Благодаря большим данным и службам аналитики предприятия претерпели огромные изменения. Большинство предприятий теперь знают, как собирать огромные объемы данных, которые постоянно поступают в их деятельность, и превращать их в ценные идеи с помощью аналитики. Благодаря своим преимуществам большие данные и аналитические услуги теперь необходимы любой компании, стремящейся максимизировать свой коммерческий потенциал.
Что такое служба аналитики данных?
Служба анализа данных — это процесс преобразования необработанных данных в осмысленные идеи. Он включает в себя множество инструментов, технологий и процедур, которые используют данные для выявления тенденций и решения проблем. Аналитика данных может изменить корпоративные процессы, улучшить процесс принятия решений и добиться успеха в бизнесе.
Что такое служба аналитики больших данных?
Большие данные — это массивные наборы структурированных, неструктурированных и частично структурированных данных, которые непрерывно генерируются с большой скоростью и в больших объемах. Как правило, большие данные измеряются в терабайтах или петабайтах. Один петабайт равен одному миллиону гигабайт. Чтобы представить это в контексте, учтите, что один HD-фильм содержит примерно 4 терабайта данных. Один петабайт равен 250,000 XNUMX фильмов. Большие наборы данных могут иметь размер от сотен гигабайт до миллионов петабайт.
Процесс обнаружения закономерностей, тенденций и связей в огромных базах данных известен как аналитика больших данных. Эти сложные анализы требуют специализированных инструментов и технологий, а также мощности компьютера и хранения данных в больших масштабах.
Как служба аналитики данных может принести пользу вашему бизнесу
Большинство компаний хорошо осведомлены о преимуществах службы аналитики данных. Данные имеют решающее значение, и аналитика данных может помочь вашей компании увеличить производительность, снизить расходы и улучшить процесс принятия решений. Согласно опросу, около 90% участвующих бизнес-пользователей считают, что данные и аналитические услуги имеют решающее значение для целей цифровой трансформации их организации.
Надлежащее использование больших данных может принести пользу компаниям всех размеров и отраслей. Большие данные и аналитические услуги обеспечивают многочисленные преимущества, такие как более эффективное принятие решений, расширение инноваций и оптимальные цены на продукты. Рассмотрим подробнее ключевые преимущества аналитических сервисов:
№1. Удержание и привлечение клиентов
Цифровые следы клиентов раскрывают огромное количество информации об их предпочтениях, желаниях, покупательских привычках и так далее. Информация о клиентах может быть собрана предприятиями из различных источников, включая социальные сети, традиционную розничную торговлю и электронную коммерцию. Компании могут узнать о поведении потребителей, чтобы обеспечить более персонализированный опыт, используя службы анализа данных для разработки подробных профилей клиентов на основе этих данных.
Компания может использовать аналитические услуги и большие данные для наблюдения за потребительскими моделями, а затем персонализировать свои продукты и услуги в соответствии с конкретными требованиями каждого клиента. Это значительно увеличивает удовольствие клиентов, лояльность к бренду и, в конечном итоге, доход.
№ 2. Принятие обоснованных решений
Предприятия могут использовать аналитику данных для принятия обоснованных решений и сокращения потерь. Предписывающие аналитические услуги могут посоветовать, что делать в ответ на изменения в бизнесе. С другой стороны, предиктивная аналитика может посоветовать, как фирма должна реагировать на эти изменения.
Корпорация, например, может использовать модель для прогнозирования того, как изменения в ценах или предложениях продуктов повлияют на спрос клиентов. Для оценки жизнеспособности гипотез, порожденных такими моделями, может оказаться необходимым модифицировать представленные элементы. После сбора данных о продажах обновленных товаров предприятия могут использовать службы и инструменты анализа данных для оценки эффективности корректировок и иллюстрации результатов. Это поможет лицам, принимающим решения, определить, следует ли внедрять изменения во всей фирме.
