Dankzij big data en analysediensten zijn bedrijven enorm getransformeerd. De meeste bedrijven zijn zich er nu van bewust hoe ze de enorme hoeveelheden gegevens die voortdurend in hun activiteiten terechtkomen, kunnen verzamelen en deze met behulp van analyses kunnen omzetten in zinvolle inzichten. Gezien de voordelen zijn big data en analytische diensten nu vereist voor elk bedrijf dat zijn commerciële potentieel wil maximaliseren.
Wat is een data-analyseservice?
Data-analyseservice is het proces van het omzetten van onbewerkte gegevens in zinvolle inzichten. Het omvat een verscheidenheid aan tools, technologieën en procedures die gegevens gebruiken om trends te identificeren en problemen op te lossen. Data-analyse heeft het potentieel om bedrijfsprocessen te veranderen, de besluitvorming te verbeteren en zakelijk succes te stimuleren.
Wat is Big Data Analytics-service?
Big data verwijst naar enorme verzamelingen van gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde gegevens die continu met grote snelheid en volume worden gegenereerd. Doorgaans wordt big data gemeten in terabytes of petabytes. Eén petabyte is gelijk aan één miljoen gigabyte. Om dit in context te plaatsen, bedenk dat een enkele HD-film ongeveer 4 terabyte aan gegevens bevat. Eén petabyte is gelijk aan 250,000 films. Grote datasets kunnen in grootte variëren van honderden gigabytes tot miljoenen petabytes.
Het proces van het ontdekken van patronen, trends en koppelingen in enorme databases staat bekend als big data-analyse. Deze gecompliceerde analyses vereisen gespecialiseerde tools en technologie, evenals computerkracht en gegevensopslag op grote schaal.
Hoe data-analyseservice uw bedrijf ten goede kan komen
De meeste bedrijven zijn zich terdege bewust van de voordelen van data-analyseservice. Gegevens zijn van cruciaal belang en gegevensanalyse kan uw bedrijf helpen de output te verhogen, de kosten te verlagen en de besluitvorming te verbeteren. Volgens een peiling gelooft ongeveer 90% van de deelnemende zakelijke gebruikers dat data en analytische diensten cruciaal zijn voor de digitale transformatiedoelstellingen van hun organisatie.
Het juiste gebruik van big data kan ten goede komen aan bedrijven van elke omvang en in elke branche. Big data en analytische diensten bieden tal van voordelen, zoals verbeterde besluitvorming, meer innovatie en optimale productprijzen. Laten we de belangrijkste voordelen van analytische services eens nader bekijken:
#1. Klantenbehoud en Acquisitie
De digitale voetafdrukken van klanten onthullen een schat aan informatie over hun voorkeuren, verlangens, koopgewoonten, enzovoort. Klantinformatie kan door bedrijven worden verzameld uit verschillende bronnen, waaronder sociale media, traditionele detailhandel en e-commerce. Bedrijven kunnen leren over consumentengedrag om een meer gepersonaliseerde ervaring te bieden door data-analysediensten te gebruiken om op basis van deze data gedetailleerde klantprofielen te ontwikkelen.
Een bedrijf kan analytische diensten en big data gebruiken om consumentenpatronen te observeren en vervolgens zijn producten en diensten aan te passen aan de specifieke eisen van elke klant. Dit verhoogt het klantplezier, de merkloyaliteit en uiteindelijk het inkomen drastisch.
#2. Weloverwogen beslissingen nemen
Bedrijven kunnen data-analyse gebruiken om de besluitvorming te onderbouwen en verliezen te verminderen. Prescriptieve analytische diensten kunnen adviseren over wat te doen als reactie op veranderingen in het bedrijf. Aan de andere kant kunnen voorspellende analyses advies geven over hoe het bedrijf op deze veranderingen moet reageren.
