Zaawansowane analizy danych to idealny sposób na to, aby przetwarzać duże zasoby informacji w celu osiągnięcia celów biznesowych. Przyda się ona na przykład do pozyskania informacji o klientach, aby zaoferować dokładnie dopasowane do ich potrzeb produkty czy usługi. Z naszego artykułu dowiesz się, dlaczego zastosowanie takiej analizy w firmie jest ważne i jakie korzyści może ona przynieść.
Co to jest zaawansowana analiza danych?
Zaawansowana analiza danych obejmuje techniki i narzędzia, które pozwalają na eksplorowanie dużych zbiorów informacji. Mogą one pochodzić z różnych źródeł, na przykład z:
- systemów zarządzania przedsiębiorstwem;
- zewnętrznych baz danych;
- portali informacyjnych czy mediów społecznościowych;
- urządzeń działających w ramach Internetu Rzeczy.
Za ich pomocą możesz szybko skompletować, a następnie przetworzyć i zanalizować dane. To doskonały sposób na to, aby stale dysponować zasobem informacji niezbędnym do rozwoju na rynku oraz do skutecznego przeciwdziałania konkurencji.
Zaawansowana analiza danych może być realizowana zarówno w ramach złożonego systemu IT, jak i pamięci operacyjnej komputera. Częstym rozwiązaniem jest również chmura, która ma wiele zalet:
- skalowalność i elastyczność – w każdej chwili możesz dodać kolejne zasoby informacji, nie martwiąc się o brak miejsca;
- ciągły dostęp do danych niemal z dowolnego miejsca na świecie – wystarczy połączenie internetowe;
- niskie ryzyko przestoju w firmie – stała aktualizacja kopii zapasowych pozwoli szybko odtworzyć utracone w wyniku awarii pliki;
- wysoki poziom bezpieczeństwa – dane są zabezpieczone za pomocą różnych narzędzi, na przykład szyfrowania.
Zaawansowana analiza danych za pomocą chmury to także niższe koszty. Jest to związane z tym, że nie musisz ponosić wydatków na budowę i utrzymanie niezbędnej infrastruktury. Nie ma również potrzeby zatrudniania dodatkowych pracowników, którzy odpowiadaliby za gromadzenie i przetwarzanie danych.
Czym wyróżniają się zaawansowane techniki analizy danych?
W odróżnieniu od tradycyjnych metod analizy danych, zaawansowane mają znacznie bardziej rozbudowany charakter. Zapewniają:
- przetwarzanie ogromnych zbiorów danych, w tym tych, które są rozproszone;
- szybki przepływ informacji, który może być realizowany zarówno w czasie rzeczywistym, jak i w określonych odstępach czasu.
Zaawansowane analizy danych pozwolą zbadać informacje dostępne w różnej formie. Mogą to być zarówno dane pierwotne (nieustrukturyzowane), czyli takie, które nie zostały uporządkowane na przykład w wiesze lub kolumny (przykładem są pliki graficzne lub zdjęciowe), jak i dane ustrukturyzowane, a więc zorganizowane w sposób łatwy do zrozumienia przez systemy informatyczne (między innymi arkusze programu Excel). Spotykane są również dane częściowo ustrukturyzowane, w tym strony WWW czy pliki XML.
Jakie metody obejmują zaawansowane analizy danych?
Zaawansowana analiza danych obejmuje różne metody i narzędzia. Poniżej opiszemy wybrane spośród nich. Bez względu na to, jaki rodzaj wybierzesz, taka analiza zwykle składa się z identycznych etapów. Obejmuje:
- gromadzenie i zapisywanie danych – można je umieścić w hurtowni danych;
- przetwarzanie, czyli weryfikowanie, sortowanie i filtrowanie zebranych rekordów;
- czyszczenie – polega na usuwaniu niekompletnych czy nieprawidłowych pól;
- przeglądanie danych w celu odnalezienia konkretnych wzorców i relacji między nimi.
Aby zaawansowane metody analizy danych przyniosły zamierzony efekt, powinny być wdrażane przez firmę, która ma odpowiednie doświadczenie w tym względzie. Nie warto robić tego samodzielnie, gdyż wymaga to specjalistycznej wiedzy i odpowiednich narzędzi.
Big Data
Big Data to złożone zbiory danych, które umożliwiają analizowanie zgromadzonych zasobów w celu uzyskania nowej wiedzy. Są przydatne na przykład do generowania innowacji w przemyśle czy logistyce. Big Data zawierają ogromną ilość zróżnicowanych danych, które można bardzo szybko przetwarzać.
