تجزیه و تحلیل پیشرفته چیست؟
تجزیه و تحلیل پیشرفته یک روش تجزیه و تحلیل داده است که از مدل سازی پیش بینی، الگوریتم های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، اتوماسیون فرآیند کسب و کار و سایر روش های آماری برای تجزیه و تحلیل اطلاعات کسب و کار از منابع مختلف داده استفاده می کند.
تجزیه و تحلیل پیشرفته از علم داده فراتر از روش های سنتی هوش تجاری (BI) برای پیش بینی الگوها و تخمین احتمال رویدادهای آینده استفاده می کند. این به نوبه خود می تواند به سازمان کمک کند تا پاسخگوتر باشد و دقت آن را به میزان قابل توجهی در تصمیم گیری افزایش دهد.
ابزارهای پیشرفته تجزیه و تحلیل که اغلب توسط دانشمندان داده استفاده می شود، تجزیه و تحلیل تجویزی و تجزیه و تحلیل پیش بینی را ترکیب و گسترش می دهند و در عین حال گزینه های مختلفی را برای تجسم پیشرفته و مدل های پیش بینی اضافه می کنند.
چرا تجزیه و تحلیل پیشرفته مهم است؟
تجزیه و تحلیل پیشرفته منبع با ارزشی برای شرکت ها است زیرا به یک سازمان امکان می دهد تا از دارایی های داده ای خود عملکرد بیشتری داشته باشد، صرف نظر از اینکه داده ها در کجا ذخیره شده اند یا در چه قالبی هستند. گزارش BI نمی تواند.
به عنوان مثال، برای ایجاد یک موتور بازاریابی زمینه‌ای، ممکن است یک تولیدکننده کالاهای بسته‌بندی مصرف‌کننده سؤالات زیر را بپرسد:
- چه زمانی مشتری احتمالاً عرضه یک کالا را تمام می کند؟
- چه زمانی از روز یا هفته بیشتر پذیرای تبلیغات بازاریابی هستند؟
- چه سطحی از سودآوری هنگام بازاریابی در آن زمان قابل دستیابی است؟
- احتمال خرید آنها در چه نقطه ای بیشتر است؟
با ترکیب مدل‌های مصرف با داده‌های تاریخی و هوش مصنوعی (AI)، تحلیل‌های پیشرفته می‌تواند به سازمان کمک کند تا پاسخ‌های دقیقی را برای این سؤالات تعیین کند.
مزایای تجزیه و تحلیل پیشرفته چیست؟
تجزیه و تحلیل پیشرفته علاوه بر امکان استفاده بیشتر از دارایی های داده و ارائه اطمینان بیشتر به تصمیم گیرندگان در مورد دقت داده ها، مزایای زیر را ارائه می دهد:
- پیش بینی دقیق استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته می‌تواند مدل‌های پیش‌بینی و پیش‌بینی را با سطح دقت بیشتری نسبت به ابزارهای سنتی BI که هنوز دارای عنصر عدم قطعیت هستند، تأیید یا رد کند.
- تصمیم گیری سریعتر با پیش‌بینی‌هایی که سطح بالایی از دقت را نشان می‌دهند، مدیران می‌توانند سریعتر عمل کنند، مطمئن باشند که تصمیمات تجاری آنها به نتایج مطلوب می‌رسند و نتایج مطلوب می‌تواند تکرار شود.
- بینش عمیق تر تجزیه و تحلیل پیشرفته سطح عمیق تری از بینش عملی از داده ها، از جمله ترجیحات مشتری، روندهای بازار و فرآیندهای کلیدی کسب و کار را ارائه می دهد که به ذینفعان قدرت می دهد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند که می تواند مستقیماً بر استراتژی آنها تأثیر بگذارد.
- بهبود مدیریت ریسک سطح بالاتری از دقت ارائه شده توسط پیش بینی های تحلیلی پیشرفته می تواند به کسب و کارها کمک کند تا خطر اشتباهات پرهزینه خود را کاهش دهند.
- مشکلات و فرصت ها را پیش بینی کنید. تجزیه و تحلیل پیشرفته از مدل های آماری برای آشکار کردن مشکلات بالقوه در مسیر فعلی کسب و کار یا شناسایی فرصت های جدید استفاده می کند، بنابراین سهامداران می توانند به سرعت مسیر خود را تغییر دهند و به نتایج بهتری دست یابند.
چند تکنیک پیشرفته تجزیه و تحلیل چیست؟
تجزیه و تحلیل پیشرفته می تواند به سازمان ها کمک کند تا مزیت رقابتی داشته باشند. برخی از تکنیک های رایج تجزیه و تحلیل پیشرفته شامل موارد زیر است:
- داده کاوی. این فرآیند از طریق مجموعه داده های بزرگ مرتب می شود تا الگوها را شناسایی کند و روابطی را برای حل مشکلات از طریق تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد کند.