Een bedrijf kan bijvoorbeeld een model gebruiken om te voorspellen hoe veranderingen in prijzen of productaanbiedingen de vraag van klanten zullen beïnvloeden. Om de levensvatbaarheid van de door dergelijke modellen gegenereerde hypothesen te beoordelen, kan het essentieel zijn om de gepresenteerde items aan te passen. Na het verzamelen van verkoopgegevens over de bijgewerkte items, kunnen bedrijven data-analyseservices en -tools gebruiken om de prestaties van de aanpassingen te beoordelen en de resultaten te illustreren. Dit zal besluitvormers helpen om te bepalen of de veranderingen in het hele bedrijf moeten worden doorgevoerd.
#3. Promoties die specifiek en gericht zijn
Bedrijven kunnen via data-analysediensten op maat gemaakte producten en diensten aan hun doelmarkt aanbieden zonder een fortuin uit te geven aan mislukte reclamecampagnes. Bedrijven kunnen consumentengedrag onderzoeken door verkooppuntentransacties en internetaankopen te analyseren. Met behulp van deze informatie ontwikkelen organisaties gerichte en gerichte marketingstrategieën om hen te helpen aan de verwachtingen van de consument te voldoen en merkloyaliteit te stimuleren.
#4. Maak de procedure efficiënter.
Organisaties kunnen profiteren van data-analysediensten om de operationele effectiviteit te verbeteren. Het verzamelen en analyseren van gegevens in de toeleveringsketen kan de bron van productievertragingen of knelpunten onthullen en mogelijke toekomstige problemen helpen voorspellen. Als uit een vraagprognose blijkt dat deze leverancier niet in staat zal zijn om het volume te verwerken dat nodig is voor de kerstperiode, kan een organisatie deze aanvullen of vervangen. Dit zou productievertragingen helpen voorkomen.
Veel bedrijven, vooral die in de detailhandel, worstelen om hun voorraadniveaus te maximaliseren. Gegevensanalyseservices kunnen organisaties helpen bij het bepalen van het juiste aanbod voor al hun producten op basis van factoren zoals seizoensinvloeden, feestdagen en tijdelijke trends.
#5. Potentiële risico's identificeren
Organisaties opereren in omgevingen met een hoog risico, waardoor het gebruik van effectieve risicobeheeroplossingen noodzakelijk is om met moeilijkheden om te gaan. De ontwikkeling van effectieve procedures en tactieken voor risicobeheer is in de eerste plaats afhankelijk van big data.
Big data-analyseservices en -technologieën verminderen risico's snel door complexe beslissingen te optimaliseren voor onvoorziene gebeurtenissen en potentiële bedreigingen.
Daarnaast kunnen organisaties data-analysediensten gebruiken om verliezen na een tegenslag te beperken. Als een bedrijf de vraag naar een product overschat, kan data-analyse worden gebruikt om de ideale prijsstelling voor een uitverkoop te vinden om voorraad te elimineren. Een bedrijf kan zelfs statistische modellen maken die automatisch antwoorden genereren op chronische problemen.
#6. Verhoog de veiligheid
Er zijn bedreigingen voor de gegevensbeveiliging voor alle bedrijven. Organisaties kunnen data-analysediensten gebruiken om de fundamentele oorzaken van eerdere datalekken bloot te leggen door relevante data te analyseren en weer te geven. De IT-divisie kan bijvoorbeeld toepassingen voor gegevensanalyse gebruiken om logboeken te analyseren, visualiseren en controleren om het pad en het punt van oorsprong van een aanval te bepalen. IT kan deze gegevens gebruiken om problemen op te sporen en aan te pakken. IT-afdelingen kunnen statistische modellen gebruiken om potentiële gevaren te detecteren en te voorkomen. Een op belasting gebaseerde aanval die doorgaans gepaard gaat met abnormaal toegangsgedrag, is een gedistribueerde denial-of-service (DDoS)-aanval. Organisaties kunnen deze modellen zo configureren dat ze voor onbepaalde tijd kunnen worden uitgevoerd, met daarop gebouwde bewakings- en waarschuwingssystemen om verschillen te detecteren en te markeren, zodat beveiligingsprofessionals snel kunnen reageren.
