Рекомендаційна аналітика є останнім кроком у процесі аналітики для підприємств. В основі цього лежить концепція оптимізації бізнесу. Тому, оскільки наша публікація про директивну аналітику вже існує, ми розглянемо деякі з найкращих інструментів і методів, доступних у вашому розпорядженні.
По суті, ці методи та інструменти допоможуть як власникам бізнесу, так і стратегам приймати кращі рішення, якщо вдатися до директивної аналітики.
Отже, давайте перейдемо до кращих інструментів аналітики згідно з безліччю оглядів у мережі.
Інструменти попередньої аналітики
Нижче наведено інструменти, яким слід приділяти певну увагу, коли ви масштабуєтеся у світі директивної аналітики.
№1. Improvado
Improvado — це рішення для аналізу даних для відділів маркетингу бізнесу. Це дозволяє їм отримувати всі свої дані в одному місці та в режимі реального часу за допомогою автоматизованих інформаційних панелей та звітів.
Здебільшого дані отримують з різних маркетингових систем, включаючи Google Analytics, CRM, електронні платформи, Facebook та інші. Ця інформація потім «подається» в будь-яке сховище даних та платформу візуалізації, яка вам подобається.
Кому вигідний Improvado?
Improvado чудово підходить для аналітики та маркетингу, а також для власників бізнесу, яким потрібно рішення для збору даних з усіх їхніх маркетингових платформ в одному місці. Це один з найпопулярніших аналітичних інструментів. Це пояснюється тим, що, згідно з оглядами, це заощадило підприємствам мільйони доларів і сотні годин роботи зі звітністю вручну.
Крім того, інтеграція платформи йде аж до рівня оголошень і ключових слів, витягуючи вичерпні дані. Ви навіть можете переглядати рекламні оголошення на інформаційній панелі, надаючи вам повний огляд статистичних даних. Improvado — це просте, зрозуміле та просте у використанні рішення, яке усуває потребу в підтримці розробників із встановленням або налаштуваннями
Читайте також: Рекомендаційна аналітика: визначення, реальні приклади, як це працює
Інтеграції
Improvado має понад 150 різних інтеграцій. Вони створять спеціальні інтеграції для будь-якого джерела даних, яке ви вкажете.
# 2. Артерікс
Alteryx — це один з небагатьох інструментів директивної аналітики, який поєднує змішування та аналіз даних в один інструмент. За кілька кліків платформа створює аналітику, яку можна розгорнути, використовуючи повторювану процедуру. Потім він ділиться згенерованою аналітикою, щоб надати більш глибоке уявлення про дані.
Здебільшого це рішення ідеально підходить як для аналітиків даних, так і для науковців, оскільки воно дозволяє їм швидко та легко інтегрувати та відновлювати дані з хмарних програм, електронних таблиць, сховищ даних та інших джерел.
Більше того, без необхідності писати будь-який додатковий код, платформа інтегрує дані, а потім виконує наказовий статистичний аналіз. Це забезпечує масштабовану аналітику, яка в кінцевому підсумку сприятиме успіху вашого бізнесу.
# 3. RapidMiner
RapidMiner надає підприємствам штучний інтелект і прогнозну аналітику за допомогою відкритих і комплексних методів аналізу даних. По суті, користувачі створюють, підтримують та надають прогнозну аналітику за допомогою цього централізованого інструменту, який має складний і надійний графічний інтерфейс. Рішення також підтримує сценарії різними мовами програмування.
Крім того, RapidMiner є платформою для аналітичних команд, яка об’єднує весь життєвий цикл науки про дані, починаючи від підготовки даних із застосуванням методів машинного навчання та моделей із директивної аналітики.
Тим часом, готові підключення даних, компоненти робочого процесу та машинне навчання включені у візуальний інтерфейс платформи.
Ціни на RapidMiner
RapidMiner Studio розраховується на рік і вимагає трирічного зобов’язання. Від компанії також доступна безкоштовна версія з обмеженими можливостями.
# 4. Sisense
Sisense дозволяє клієнтам легко перетворювати свої дані у візуально привабливі інтерактивні звіти. Функції візуалізації інструменту включають базовий інтерфейс користувача перетягуванням, який спрощує створення діаграм і складніших зображень, а також інтерактивні візуалізації.
Кому вигідний Sisense?
Sisense чудово підходить для аналітичних команд, які прагнуть отримати повний огляд своїх даних з мінімальною підтримкою ІТ. Інструмент директивної аналітики надає корисну інформацію, яка веде до прийняття рішень на основі даних. Крім того, користувачі також можуть безпосередньо підключатися до відповідних програм або баз даних, об’єднувати численні джерела даних та візуалізувати дані.
Читайте також: Інструменти PLM: список найкращих інструментів управління продуктом у 202 році3
Ціноутворення та інтеграція Sisense
Плата Sisense стягується в кожному окремому випадку. Отже, щоб отримати цінову пропозицію, вам потрібно буде зв’язатися з компанією.
Крім того, у Sisense доступно понад 100 портів даних. Ви можете переглянути їх повний список конектори на їхньому офіційному сайті.
