθά στην ταξινόμηση των μη ταξινομημένων στοιχείων
- Η συσχέτιση είναι μια εργασία που προσδιορίζει τη σύνδεση μεταξύ των ιδιοτήτων των αντικειμένων
- Η εργασία πρόβλεψης δίνει στην επιχείρηση ένα προβλέψιμο μελλοντικό αποτέλεσμα
- Η συσχέτιση βοηθά την επιχείρηση να εκτιμήσει πόσες φορές μπορεί να συμβεί μια κοινή εμφάνιση δύο δεδομένων σε ένα σύνολο πρωτογενών δεδομένων. Βοηθά επίσης στον προσδιορισμό της εξαγωγής κανόνων
Advanced Analytics: Οφέλη
Η προηγμένη ανάλυση είναι μια ισχυρή μέθοδος που χρησιμοποιείται από πολλές επιχειρήσεις σε όλο τον κόσμο. Δίνει στις επιχειρήσεις πρόσβαση σε πολυάριθμες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων που τις βοηθούν να αποτρέψουν τις επιχειρηματικές προκλήσεις και να αναπτύξουν τον οργανισμό.
Τα οφέλη των προηγμένων αναλυτικών στοιχείων είναι:
- Ακριβής πρόβλεψη: Το κύριο πλεονέκτημα των προηγμένων αναλυτικών στοιχείων που έχει προσελκύσει τις περισσότερες επιχειρήσεις είναι το υψηλό επίπεδο ακρίβειας στην πρόβλεψη. Σε αντίθεση με τα παλιά εργαλεία BI που εξακολουθούν να χρησιμοποιούν στοιχεία αβεβαιότητας, τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να προβλέψουν τα αποτελέσματα πιο αποτελεσματικά και να σας βοηθήσουν να αποφασίσετε εάν πρέπει να λάβετε τις επιχειρηματικές σας αποφάσεις προς αυτή την κατεύθυνση.
- Καλύτερη διαχείριση κινδύνων: Ο κίνδυνος είναι αναπόσπαστο κομμάτι κάθε επιχείρησης και τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία χρησιμεύουν ως η καλύτερη λύση για την ελαχιστοποίησή του. Η υψηλή ακρίβεια πρόβλεψης βοηθά τον οργανισμό στην καλύτερη διαχείριση κινδύνου και περιορίζει την πιθανότητα δαπανηρών λαθών. Είτε ξεκινάτε ένα νέο εγχείρημα είτε λανσάρετε ένα προϊόν, τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να σας βοηθήσουν να αποτρέψετε πιθανή απώλεια.
- Πηγαίνοντας σε βάθος στις λεπτομέρειες: Με τα προηγμένα εργαλεία ανάλυσης, μπορείτε να έχετε βαθύτερη και αποτελεσματική εικόνα για τα δεδομένα της αγοράς. Αναλύοντας τη δυναμική της αγοράς και χρησιμοποιώντας προγνωστικά μοντέλα, μπορείτε να προσδιορίσετε τις δυνατότητες του επόμενου επιχειρηματικού σας βήματος στην αγορά.
- Γρήγορες αποφάσεις: Με πολύ ακριβείς μελλοντικές προβλέψεις, μπορείτε να πάρετε πιο γρήγορες αποφάσεις για οποιαδήποτε επιχειρηματική στρατηγική. Σας βοηθά να υποστηρίξετε οποιαδήποτε απόφαση όπου έχετε προβλέψει οποιοδήποτε ευνοϊκό αποτέλεσμα.
- Περιορίζει τις προκαταλήψεις: Ένα άλλο σημαντικό πλεονέκτημα της εφαρμογής προηγμένων αναλυτικών στοιχείων είναι η ικανότητά του να περιορίζει τις γνωστικές προκαταλήψεις που μπορούν να επηρεάσουν αρνητικά οποιαδήποτε επιχειρηματική απόφαση. Η προηγμένη ανάλυση χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη που σας δίνει ένα αποτέλεσμα που βασίζεται περισσότερο στα δεδομένα και μια λογική λύση σε μια απόφαση.
- Πρόβλεψη ευκαιριών και προβλημάτων: Χρησιμοποιώντας αξιόπιστα προηγμένα εργαλεία ανάλυσης, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν νέες ευκαιρίες στην αγορά και να ενεργήσουν σύμφωνα με τη ζήτηση. Επιπλέον, μπορεί επίσης να σας βοηθήσει να εντοπίσετε πιθανά προβλήματα στην επιχειρηματική σας προσέγγιση και να κάνετε αναλόγως αλλαγές.