- تحلیل احساسات این تکنیک از پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل متن و بیومتریک برای شناسایی لحن احساسی پشت بدنه متن استفاده می کند.
- آنالیز خوشه ای. این فرآیند بر اساس شباهت‌هایی که بین آنها یافت می‌شود، بخش‌هایی از داده‌های بدون ساختار را مطابقت می‌دهد.
- پردازش رویداد پیچیده این تکنیک از فناوری برای پیش‌بینی رویدادهای سطح بالا استفاده می‌کند که احتمالاً از مجموعه خاصی از عوامل سطح پایین ناشی می‌شوند.
- تجزیه و تحلیل داده های بزرگ این فرآیند بررسی حجم زیادی از داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار است تا اطلاعاتی مانند الگوهای پنهان، همبستگی ها، روندهای بازار و ترجیحات مشتری را کشف کند.
- فراگیری ماشین. توسعه یادگیری ماشینی به طور چشمگیری سرعت پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها را افزایش داده است و رشته هایی مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی را تسهیل می کند.
- تجسم داده ها. این فرآیند ارائه داده‌ها در قالب گرافیکی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و اشتراک‌گذاری آنها را در بین سازمان‌ها قابل دسترس‌تر می‌کند.
موارد استفاده برای تجزیه و تحلیل پیشرفته چیست؟
موارد زیر تنها چند نمونه از فرآیندهای تجاری است که می توانند از نرم افزارهای تحلیلی پیشرفته بهره مند شوند.
- معیارهای بازاریابی با تجزیه و تحلیل پیشرفته، سازمان های بازاریابی می توانند کمپین های بازاریابی سفارشی و هدفمند ایجاد کنند و از هدر دادن پول برای استراتژی های ناکارآمد جلوگیری کنند. تجزیه و تحلیل نتایج آینده همچنین می تواند به سازمان کمک کند تا فرصت هایی را برای افزایش فروش و بهینه سازی قیف بازاریابی شناسایی کند.
- بهینه سازی زنجیره تامین تجزیه و تحلیل پیشرفته می تواند به سازمان کمک کند تا تقاضا، نوسانات هزینه و تغییر ترجیحات مصرف کننده را برای ایجاد یک زنجیره تامین چابک که بتواند به سرعت با شرایط متغیر بازار سازگار شود، کمک کند.
- مدیریت ریسک. با بررسی مجموعه داده‌های خاص و جریان‌های داده در زمان واقعی، تجزیه و تحلیل پیشرفته می‌تواند به دانشمندان داده کمک کند تا الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است سطوح بالای ریسک را نشان دهند، به عنوان مثال با شناسایی تقلب‌های احتمالی در پرداخت یا بدهی‌های بیمه.
- عملیات تجاری. تجزیه و تحلیل پیشرفته می تواند به سازمان ها کمک کند تا عملیات خود را ساده کنند و آنها را با پیش بینی های بهتر در مورد تغییر شرایط یا روند بازار مطابقت دهند و در نهایت درآمد را افزایش دهند.
ارزیابی ابزارهای تحلیلی پیشرفته
تعدادی پلتفرم تحلیلی پیشرفته در دسترس هستند. هر کدام بسته به مورد استفاده، مزایای متفاوتی را ارائه می دهند. این ابزارها را می توان به دو دسته تقسیم کرد: منبع باز و اختصاصی.
ابزارهای متن باز
ابزارهای منبع باز برای بسیاری از دانشمندان داده که یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل تجویزی را انجام می دهند، به گزینه ای مناسب تبدیل شده اند. آنها شامل زبان های برنامه نویسی و همچنین محیط های محاسباتی از جمله Hadoop و Spark هستند. کاربران معمولاً می گویند که آنها ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته منبع باز را دوست دارند، زیرا آنها معمولاً ارزان هستند، عملکرد قوی ارائه می دهند و توسط یک جامعه کاربری که به طور مداوم ابزارها را نوآوری می کنند، پشتیبانی می شوند.
ابزار اختصاصی
در بخش اختصاصی، فروشندگانی از جمله مایکروسافت، IBM و موسسه SAS همگی ابزارهای تحلیلی پیشرفته ای را ارائه می دهند. اکثر آنها به پیشینه فنی عمیق و درک تکنیک های ریاضی نیاز دارند.
با این حال، در سال‌های اخیر، مجموعه‌ای از ابزارهای تجزیه و تحلیل سلف‌سرویس رشد کرده‌اند تا عملکرد را برای کاربران تجاری قابل دسترس‌تر کنند. Tableau، به ویژه، به یک ابزار رایج تبدیل شده است. در حالی که عملکرد آن نسبت به ابزارهای فنی عمیق‌تر محدودتر است، کاربران را قادر می‌سازد تا تحلیل‌های خوشه‌ای و سایر تحلیل‌های پیشرفته را انجام دهند.