Modelowanie statystyczne
Modelowanie statystyczne pozwoli zidentyfikować określone zależności oraz przewidzieć przyszłe wyniki na podstawie dostępnych danych. Za jego pomocą można również wyznaczyć czynniki wpływające na dane zjawisko. Takie modelowanie bazuje na przykład na regresji liniowej (prognozuje wyniki w oparciu o konkretny przedział liczbowy) czy logistycznej (pod uwagę bierze wartość zmiennej jakościowej).
Machine learning
Analizowanie zbiorów danych umożliwia również uczenie maszynowe, które polega na zdobywaniu nowej wiedzy przez systemy komputerowe. Na podstawie dostarczonych danych są one w stanie udzielać rekomendacji w odniesieniu do tego, co należy zrobić w określonej sytuacji. Przydaje się to na przykład do wyznaczania trendów rynkowych.
Analiza predykcyjna
Analiza predykcyjna zajmuje się prognozowaniem przyszłych zdarzeń na podstawie danych historycznych. Pozwala między innymi prognozować sprzedaż, co umożliwi wyznaczenie optymalnego poziomu podaży w poszczególnych okresach roku. W nowoczesnych rozwiązaniach stosuje się techniki z zakresu sztucznej inteligencji, w tym sieci neuronowe.
Jakie znaczenie ma zaawansowana analiza danych? Przykłady w odniesieniu do konkretnych branż
Stosowanie zaawansowanej analizy danych jest bardzo korzystne. Może przyczynić się do zwiększenia efektywności działania firm z różnych branż, na przykład finansowej i medycznej. Efektem takiej analizy jest zoptymalizowanie procesów biznesowych, ułatwienie podejmowania decyzji oraz ograniczenie kosztów działalności. Inną zaletą jest zdobycie i utrzymanie przewagi rynkowej.
Branża finansowa
Firmy oferujące usługi finansowe mogą wykorzystać zaawansowane analizy danych do śledzenia transakcji. Pozwoli to szybko wykryć ewentualne nieprawidłowości i zidentyfikować próby oszustw. Taką możliwość daje porównanie danych na przykład pod kątem wartości transakcji.
Branża medyczna
W branży medycznej zaawansowane techniki analizy danych pomagają kontrolować informacje zgromadzone w kartotekach pod względem ich prawidłowości, a także szybciej pozyskiwać dane na temat pacjentów. Jest to istotne z punktu widzenia skuteczności diagnostyki i leczenia, jak również obniżenia kosztów świadczonych usług.
Branża marketingowa
Zaawansowane analizy danych to idealny sposób na to, aby lepiej zrozumieć potrzeby klientów oraz zidentyfikować przyszłe trendy rynkowe. Dane dotyczące na przykład ilości czasu spędzanego przez użytkowników w internecie, a także rodzaju odwiedzanych przez nich stron WWW czy aktywności podejmowanej w sieci przydadzą się do zaplanowania strategii reklamowej i stworzenia spersonalizowanych przekazów marketingowych. Efektem jest idealne dopasowanie działań promocyjnych do oczekiwań klientów, co pozwoli zwiększyć sprzedaż i odnieść sukces rynkowy.
Branża handlowa
W branży handlowej zaawansowana analityka danych to świetny sposób na to, aby wyznaczyć optymalny poziom cen i podaży oraz określić właściwe parametry produktów. Dane dotyczące na przykład aktualnej sytuacji na rynku, oferty konkurentów oraz potrzeb klientów pomogą opracować odpowiednią strategię działania, co pozwoli osiągnąć cele biznesowe. To również wydatne wsparcie podczas szukania szans i nisz rynkowych.
Branża logistyczna
Także logistyka, szczególnie transport, na szeroką skalę może skorzystać ze zdobyczy zaawansowanej analizy danych. Nowatorskie narzędzia służą na przykład do wyznaczania optymalnych tras, po jakich poruszają się samochody ciężarowe. W tym zakresie przydatne są dane na temat natężenia ruchu drogowego przesyłane do urządzeń GPS w czasie rzeczywistym.
Inne przykłady to efektywna regulacja ruchu drogowego w celu zmniejszenia korków czy wzrost efektywności transportu publicznego. Takie działania prowadzą do zmniejszenia kosztów oraz ograniczenia zużycia paliwa, a więc korzyści zarówno finansowych, jak i ekologicznych.
Branża rolnicza
Zaawansowane analizy danych mogą zostać z powodzeniem wykorzystane także w branży rolniczej. Informacje napływające z satelitów czy czujników umieszczonych w różnych maszynach pomogą lepiej wykorzystać dostępne zasoby, a także efektywniej zaplanować uprawy.