№3. Рекламные акции, которые являются конкретными и целенаправленными
Компании могут предлагать индивидуальные продукты и услуги для своего целевого рынка с помощью услуг по анализу данных, не тратя целое состояние на неудачные рекламные кампании. Предприятия могут исследовать потребительские привычки, анализируя транзакции в торговых точках и покупки в Интернете. Используя эту информацию, организации разрабатывают сфокусированные и целевые маркетинговые стратегии, чтобы помочь им оправдать ожидания потребителей и повысить лояльность к бренду.
№ 4. Сделайте процедуру более эффективной.
Организации могут воспользоваться услугами анализа данных для повышения операционной эффективности. Сбор и анализ данных в цепочке поставок могут выявить источник производственных задержек или узких мест и помочь предсказать возможные будущие проблемы. Если прогноз спроса предполагает, что этот поставщик не сможет справиться с объемом, необходимым для рождественского сезона, организация может дополнить или заменить его. Это поможет избежать задержек производства.
Многие предприятия, особенно в сфере розничной торговли, изо всех сил пытаются максимизировать уровень своих запасов. Услуги анализа данных могут помочь организациям определить подходящие поставки для всех своих продуктов на основе таких факторов, как сезонность, праздники и вековые тенденции.
№ 5. Выявление потенциальных рисков
Организации работают в условиях высокого риска, что требует использования эффективных решений по управлению рисками для преодоления трудностей. Разработка эффективных процедур и тактик управления рисками в первую очередь зависит от больших данных.
Услуги и технологии анализа больших данных быстро снижают риски, оптимизируя сложные решения для непредвиденных ситуаций и потенциальных угроз.
Кроме того, организации могут использовать службы анализа данных для уменьшения потерь после неудачи. Если корпорация переоценивает спрос на продукт, можно использовать анализ данных, чтобы найти идеальную цену для распродажи, чтобы исключить запасы. Компания может даже создавать статистические модели, которые автоматически генерируют ответы на хронические проблемы.
№6. Повышение безопасности
Угрозы безопасности данных существуют для всех предприятий. Организации могут использовать службы анализа данных, чтобы выявить основные причины более ранних утечек данных, анализируя и отображая соответствующие данные. Например, ИТ-подразделение может использовать приложения для анализа данных для анализа, визуализации и аудита журналов, чтобы определить путь и точку происхождения атаки. ИТ-отдел может использовать эти данные для поиска и устранения проблем. ИТ-отделы могут использовать статистические модели для обнаружения и предотвращения потенциальных опасностей. Атака на основе нагрузки, которая обычно связана с аномальным поведением при доступе, представляет собой распределенную атаку типа «отказ в обслуживании» (DDoS). Организации могут настроить эти модели для работы в течение неопределенного времени, при этом надстроенные системы мониторинга и предупреждения будут обнаруживать и выделять несоответствия, чтобы специалисты по безопасности могли быстро отреагировать.
Ведущие компании, предоставляющие услуги по анализу данных
№ 1. НаукаСофт
ScienceSoft разрабатывает эффективные аналитические системы, которые объединяют различные источники данных в единую точку истины и дают надежную информацию для принятия решений на основе данных с 1989 года.
Производство, здравоохранение, розничная торговля, BFSI, логистика, энергетика, телекоммуникации и еще более 25 отраслей обслуживаются профессионалами ScienceSoft. Они создают конвейеры ETL/ELT, озера данных, хранилища данных, инструменты бизнес-аналитики, модули AI/ML (например, для прогнозной аналитики и анализа изображений), а также предлагают услуги по модернизации, интеграции и поддержке старых систем аналитики.
В своих отзывах клиенты описывают ScienceSoft как специалистов по решению проблем. Команда устраняет хранилища данных, автоматизирует управление данными и отчетность, чтобы сократить человеческий труд, повышает производительность бизнес-аналитики и создает удобные информационные панели. Некоторые компании сообщают о до 100 раз более быстром анализе данных и создании отчетов, а также об улучшении производительности своих аналитических групп на 80%.
№2. Инновайз Групп
Обладая более чем пятнадцатилетним опытом разработки программного обеспечения, Innowise Group специализируется на разработке креативных программных решений. Их разработчики программного обеспечения усердно работают из своей штаб-квартиры в Варшаве, чтобы создавать новые решения, которые помогают организациям процветать.