Τεχνικές Advanced Analytics
Η προηγμένη ανάλυση περιλαμβάνει μια ποικιλία τεχνικών που συνεργάζονται για να βοηθήσουν τους οργανισμούς να κάνουν προβλέψεις και επιχειρηματικές αποφάσεις. Εδώ είναι μερικές δημοφιλείς τεχνικές:
- Εξόρυξη δεδομένων: Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια από τις πιο χρησιμοποιούμενες τεχνικές που χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό προτύπων, κενών και τάσεων με ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων. Βοηθά επίσης στη δημιουργία μιας σχέσης μεταξύ μεταβλητών σε ένα σύνολο δεδομένων για την επίλυση πιθανών ζητημάτων. Η εξόρυξη δεδομένων συνδυάζει την τεχνητή νοημοσύνη, τα στατιστικά στοιχεία και τη μηχανική μάθηση για την αποτελεσματική εκτέλεση εργασιών.
- Ανάλυση συναισθήματος: Η ανάλυση συναισθήματος είναι μια σύγχρονη τεχνική που χρησιμοποιεί επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), βιομετρικά στοιχεία και ανάλυση κειμένου για να ελέγξει εάν το κείμενο είναι αρνητικό, ουδέτερο ή θετικό. Βοηθά τις επιχειρήσεις να αναλύσουν τα συναισθήματα των πιθανών πελατών τους και τον τρόπο με τον οποίο αντιλαμβάνονται ένα εμπορικό σήμα ή ένα νέο προϊόν.
- Big Data analytics: Είναι μια άλλη πολύ γνωστή τεχνική που εφαρμόζεται στα προηγμένα analytics για την αξιολόγηση ενός τεράστιου όγκου αδόμητων, ημι-δομημένων και δομημένων δεδομένων. Αυτή η τεχνική είναι πολύ χρήσιμη για τον εντοπισμό των τάσεων της αγοράς, του συσχετισμού μεταξύ οντοτήτων, κρυφών μοτίβων, προτιμήσεων πελατών και άλλων κρυφών πληροφοριών από ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων.
- Οπτικοποίηση δεδομένων: Η οπτικοποίηση δεδομένων παρουσιάζει δεδομένα σε γραφική μορφή. Είναι μια τυπική πρακτική ανάλυσης από τις επιχειρηματικές οντότητες να παρουσιάζουν ανάλυση και άλλες πληροφορίες μέσω μιας γραφικής αναπαράστασης. Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι κάτι περισσότερο από γραφήματα και διαγράμματα ροής. δείχνει πολύ περισσότερες πληροφορίες, όπως πώς πάει η επιχείρησή σας και πού κατευθύνεται.
- Ανάλυση συμπλέγματος: Η προηγμένη ανάλυση χρησιμοποιεί την ανάλυση συστάδων για την ανάλυση μη δομημένων συνόλων δεδομένων και τον εντοπισμό συστάδων παρόμοιων σημείων δεδομένων. Είναι μια κοινή μέθοδος ανάλυσης που βοηθά τις επιχειρήσεις να ταξινομούν μη δομημένα δεδομένα και να τα χρησιμοποιούν για την εύρεση σχετικών πληροφοριών. Όχι μόνο ομοιότητες, αυτή η τεχνική βοηθά επίσης στην εύρεση διαφορών σε αυτά τα σημεία δεδομένων και στην προβολή τους οπτικά.
- Μηχανική μάθηση: Χωρίς αμφιβολία, η μηχανική μάθηση είναι μια ιδιαίτερα χρησιμοποιούμενη προηγμένη τεχνική ανάλυσης όπου μαθαίνει ζωτικές πληροφορίες από συλλεγόμενες πηγές δεδομένων και παράγει ένα λεπτομερές μοντέλο. Αυτό βοηθά στον εντοπισμό πολύπλοκων προτύπων και στη δημιουργία ακριβών προβλέψεων που θα βοηθήσουν στην απόφαση του οδικού χάρτη του οργανισμού.