Topgegevensanalyseservicebedrijven
#1. WetenschapSoft
ScienceSoft ontwerpt al sinds 1989 efficiënte analysesystemen die verschillende gegevensbronnen integreren in één punt van waarheid en betrouwbare inzichten bieden voor gegevensgestuurde besluitvorming.
Productie, gezondheidszorg, detailhandel, BFSI, logistiek, energie, telecom en meer dan 25 andere industrieën worden bediend door ScienceSoft-professionals. Ze bouwen ETL/ELT-pijplijnen, datameren, datawarehouses, BI-tools, AI/ML-modules (bijvoorbeeld voor voorspellende analyses en beeldanalyse) en bieden moderniserings-, integratie- en ondersteuningsdiensten voor oudere analysesystemen.
Klanten omschrijven ScienceSoft in hun testimonials als probleemoplossers. Het team elimineert gegevenssilo's, automatiseert gegevensbeheer en rapportage om menselijk werk te verminderen, verbetert de BI-prestaties en maakt gebruiksvriendelijke dashboards. Sommige bedrijven rapporteren tot 100x snellere data-analyse en rapportage, evenals een verbetering van 80% in de productiviteit van hun analyseteams.
#2. Innowise Groep
Met meer dan vijftien jaar ervaring in softwareontwikkeling is Innowise Group gespecialiseerd in het ontwikkelen van creatieve softwareoplossingen. Hun softwareontwikkelaars werken ijverig vanuit hun hoofdkantoor in Warschau om nieuwe oplossingen te produceren die organisaties helpen bloeien.
Klanten kunnen hun data-analyse en managementervaring gebruiken om hun data te beheren op een manier die de waarde ervan maximaliseert. Ze werken met elke klant afzonderlijk om hun behoeften te identificeren en te analyseren, zodat ze de best mogelijke selectie kunnen maken.
#3. Integreer.io
Integrate.io is een informatietechnologie- en dienstenbedrijf dat een data-integratieplatform aanbiedt. Het kan al uw gegevensbronnen met elkaar verbinden. Het is compatibel met online analytische gegevensbronnen zoals AWS Redshift en Google BigQuery.
Daarnaast biedt het marketing-, verkoop-, klantenservice- en ontwikkelingsoplossingen. Integrate.io biedt oplossingen voor de retail-, hotel- en reclamebranche.
Gegevensverrijking, gerichte communicatie, op maat gemaakte e-mails, slimme segmentatie en andere functies zijn beschikbaar in de marketingoplossing van Integrate.io. De klantondersteuningsoplossing kan u helpen bepalen welke bedrijfsmethoden moeten worden aangepast. De verkoopoplossing zal krachtige analyses bevatten.
#4. Indium-software
Indium Software is een leverancier van technologische oplossingen met een sterke achtergrond in data-analyse en data-engineering. Zijn aanwezigheid in de branche gedurende meer dan 20 jaar plaatst het volgens Clutch in de top 15 van Big Data-adviesbureaus.
De data-oplossingen van Indium zijn sterk en geavanceerd, met projectbeheer dat 24 uur per dag, zeven dagen per week beschikbaar is. Het biedt een uitgebreide set gegevensanalyseservices aan bedrijven om de waarde van hun realtime, historische of externe gegevens te optimaliseren.
#5. InData Labs
InData Labs is een belangrijke leverancier van AI- en Big Data-oplossingen. Het creëert AI-aangedreven oplossingen om moderne big data zakelijke zorgen aan te pakken, klanten te helpen bij het extraheren van bruikbare inzichten uit real-time data en deze toe te passen op effectieve digitale transformatie.
InData Labs ontwikkelt unieke software voor bedrijven van elke omvang en uit verschillende sectoren, waaronder logistiek, gezondheidszorg, sport en welzijn, e-commerce, productie, marketing, gaming en entertainment.