Клиенты могут использовать свой опыт аналитики данных и управления, чтобы управлять своими данными таким образом, чтобы максимизировать их ценность. Они работают с каждым клиентом индивидуально, чтобы определить и проанализировать его потребности, чтобы они могли сделать наилучший возможный выбор.
№ 3. Integrate.io
Integrate.io — компания, занимающаяся информационными технологиями и услугами, которая предлагает платформу для интеграции данных. Он может подключить все ваши источники данных. Он совместим с онлайн-источниками аналитических данных, такими как AWS Redshift и Google BigQuery.
Кроме того, он предоставляет решения для маркетинга, продаж, обслуживания клиентов и разработки. Integrate.io предлагает решения для розничной торговли, отелей и рекламной индустрии.
Обогащение данных, целевое общение, адаптированные электронные письма, интеллектуальная сегментация и другие функции доступны в маркетинговом решении Integrate.io. Его решение для поддержки клиентов может помочь вам определить, какие бизнес-методы требуют модификации. Его решение для продаж будет включать мощную аналитику.
№ 4. Индийское программное обеспечение
Indium Software — поставщик технологических решений с большим опытом работы в области аналитики и обработки данных. По данным Clutch, компания, работающая в отрасли более 20 лет, входит в число 15 ведущих консалтинговых фирм по работе с большими данными.
Решения Indium для обработки данных являются мощными и передовыми, а управление проектами доступно 24 часа в сутки, семь дней в неделю. Он предоставляет полный набор услуг по анализу данных для предприятий, чтобы оптимизировать ценность их данных в реальном времени, исторических или внешних данных.
№5. InData Labs
InData Labs — крупный поставщик решений для искусственного интеллекта и больших данных. Он создает решения на основе ИИ для решения современных бизнес-задач больших данных, помогая клиентам извлекать полезные идеи из данных в реальном времени и применять их для эффективной цифровой трансформации.
InData Labs разрабатывает уникальное программное обеспечение для компаний любого размера и из самых разных отраслей, включая логистику, здравоохранение, спорт и велнес, электронную коммерцию, производство, маркетинг, игры и развлечения.
Цель InData Labs — помочь своим клиентам во внедрении ИИ для расширения их бизнеса и упрощения операционных операций.
№6. оксагил
Oxagile — это фирма по разработке программного обеспечения с полным спектром услуг, специализирующаяся на традиционной и сложной аналитике данных для средств массовой информации, развлечений, рекламы, электронной коммерции, розничной торговли и других предприятий и областей.
Анализ и визуализация данных, настраиваемые отчеты и информационные панели, внедрение передовых инструментов BI, оптимизация системы BI, полная аналитика машинного обучения и другие услуги входят в число специализаций компании.
Благодаря этим знаниям Oxagile справляется с различными бизнес-трудностями, включая гиперсегментацию клиентов, рекомендации на основе данных и пакеты подписки, а также модификацию маркетинговых кампаний. Технологический стек Oxagile включает сервисы данных AWS и Google, а также авторитетные решения для бизнес-аналитики, такие как Tableau, Qlik, Looker, Microsoft Power BI и другие.
№ 7. Вентиляция
Vention — это фирма по разработке программного обеспечения, которая помогает стартапам и организациям оптимизировать и запрограммировать их аналитические процессы на будущее. Команды специалистов Vention создают ориентированные на пользователя и индивидуальные решения, позволяющие клиентам использовать ценную информацию, полученную в результате миллиардов взаимодействий.
№8. СГ Аналитика
SG Analytics, глобальная аналитическая компания со штаб-квартирой в Пуне, была основана в 2007 году и является ведущим поставщиком ориентированных на данные исследований, контекстной аналитики и услуг ESG для компаний из списка Fortune 500 в секторах BFSI, технологий, СМИ и развлечений и здравоохранения. .
SG Analytics — это компания, соответствующая GDPR и ISO/IEC 27001: 2013, со штатом более 1100 человек и офисами в США, Великобритании, Швейцарии, Канаде и Индии.