- Επεξεργασία σύνθετων συμβάντων: Η επεξεργασία σύνθετων συμβάντων είναι μια χρήσιμη μέθοδος που βοηθά στην παρακολούθηση και ανάλυση ροών δομημένων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και στην πρόβλεψη εξαιρετικά ακριβών συμπερασμάτων. Χρησιμοποιεί μια εξειδικευμένη τεχνική αντιστοίχισης προτύπων για να αναγνωρίσει οποιοδήποτε συμβάν ή ενέργεια και να παρέχει όλες τις ζωτικές πληροφορίες για το πώς να ανταποκριθεί κανείς σε αυτό το συμβάν.
- Ανάλυση κοόρτης: Αυτή η τεχνική βοηθά στη διάσπαση τεράστιων συνόλων δεδομένων σε σχετικά σύνολα και στη χρήση των πληροφοριών για να κάνετε την επόμενη κίνησή σας στην αγορά-στόχο.
Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν αυτήν την τεχνική για να αποσπάσουν μεγάλες ποσότητες πληροφοριών πελατών με βάση διαφορετικές αναλύσεις και στη συνέχεια να τις διαχωρίσουν σε σχετικές ομάδες. Συχνά χρησιμοποιείται για τον έλεγχο της ακρίβειας υποθέσεων διαφορετικών υποθέσεων που βασίζονται σε δειγματοληπτικά δεδομένα.
- Προγνωστική μοντελοποίηση: Η προγνωστική μοντελοποίηση χρησιμοποιείται ευρέως από τις επιχειρήσεις επειδή τις βοηθά να κάνουν προβλέψεις σχετικά με τα μελλοντικά αποτελέσματα μιας επιχειρηματικής στρατηγικής. Η πρόβλεψη βασίζεται σε ιστορικά δεδομένα και αυτή η τεχνική χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση και στατιστική μοντελοποίηση για την πρόβλεψη του αποτελέσματος. Και χρησιμοποιώντας προβλέψεις, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποφασίσουν τις επόμενες κινήσεις τους ανάλογα, ελαχιστοποιώντας παράλληλα τους κινδύνους.
- Αναλυτικά στοιχεία προσομοίωσης: Τα αναλυτικά στοιχεία προσομοίωσης είναι ωφέλιμα για τις επιχειρήσεις, καθώς αυτή η τεχνική σάς βοηθά να προβλέψετε εναλλακτικά αποτελέσματα που μπορεί να συμβούν κατά τη διάρκεια, πριν ή μετά την εφαρμογή μιας απόφασης.
- Πολυμεταβλητή στατιστική: Είναι μια εξαιρετικά προηγμένη τεχνική που περιλαμβάνει διαφορετικές μεθόδους για την εξέταση της σύνδεσης μεταξύ διαφορετικών μεταβλητών σε ένα σύνολο δεδομένων. Προσδιορίζει τη σύνδεση ταυτόχρονα για να παρέχει ακριβές αποτέλεσμα.
- Αναλυτικά στοιχεία ροής: Η ανάλυση ροής είναι μια σύγχρονη προηγμένη τεχνική που αξιολογεί συνεχώς δεδομένα ροής υψηλού εύρους ζώνης, και αυτό επίσης σε πραγματικό χρόνο. Πολλές επιχειρήσεις που διαθέτουν ηλεκτρονικά καταστήματα χρησιμοποιούν συχνά αυτήν την τεχνική για να κατανοήσουν διαφορετικές πληροφορίες που σχετίζονται με τις πωλήσεις και τη συμπεριφορά των πελατών.
- Prescriptive analytics: Τα prescriptive analytics χρησιμοποιούνται συχνά από οργανισμούς, καθώς συνδυάζουν τα χαρακτηριστικά της predictive analytics και της επιχειρηματικής ευφυΐας. Αυτή η τεχνική βοηθά τους οργανισμούς να αποφασίσουν την επόμενη κίνηση και να ανοίξουν το μονοπάτι με βάση προηγούμενα αρχεία. Χρησιμοποιείται ειδικά όταν ένας οργανισμός είναι δύσπιστος σχετικά με την προσέγγισή του και θέλει να μάθει ποια προσέγγιση θα του δώσει καλύτερο επιχειρηματικό αποτέλεσμα.
Business Intelligence vs Advanced Analytics
Η επιχειρηματική ευφυΐα (BI) και τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία είναι οι δύο πιο δημοφιλείς επιλογές για τους επιχειρηματικούς οργανισμούς που τους βοηθούν να λαμβάνουν εξαιρετικά ακριβείς αποφάσεις βάσει δεδομένων. Παρόλο που στοχεύουν σε παρόμοιες εργασίες, υπάρχουν πολλές διαφορές μεταξύ τους.
