Аналитика данных
Аналитика данных - это обобщающий термин, обозначающий множество различных способов анализа данных. Подробнее о видах анализа данных можно узнать из этой статьи.
Определение аналитики данных
Аналитика данных - это обобщающий термин, обозначающий множество различных способов анализа данных. Она может проводиться как в облаке, так и в локальной сети, и может использовать методы статистики, интеллектуального анализа данных, прогнозного моделирования и машинного обучения.
Инструментами для анализа данных могут быть электронные таблицы, базы данных, статистические программы и онлайн-дашборды. Все эти инструменты позволяют получить информацию о клиентах, конкурентах и эффективности бизнеса. Они также могут помочь бизнесу принимать более эффективные решения, отражая тенденции и взаимосвязь между факторами (например, объем продаж в зависимости от погодных условий).
Анализ данных часто начинается с описательного анализа, который позволяет понять, что произошло, почему и как это исправить. Предиктивная аналитика изучает то, что может произойти дальше, а предписывающая аналитика рекомендует конкретные действия или решения, основанные на полученных прогнозах.
BI - приложения
Аналитика данных имеет множество применений. Как правило, бизнес-аналитик берет достаточно большой объем данных и использует их для выявления тенденций или прогнозирования будущего. Многие функции бизнеса полагаются именно на анализ данных для принятия решений - фактически, почти все. Помимо бизнес-аналитики, которая занимается исключительно анализом данных с целью оптимизации процессов принятия решений, дата-инженеры, а также сотрудники отделов продаж и маркетинга используют анализ данных для оптимизации своей повседневной деятельности.
Один из наиболее популярных на сегодняшний день видов анализа данных известен как веб-аналитика, которая включает в себя сбор данных о том, кто посещает веб-сайт и что именно они делают, когда попадают на него и т.д.
Типы аналитики данных
Существует несколько типов стратегий анализа данных, включая следующие:
- Описательная аналитика: тип стратегии анализа данных, который используется для того, чтобы дать руководству компаний четкое представление о том, что происходило в определенный момент в прошлом. Она предполагает анализ исторических данных с целью выявления каких-либо закономерностей;
- Диагностическая аналитика: как следует из названия, этот тип стратегии анализа данных используется для диагностики проблем и вопросов, возникших и возникающих в бизнесе. Хотя он не может сказать Вам, что именно вызвало ту или иную проблему, он может определить возможных «виновников» произошедшего;
- Предиктивная аналитика: тип стратегии анализа данных, используемый для оценки того, что может произойти в будущем, на основе того, что происходило в прошлом и происходит в данный момент. Он часто используется при принятии важных бизнес-решений или в процессе планирования на долгосрочную перспективу.
Использование аналитики данных в бизнесе
В контексте бизнеса аналитика данных - это наука об изучении необработанных данных с целью получения значимых инсайтов на основе полученной информации. Аналитика данных (DA) используется во многих отраслях промышленности для того, чтобы позволить компаниям и организациям принимать более эффективные бизнес-решения, и в науке - для проверки или опровержения существующих моделей или теорий. Технологии и методы анализа данных широко используются в коммерческих отраслях для того, чтобы организации могли принимать более обоснованные бизнес-решения, а ученые - для проверки или опровержения научных моделей, теорий и гипотез.
Аналитику данных можно считать подмножеством бизнес-аналитики (BI), которая представляет собой широкий набор приложений и методологий для сбора, хранения, анализа и предоставления доступа к данным, позволяющих помочь пользователям принимать более эффективные бизнес-решения. Кроме того, BI может включать в себя презентации, которые предоставляют конечным пользователям такие инструменты, как дашборды, оценочные листы, отчеты и оповещения о важных изменениях в бизнес-среде организации.
Почему анализ данных так важен?
- Максимизация прибыли и ROI. Понимание того, как Ваши усилия приносят плоды, становится проще, когда они поддаются количественному измерению, чем и занимается анализ данных. Важность принятия обоснованных решений на базе исторических показателей, а также точные прогнозы на будущее, которые может дать анализ данных, ценны как для малых, так и для больших компаний;
- Автоматизация трудоемких процессов. Человеский фактор никто не отменял ... Анализ данных позволяет автоматизировать некоторые из процессов, тем самым полностью исключая возможность ошибок и обеспечивая согласованность действий в рамках всей организации. Он также необходим и для масштабирования DataOps.
Примеры
Аналитика данных - это многогранная область с широким спектром применения в самых различных отраслях. В финансовой сфере компании, занимающиеся торговлей, такие как Citadel, используют аналитику данных для принятия решений на фондовом рынке за доли секунды, используя исторические данные и различные каналы связи в режиме реального времени для оптимизации своих стратегий. В сфере здравоохранения такие организации, как IBM Watson Health, используют аналитику данных для анализа историй болезней и медицинских исследований, помогая находить более персонализированные варианты лечения и профилактики заболеваний. Такие гиганты розничной торговли, как Amazon, используют аналитику данных для предоставления кастомизированных рекомендаций по товарам на основе истории просмотров и покупок пользователей, что повышает удобство совершения покупок. Все эти примеры показывают то, как аналитика данных позволяет организациям извлекать ценные сведения из данных, повышая эффективность и принимая решения, основанные на данных.