Het doel van InData Labs is om haar klanten te helpen bij het implementeren van AI om hun bedrijf op te schalen en de operationele activiteiten te vereenvoudigen.
#6. Oxagiel
Oxagile is een full-service softwareontwikkelingsbedrijf dat gespecialiseerd is in traditionele en geavanceerde data-analyse voor media, entertainment, reclame, e-commerce, detailhandel en andere bedrijven en domeinen.
Gegevensanalyse en -visualisatie, aangepaste rapportage en dashboarding, geavanceerde BI-toolimplementatie, BI-systeemoptimalisatie, volledige ML-analyse en andere diensten behoren tot de specialiteiten van het bedrijf.
Oxagile lost met deze kennis een verscheidenheid aan zakelijke problemen op, waaronder hypersegmentatie van klanten, gegevensgestuurde aanbevelingen en abonnementspakketten, en aanpassing van marketingcampagnes. De technologiestapel van Oxagile omvat AWS- en Google-dataservices, evenals gerenommeerde BI-oplossingen zoals Tableau, Qlik, Looker, Microsoft Power BI en andere.
#7. ventilatie
Vention is een op maat gemaakt softwareontwikkelingsbedrijf dat startups en organisaties helpt bij het stroomlijnen en toekomstbestendig maken van hun analyseprocessen. De gespecialiseerde teams van Vention creëren gebruikersgerichte en op maat gemaakte oplossingen, waardoor klanten de waarde kunnen benutten van inzichten die zijn verkregen uit miljarden interacties.
#8. SG-analyse
SG Analytics, een wereldwijd inzicht- en analysebedrijf met hoofdkantoor in Pune, werd opgericht in 2007 en is een toonaangevende leverancier van datagericht onderzoek, contextuele analyse en ESG-diensten aan Fortune 500-bedrijven in de sectoren BFSI, Technologie, Media & Entertainment en Gezondheidszorg .
SG Analytics is een bedrijf dat voldoet aan de AVG en ISO/IEC 27001: 2013 met meer dan 1100 mensen en kantoren in de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk, Zwitserland, Canada en India.
Het bedrijf ontving de prijs "Regional Best Employer" in 2016 en 2017 en behield zijn reputatie in 2018. AIMs 2022 Report erkende de organisatie als een belangrijke deelnemer onder Data Science Providers in India.
Google Analytics-service
Google Analytics is een tool die gegevens van uw websites en apps verzamelt om rapporten te leveren die zakelijke inzichten bieden.
Hoe werkt de Google Analytics-service?
#1. Website-evaluatie
Om een website te meten, moet je eerst een Google Analytics account aanmaken. Plaats vervolgens op elke pagina van uw website een kort stukje JavaScript-meetcode. Wanneer een persoon een webpagina bekijkt, verzamelt de trackingcode pseudonieme gegevens over hoe die gebruiker met de pagina omgaat.
Voor de Google Store kan de meetcode weergeven hoeveel klanten een pagina met drinkartikelen hebben bezocht versus een pagina met huishoudelijke artikelen. Het kan ons ook vertellen hoeveel gebruikers een item hebben gekocht, zoals een Android-pop, door bij te houden of ze de aankoopbevestigingspagina hebben bereikt.
De meetcode verzamelt ook informatie van de browser, zoals de taalinstelling, het browsertype (zoals Chrome of Safari), het apparaat en het besturingssysteem waarop de browser draait. Het kan ook de 'verkeersbron' volgen, of wat gebruikers in de eerste plaats naar de site heeft getrokken. Dit kan een zoekmachine, een advertentie of een e-mailmarketingcampagne zijn.
#2. Rapportage en verwerking
Wanneer de meetcode gegevens verzamelt, verpakt deze en verzendt deze naar Google Analytics, waar deze wordt verwerkt tot rapporten. Analytics verzamelt en organiseert gegevens op basis van specifieke criteria, zoals of het apparaat van een gebruiker mobiel of desktop is, of welke browser ze gebruiken.