Advanced AnalyticsBusiness IntelligenceDefinitionΤο Advanced analytics χρησιμοποιεί διάφορες σύγχρονες τεχνικές και στρατηγικές μοντελοποίησης για να προβλέψει το μέλλον και να λάβει αποφάσεις ανάλογα.
Είναι κυρίως προσανατολισμένο σε μελλοντικά γεγονότα. Το BI χρησιμοποιεί προηγούμενες επιδόσεις και ιστορικά δεδομένα για να βοηθήσει έναν οργανισμό να βελτιώσει τις δραστηριότητές του.
Είναι κυρίως προσανατολισμένο σε γεγονότα του παρελθόντος και του παρόντος. Πρωταρχικός σκοπός Ο πρωταρχικός του σκοπός είναι να ανακαλύψει περίπλοκα ζητήματα σε μια επιχείρηση και να αποφασίσει την πορεία δράσης αναλόγως. Βοηθά στην απόκτηση γνώσεων για ιστορικά δεδομένα και στην αντιμετώπιση δευτερευόντων ζητημάτων. Βασικές τεχνικές που εμπλέκονται Οι τεχνικές περιλαμβάνουν εξόρυξη δεδομένων, μηχανική μάθηση, σημασιολογική ανάλυση, ανάλυση κοόρτης , αντιστοίχιση προτύπων και πολλά άλλα.Οι τεχνικές περιλαμβάνουν εξόρυξη δεδομένων, αναφορά και ερωτήματα. Χρήση μεγάλων δεδομένων Χρησιμοποιεί συχνά Big Data. Χρησιμοποιεί σχεδόν τακτικά Big Data. Τύπος ανάλυσης Κάνει μια εξαιρετικά ακριβή προγνωστική ανάλυση. Ανακαλύπτει τη βασική αιτία του μοτίβο δεδομένων.Τύπος δεδομένων Χρήση Προηγμένης ανάλυσης χρησιμοποιεί τόσο μη δομημένους όσο και δομημένους τύπους δεδομένων.Η επιχειρηματική ευφυΐα περιλαμβάνει κυρίως δομημένους τύπους δεδομένων.ΠροσέγγισηΑκολουθεί μια προληπτική προσέγγιση διαχείρισης.Κάνει μια αντιδραστική επιχειρηματική προσέγγιση για την επεξεργασία πληροφοριών. Γεννήση γνώσης Η γνώση δημιουργείται αυτόματα σε αυτήν τη μέθοδο. Γνώση δημιουργείται χειροκίνητα.ΧρήστεςΕπιχειρηματικοί αναλυτές και επιστήμονες δεδομένων είναι οι κύριοι χρήστες προηγμένων αναλυτικών στοιχείων. Χρησιμοποιείται κυρίως από επιχειρηματικούς αναλυτές και χρήστες.
Χρήση περιπτώσεων Advanced Analytics
Τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να χρησιμοποιηθούν με πολλούς τρόπους στο τρέχον οικοσύστημα της επιχείρησής σας, όπως:
- Βελτιστοποίηση αλυσίδας εφοδιασμού: Τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να βοηθήσουν τον οργανισμό σας να αξιολογήσει τη ζήτηση, να αλλάξει τις προτιμήσεις των πελατών, να προσαρμοστεί στις διακυμάνσεις του κόστους και να δημιουργήσει μια δυναμική αλυσίδα εφοδιασμού. Κάνει την αλυσίδα εφοδιασμού προσαρμόσιμη στις γρήγορες αλλαγές της αγοράς και βοηθά στη μείωση των καθυστερήσεων, τον περιορισμό του κόστους διανομής και τον εξορθολογισμό των διαδικασιών.
- Εκτέλεση ανάλυσης μάρκετινγκ: Βοηθά τις επιχειρήσεις να πραγματοποιούν προσαρμοσμένες και στοχευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ και να πουλούν προϊόντα. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να αποφύγετε αναποτελεσματικές στρατηγικές και να μειώσετε τη σπατάλη χρημάτων. Αναλύοντας τα μελλοντικά αποτελέσματα, μπορείτε να προσδιορίσετε τις πιθανότητες ανοδικών πωλήσεων και διασταυρούμενων πωλήσεων και επίσης να βελτιώσετε την εμπειρία του πελάτη.