Компания получила награду «Лучший региональный работодатель» в 2016 и 2017 годах и сохранила свою репутацию в 2018 году. В отчете AIMs 2022 организация признана ключевым участником среди поставщиков наук о данных в Индии.
Служба Google Аналитики
Google Analytics — это инструмент, который собирает данные с ваших веб-сайтов и приложений, чтобы предоставлять отчеты, содержащие информацию о бизнесе.
Как работает служба Google Analytics?
№1. Оценка веб-сайта
Чтобы измерить веб-сайт, вы должны сначала настроить учетную запись Google Analytics. Затем на каждой странице вашего веб-сайта поместите небольшой код измерения JavaScript. Когда человек просматривает веб-страницу, код отслеживания собирает псевдонимные данные о том, как этот пользователь взаимодействует со страницей.
В Google Store измерительный код может отображать, сколько клиентов посетили страницу с напитками и товары для дома. Он также может сообщить нам, сколько пользователей приобрели товар, например куклу Android, отслеживая, достигли ли они страницы подтверждения покупки.
Код измерения также будет собирать информацию от браузера, такую как настройки языка, тип браузера (например, Chrome или Safari), устройство и операционная система, в которой работает браузер. Он также может отслеживать «источник трафика» или то, что в первую очередь привлекло пользователей на сайт. Это может быть поисковая система, реклама или маркетинговая кампания по электронной почте.
№ 2. Отчетность и обработка
Когда код измерения собирает данные, он упаковывает их и передает в Google Analytics, где они обрабатываются в отчетах. Аналитика собирает и упорядочивает данные на основе определенных критериев, таких как устройство пользователя — мобильное или настольное, или какой браузер он использует.
Однако существуют параметры конфигурации, которые позволяют настроить способ обработки этих данных. Например, вы можете использовать фильтр, чтобы гарантировать, что ваши данные не включают какой-либо внутренний корпоративный трафик или действия разработчиков.
После обработки данных Analytics они сохраняются в базе данных и не могут быть изменены.
Таким образом, при настройке параметров не исключайте никакие данные, которые, по вашему мнению, могут понадобиться для изучения позже. Как только данные будут обработаны и сохранены в базе данных, они будут отображаться в виде отчетов в Google Analytics.
Что такое служба бизнес-аналитики?
Бизнес-аналитика — это термин, который относится к управлению данными организации с упором на статистический анализ. Это влечет за собой использование современных технологий и процедур для анализа данных из широкого круга источников и в огромных количествах.
Преимущества бизнес-аналитики для компании
- Представляйте информацию в логической и упорядоченной форме.
- Изучите данные компании.
- Используйте соответствующие индикаторы для облегчения принятия решений.
- Консолидируйте все данные, включая покупки, продажи, бухгалтерский учет и клиентов.
- Используйте одни и те же указания для всей фирмы, чтобы автоматизировать процесс принятия решений.
- Увеличьте видимость чисел, расхождений и аномалий.
- Прогнозируйте тенденции и прогнозируйте бизнес-задачи.
Как видите, преимущества анализа данных для бизнеса многочисленны, и они представляют собой важный источник информации, на которой можно основывать стратегические решения и уверенно прогнозировать будущее.
Бизнес-аналитики могут использовать хорошую визуализацию данных для преобразования огромных наборов данных и метрик в диаграммы, графики и другие функции, которые упрощают отображение и понимание данных, а также для обмена знаниями, тенденциями и выбросами в реальном времени.
Какова сфера бизнес-аналитики?
Вот некоторые из основных шагов надежного плана бизнес-аналитики.
№1. Изучить и определить бизнес-требования
Первым шагом в процессе бизнес-аналитики является понимание того, что компания хочет улучшить или какую проблему она хочет решить.
Заинтересованные стороны, пользователи, обладающие знаниями о процессах, и аналитик(и) выбирают соответствующие данные для решения этих задач.
На этом этапе необходимо решить такие ключевые вопросы, как «что представляют собой доступные данные», «как мы можем их использовать» и «достаточно ли у нас данных».