Er zijn echter configuratie-opties waarmee u kunt aanpassen hoe die gegevens worden verwerkt. U kunt bijvoorbeeld een filter gebruiken om ervoor te zorgen dat uw gegevens geen intern bedrijfsverkeer of ontwikkelaarsactiviteiten bevatten.
Nadat de gegevens door Analytics zijn verwerkt, worden ze opgeslagen in een database en kunnen ze niet meer worden gewijzigd.
Sluit dus bij het configureren van uw instellingen geen gegevens uit waarvan u denkt dat u ze later zou willen bestuderen. Zodra de gegevens zijn verwerkt en opgeslagen in de database, worden deze weergegeven als rapporten in Google Analytics.
Wat is Business Analytics-service?
Bedrijfsanalyse is een term die verwijst naar het beheer van de gegevens van een organisatie, met een focus op statistische analyse. Het omvat het gebruik van moderne technologie en procedures om gegevens uit een breed scala aan bronnen en in enorme hoeveelheden te analyseren.
Voordelen van Business Analytics voor een bedrijf
- Presenteer informatie op een logische en geordende manier.
- Onderzoek de gegevens van het bedrijf.
- Gebruik geschikte indicatoren om de besluitvorming te ondersteunen.
- Consolideer alle gegevens, inclusief aankopen, verkopen, boekhouding en klanten.
- Gebruik dezelfde indicaties voor het hele bedrijf om het besluitvormingsproces te automatiseren.
- Vergroot de zichtbaarheid van cijfers, afwijkingen en afwijkingen.
- Voorspel trends en anticipeer op zakelijke uitdagingen.
Zoals u kunt zien, zijn de voordelen van data-analyse voor een bedrijf talrijk en vormen ze een essentiële bron van informatie waarop strategische beslissingen kunnen worden gebaseerd en met vertrouwen de toekomst kunnen worden voorspeld.
Bedrijfsanalisten kunnen goede datavisualisatie gebruiken om enorme datasets en statistieken te vertalen in diagrammen, grafieken en andere functies die het gemakkelijker maken om data weer te geven en te begrijpen, en om realtime inzichten, trends en uitschieters te delen.
Wat is de reikwijdte van bedrijfsanalyse?
Hier zijn enkele van de fundamentele stappen van een sterk Business Analytics-plan.
#1. Onderzoek en identificeer zakelijke vereisten
De eerste stap in het bedrijfsanalyseproces is begrijpen wat het bedrijf wil verbeteren of welk probleem het wil oplossen.
De stakeholders, gebruikers met proceskennis en de analist(en) beslissen over de relevante data om deze doelstellingen te realiseren.
Tijdens deze fase moeten belangrijke aandachtspunten worden aangepakt, zoals "wat zijn de beschikbare gegevens", "hoe kunnen we deze gebruiken" en "hebben we voldoende gegevens".
#2. Mijnbouw van Macrodata
Deze fase omvat het opschonen van de gegevens en het uitvoeren van berekeningen voor verloren gegevens, het verwijderen van uitschieters en het wijzigen van combinaties van variabelen om geheel nieuwe variabelen te genereren.
In deze situatie kan al een gespecialiseerd hulpmiddel worden gebruikt.
Tijdreeksgrafieken worden gemaakt om normale of ongelijksoortige waarden weer te geven.
Het verwijderen van afwijkende waarden uit de dataset is een kritieke taak in deze stap, omdat verschillende waarden vaak de nauwkeurigheid van het model beïnvloeden als ze in de dataset mogen blijven.
De analist krijgt een beter inzicht in de data als deze schoon is. Hij of zij zal spreidingsdiagrammen gebruiken om de gegevens te traceren om onderlinge relaties of verkeerde uitlijningen te vinden. Hij of zij zal alle mogelijke gegevensbereiken visueel onderzoeken en de gegevens synthetiseren met behulp van geschikte visualisatie en beschrijvende statistieken om belanghebbenden te helpen een basiskennis te verkrijgen.