- Βελτιστοποίηση των επιχειρηματικών λειτουργιών: Με προηγμένα αναλυτικά στοιχεία, μπορείτε να εξορθολογίσετε τη λειτουργία σας και να τις κάνετε να προσαρμοστούν στις μεταβαλλόμενες τάσεις της αγοράς. Σε αντίθεση με τα εργαλεία BI που ενδέχεται να μην προσαρμόζονται κατάλληλα στις μεταβαλλόμενες συνθήκες της αγοράς, τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να βοηθήσουν στη βελτίωση της απόδοσης, των εσόδων και της παραγωγικότητας του οργανισμού σας.
- Ανάλυση διανυσμάτων κινδύνου: Με την εφαρμογή προηγμένων αναλυτικών στοιχείων, οι επιχειρήσεις μπορούν να αναλύσουν τεράστια σύνολα δεδομένων και ροές δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αυτό σας επιτρέπει να ανιχνεύσετε μοτίβα στα δεδομένα που μπορεί να θέτουν μεγαλύτερους κινδύνους για τον οργανισμό. Από την απάτη στις πληρωμές και τα κενά στις πολιτικές μέχρι τις ασφαλιστικές υποχρεώσεις και την παρακολούθηση της φήμης των πελατών, τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να βοηθήσουν στον μετριασμό των κινδύνων και στην εξοικονόμηση χρημάτων.
Μερικά προηγμένα εργαλεία Analytics
#1. Αμέτρητα
Το Countly είναι ένα αποτελεσματικό προηγμένο εργαλείο ανάλυσης που μπορεί να σας βοηθήσει να αποκτήσετε βαθύτερες πληροφορίες για την επιχείρησή σας από τις εφαρμογές σας. Είναι διαθέσιμο σε ιδιωτικό σύννεφο ή μπορεί να φιλοξενηθεί μόνος του. Σας επιτρέπει να παρακολουθείτε την απόδοση του προϊόντος σας και τη συμπεριφορά και τη διαδρομή του πελάτη σε εφαρμογές επιτραπέζιου υπολογιστή, ιστού και κινητών.
Χαρακτηριστικά και οφέλη:
- Πλήρης ιδιοκτησία και έλεγχος δεδομένων
- Είναι επεκτάσιμο με τη βοήθεια πρόσθετων
- Ευκολότερη πρόσβαση στα δεδομένα με προσαρμόσιμους πίνακες εργαλείων
- Αναλύσεις προϊόντων
- Υποστήριξη για στρατηγική παρακολούθησης
- Διαδραστικές ειδοποιήσεις push
- Email και αναφορά σφαλμάτων
- Μεγαλύτερη ασφάλεια με δικαιώματα χρήστη
- Βελτιωμένο απόρρητο δεδομένων με συμμόρφωση με κανονισμούς συμμόρφωσης όπως HIPAA, GDPR και COPPA
Στο GitHub, έχει συγκεντρώσει 5,1k+ αστέρια και 949 πιρούνια συνολικά.
#2. Apache Superset
Το Superset είναι μια πλατφόρμα εξερεύνησης και οπτικοποίησης δεδομένων από την Apache. Αυτή η σύγχρονη εφαρμογή επιχειρηματικής ευφυΐας, έτοιμη για επιχειρήσεις, μπορεί να αυξήσει ή να αντικαταστήσει ιδιόκτητα εργαλεία BI για πολλές επιχειρήσεις.
Χαρακτηριστικά και οφέλη:
- Μπορείτε να δημιουργήσετε γραφήματα γρήγορα χρησιμοποιώντας τη διεπαφή χωρίς κώδικα του Superset
- Εκτελέστε προηγμένες ερωτήσεις με το ισχυρό πρόγραμμα επεξεργασίας SQL που βασίζεται στον ιστό
- Καθορίστε γρήγορα προσαρμοσμένες μετρήσεις και διαστάσεις με ένα ελαφρύ σημασιολογικό επίπεδο
- Υποστηρίζει σχεδόν όλες τις βάσεις δεδομένων SQL out of the box
- Οπτικοποίηση δεδομένων με πολλές όμορφες απεικονίσεις όπως ραβδώσεις, γεωχωρικές απεικονίσεις κ.λπ.