№ 2. Добыча макроданных
Этот этап включает в себя очистку данных и выполнение расчетов для потерянных данных, удаление выбросов и изменение комбинаций переменных для создания совершенно новых переменных.
В этой ситуации уже можно использовать специализированный инструмент.
Графики временных рядов создаются для отображения нормальных или непохожих значений.
Исключение расходящихся значений из набора данных является критической задачей на этом этапе, поскольку разные значения часто влияют на точность модели, если им разрешено оставаться в наборе данных.
Аналитик лучше понимает данные, если они чистые. Он или она будет использовать точечные диаграммы для отслеживания данных, чтобы найти любые взаимосвязи или несоответствия. Он или она будет визуально изучать все возможные диапазоны данных и синтезировать данные, используя соответствующую визуализацию и описательную статистику, чтобы помочь заинтересованным сторонам получить базовое понимание.
№3. Аналитика данных
Аналитик найдет все аспекты, связанные с целевой динамикой, используя подходы статистического анализа, такие как корреляционный анализ и проверка гипотез.
Он или она также проведет простой регрессионный анализ, чтобы увидеть, можно ли делать простые прогнозы.
Кроме того, альтернативные группы сопоставляются с различными сценариями, которые затем проверяются с помощью проверки гипотез.
№ 4. Предсказать, что может произойти.
Предиктивная аналитика используется в бизнес-анализе для активного принятия решений. Аналитик использует методы прогнозирования, такие как деревья решений, нейронные сети и логистическая регрессия, для уточнения данных.
Эти стратегии предлагают новые идеи и модели, выявляя связи и «скрытые доказательства» наиболее влиятельных переменных. Затем аналитик сравнивает прогнозируемые значения с фактическими значениями, вычисляя прогнозные ошибки.
Обычно запускается несколько моделей прогнозирования, и модель с наибольшей оценкой выбирается на основе точности и производительности.
№ 5. Ищите лучший ответ.
Аналитик будет выполнять гипотетические сценарии, используя коэффициенты и результаты модели прогнозирования. Аналитик будет использовать цели, определенные менеджером, чтобы найти оптимальное решение с учетом ограничений и ограничений.
Идеальное решение и модель будут выбраны аналитиком на основе наименьшего количества ошибок, бизнес-объектов и интуитивного понимания коэффициентов модели, наиболее соответствующих стратегической цели организации.
№ 6. Принятие решений и оценка результатов
Аналитик будет принимать решения на основе выводов модели и корпоративных целей.
Через заданный промежуток времени действие будет измерено.
№ 7. Обновите систему с результатом решения.
Наконец, решения и действия модели, а также новые выводы сохраняются в базе данных.
Предоставляется такая информация, как «Сработало ли решение и действие?», «Как экспериментальная группа сравнивается с контрольной группой?» и «Какова рентабельность инвестиций?» В результате создается постоянно меняющаяся база данных, которая постоянно пополняется новыми идеями и знаниями.
Как работает аналитика?
Аналитика собирает и упорядочивает данные на основе определенных критериев, таких как устройство пользователя — мобильное или настольное, или какой браузер он использует. Однако существуют параметры конфигурации, которые позволяют настроить способ обработки этих данных.
Что такое Analytics на моем телефоне?
Телефонная аналитика позволяет отслеживать эффективность телефонных разговоров в рамках воронки конверсии. Чтобы использовать Phone Analytics, настройте свой ресурс Analytics и добавьте фрагмент кода отслеживания Analytics на любую страницу, где отображается ваш номер телефона.
Заключение
Услуги анализа данных могут помочь фирме во всем: от персонализации маркетингового сообщения для конкретного клиента до выявления и снижения бизнес-рисков.
Статьи по теме
- ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ: 13+ лучших инструментов для анализа данных 2023 г.
- ПЛАТФОРМА УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ: что такое DMP и лучшие платформы
- КОМПАНИИ ПО АНАЛИЗА ДАННЫХ: Лучшие компании по анализу данных 2023 года
- Кто такой инженер по большим данным и как им стать?
Рекомендации