#3. Analyse van gegevens
De analist zal alle aspecten vinden die verband houden met een doeldynamiek met behulp van statistische analysebenaderingen zoals correlatieanalyse en hypothesetesten.
Ook zal hij of zij een simpele regressieanalyse uitvoeren om te kijken of er simpele voorspellingen gedaan kunnen worden.
Bovendien worden alternatieve groeperingen gecontrasteerd met verschillende scenario's, die vervolgens worden onderzocht via hypothesetesten.
#4. Voorspel wat er waarschijnlijk gaat gebeuren.
Voorspellende analyses worden gebruikt in bedrijfsanalyses om proactief te zijn bij het nemen van beslissingen. De analist gebruikt voorspellingstechnieken zoals beslissingsbomen, neurale netwerken en logistische regressie om gegevens te modereren.
Deze strategieën bieden nieuwe ideeën en modellen, onthullen verbanden en "verborgen bewijs" van de meest invloedrijke variabelen. De analist vergelijkt vervolgens de voorspelde waarden met de werkelijke waarden en berekent de voorspellende fouten.
Er worden doorgaans meerdere voorspellingsmodellen uitgevoerd en het best scorende model wordt gekozen op basis van precisie en prestaties.
#5. Zoek naar het beste antwoord.
De analist voert hypothetische scenario's uit met behulp van de coëfficiënten en uitkomsten van het voorspellingsmodel. De analist zal door de manager gedefinieerde doelstellingen gebruiken om de optimale oplossing te ontdekken, rekening houdend met restricties en beperkingen.
De analist kiest de ideale oplossing en het ideale model op basis van het minste aantal fouten, bedrijfsobjecten en intuïtief besef van de modelcoëfficiënten die het meest zijn afgestemd op het strategische doel van de organisatie.
#6. Besluitvorming en resultaatevaluatie
De analist neemt beslissingen op basis van modelbevindingen en bedrijfsdoelstellingen.
Na een vooraf bepaalde tijd wordt de actie gemeten.
#7. Werk het systeem bij met de uitkomst van de beslissing.
Ten slotte worden de beslissings- en actie-outputs van het model, evenals nieuwe lessen, opgeslagen in de database.
Er wordt informatie verstrekt zoals "Heeft de beslissing en actie gewerkt?", "Hoe verging de behandelingsgroep zich tot de controlegroep?" en "Wat was de ROI?" Hierdoor ontstaat een steeds veranderende database die continu wordt aangevuld met nieuwe inzichten en kennis.
Hoe werkt analyse?
Analytics verzamelt en organiseert gegevens op basis van specifieke criteria, zoals of het apparaat van een gebruiker mobiel of desktop is, of welke browser ze gebruiken. Er zijn echter configuratie-opties waarmee u kunt aanpassen hoe die gegevens worden verwerkt.
Wat is Analytics op mijn telefoon?
Met telefoonanalyse kunt u de effectiviteit van telefoongesprekken volgen als onderdeel van de conversietrechter. Als u Telefoonanalyse wilt gebruiken, configureert u uw Analytics-property en voegt u een fragment toe aan uw Analytics-trackingcode op elke pagina waar uw telefoonnummer wordt weergegeven.
Conclusie
Data-analyseservices kunnen een bedrijf met alles helpen, van het personaliseren van een marketingboodschap voor een specifieke klant tot het identificeren en beperken van bedrijfsrisico's.
Gerelateerde artikelen
- DATA-ANALYSE-TOOLS: 13+ beste data-analistentools 2023
- GEGEVENSBEHEERPLATFORM: Wat is DMP en de beste platforms
- DATA ANALYSE BEDRIJVEN: Top Data Analytics Bedrijven van 2023
- Wat is een Big Data Engineer en hoe word je er een?
Referenties