- Επεκτάσιμες επιλογές για έλεγχο ταυτότητας ασφαλείας και ρόλους
- Ρυθμιζόμενο και ελαφρύ επίπεδο προσωρινής αποθήκευσης για απλοποίηση της φόρτωσης της βάσης δεδομένων
- Προσαρμογή με API
Επίσης, ενσωματώνεται αρκετά καλά με πολλές πηγές δεδομένων και έχει μια εγγενή αρχιτεκτονική στο cloud που έχει δημιουργηθεί από την αρχή για εύκολη κλιμάκωση.
#3. Μεγάλες Προσδοκίες
Το Great Expectations (GX) επιτρέπει στις ομάδες δεδομένων να οικοδομήσουν μια κοινή κατανόηση των συλλεγόμενων δεδομένων μέσω καλύτερου προφίλ, τεκμηρίωσης και δοκιμών ποιότητας. Σας βοηθά να διαχειρίζεστε αποτελεσματικά τους αγωγούς δεδομένων σας και να αναπτύσσετε γρήγορα ευέλικτες και επεκτάσιμες δοκιμές ποιότητας.
Χαρακτηριστικά και οφέλη:
- Ταιριάζει άψογα στην τρέχουσα στοίβα τεχνολογίας και ενσωματώνεται με αγωγούς CI/CD
- Επιταχυνόμενη ανακάλυψη δεδομένων, ακόμη και για μεγαλύτερους όγκους δεδομένων
- Τεκμηρίωση δεδομένων που δημιουργείται αυτόματα
- Καλύτερος έλεγχος και συντήρηση δεδομένων με διαδικασίες διακυβέρνησης και ασφάλειας
- Ειδοποιήσεις και ειδοποιήσεις
- Ενσωματώνεται καλά με πολλά συστήματα και εργαλεία όπως το AWS S3, το GCP κ.λπ.
Η τεκμηρίωσή του είναι εύκολα κατανοητή τόσο για μη τεχνικούς όσο και για τεχνικούς χρήστες.
Πόροι για να μάθετε Advanced Analytics
#1. Προηγμένη ανάλυση δεδομένων με χρήση Python
Αυτό το μάθημα θα σας βοηθήσει να κατακτήσετε τις προηγμένες αναλύσεις χρησιμοποιώντας Python και λύνοντας προβλήματα σε πραγματικό χρόνο.
#2. Advance Analytics με το Excel – Εργαλειοθήκη ανάλυσης δεδομένων/Επίλυση
Αυτό το μάθημα διδάσκει προηγμένη ανάλυση δεδομένων στο excel χρησιμοποιώντας εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, όπως το toolpak για στατιστικές και το Solver για τη γραμμική βελτιστοποίηση.
#3. Advanced Analytics with Spark- Patterns for Learning
Αυτό το πρακτικό βιβλίο από τέσσερις επιστήμονες δεδομένων της Cloudera σάς δίνει τη δυνατότητα να εκτελείτε ανάλυση δεδομένων μεγάλης κλίμακας χρησιμοποιώντας το Spark. Εδώ, θα βρείτε παραδείγματα για τον τρόπο προσέγγισης και επίλυσης διαφορετικών προβλημάτων ανάλυσης.
#4. Advanced Analytics στο Power BI με R και Python
Ο συγγραφέας Ryan Wade έδωσε συνταγές Python και R για να σας βοηθήσει να εφαρμόσετε διαφορετικές γλώσσες στο πεδίο ανάλυσης δεδομένων στην εργασία σας στο MS Power BI.
#5. Προηγμένο Analytics με το Excel 2019
Ο συγγραφέας Manisha Nigam σάς επιτρέπει να εξερευνήσετε διάφορες μεθόδους και τρόπους σύνθετης ανάλυσης, ενοποίησης δεδομένων και προβλέψεων με βάση τις πρόσφατες τάσεις.
συμπέρασμα
Τα προηγμένα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να αποδειχθούν μια εξαιρετικά αποτελεσματική και αποδοτική επιχειρηματική στρατηγική που θα σας βοηθήσει να αναπτυχθείτε και να διαμορφώσετε τους στόχους σας, ενώ μετριάζετε τους κινδύνους. Εξελίσσεται συνεχώς με την πρόοδο των τεχνολογιών, προσθέτοντας περισσότερα φάσματα και γίνεται πιο χρήσιμο. Οι μεγάλες μάρκες χρησιμοποιούν ήδη προηγμένα αναλυτικά στοιχεία και σύντομα θα εξαπλωθεί μεταξύ άλλων.
Μπορείτε επίσης να εξερευνήσετε το Augmented Analytics.