# 5. Бірст
Birst — це веб-рішення для бізнес-аналітики та прогнозної аналітики, яке поєднує в собі дані різних команд, допомагаючи підприємствам приймати більш обґрунтовані рішення та автоматизуючи весь процес BI.
По суті, кожен користувач підключений до спільної аналітичної мережі, до якої можна легко отримати доступ і розширити її завдяки унікальній архітектурі платформи.
Кому вигідний Birst?
Спільна мережа аналітики інструменту дозволяє бізнес-користувачам бути більш гнучкими, зберігаючи при цьому контроль ІТ. Здебільшого Бірст зосереджується на одній з найскладніших проблем в аналітиці даних. Це включає формування довіри до даних з кількох джерел в організації.
Ціноутворення та інтеграція
Інструмент Birst доступний для безкоштовної пробної версії. Однак вам потрібно буде зв’язатися з компанією, щоб отримати інформацію про ціни.
Тим часом на своєму сайті Birst не публікує список інтеграцій даних. Отже, щоб отримати цю інформацію, вам, можливо, доведеться поговорити з представником служби підтримки клієнтів.
# 6. Knime
Knime — це програма бізнес-аналітики (BI) для інтеграції даних, звітності та аналітики. Він має візуальний інтерфейс з вузлами для виконання різноманітних завдань. Це варіюється від вилучення даних до представлення даних. Статистичні моделі є основним напрямком платформи.
Крім того, аналітична платформа в першу чергу призначена для науковців з даних і включає в себе статистичні функції, складне машинне навчання та алгоритми прогнозування, керування робочим процесом та інші функції.
Крім того, Knime можна використовувати з різними інструментами науки про дані, включаючи Python, R, Hadoop і H2O, і це лише деякі з них.
Ціноутворення та інтеграція
Knime — це безкоштовна програмна платформа з відкритим вихідним кодом. Іншими словами, вам не потрібно платити за доступ до інструменту.
Між тим, платформа Knime має широкий спектр інтеграцій. Ви можете переглянути всі ці інтеграції на їхньому сайті Офіційний сайт.
Читайте також: Безкоштовні інструменти OKR: 55+ найкращих безкоштовних інструментів OKR у 202 році3
# 7. Таленд
Talend — це платформа даних і маркетингу, добре відома своєю універсальністю. Здебільшого він може спілкуватися з деякими з найвідоміших постачальників хмарних послуг, включаючи Amazon Web Services, Microsoft Azure і Google Cloud.
Talend співпрацює з лідерами галузі в широкому діапазоні галузей для розробки передового програмного забезпечення для доступу до великих даних, інтеграції даних та збагачення даних. Програмне забезпечення також включає одні з найкращих інструментів інтеграції даних та керування ними на ринку, згідно з відгуками від Reddit.
Ціноутворення та інтеграція
Talend пропонує різноманітні варіанти цін, включаючи безкоштовну модель з відкритим кодом, яка доступна клієнтам у всьому світі. Сервіс може розміщуватися локально або в хмарі.
Тим часом Talend має понад сотню підключень для передачі даних. Усі Talend інтеграції можна знайти тут.
№ 8. AIMMS
Платформа AIMMS Prescriptive Analytics використовує методи математичної оптимізації та моделювання даних для надання результатів, які можна виміряти. Отже, це забезпечує конкурентну перевагу для бізнесу. Універсальність і надійність програмного забезпечення дозволяють йому працювати з широким колом бізнес-стратегів, щоб допомогти вирішити практично будь-яку проблему.
Крім того, AIMMS забезпечує безпечну, адаптивну та швидку відповідь майже на будь-яку бізнес-проблему. Інтерактивні інформаційні панелі надають статистику та підтримку прийняття рішень усій організації, що дозволяє досягти кращих результатів.
Крім того, простота перетягування та вибір візуалізації в цьому наказовому аналітичному рішенні спрощують розробку аналітичних моделей. А потім запатентована мова спрощує створення рішень, не турбуючись про програмування.
Ціноутворення та інтеграція
Команда Веб-сайт AIMMS не надає інформацію про ціни. Він також не публікує список інтеграцій на своєму веб-сайті.
# 9. Красуня
Looker — це веб-платформа з власною мовою моделювання. Додаток повністю працює в базі даних і використовує новітні та найшвидші аналітичні бази даних для надання вердиктів у реальному часі. Простіше кажучи, це робить користувачам дуже простим вибирати, створювати та налаштовувати широкий спектр інтерактивних візуалізацій, пропонуючи велику кількість графіків, діаграм і графіків.
Крім того, для команд майже у всіх бізнес-відділах платформа надає корисний інструмент BI та директивної аналітики. Looker особливо корисний для компаній, яким потрібна проста програма, яка, тим не менш, надає багато інформації у візуальному форматі.
Ціни та інтеграція
Ціна визначається з урахуванням потреб вашого бізнесу. Отже, вам потрібно буде зв’язатися з компанією для отримання пропозиції.
Тим часом Looker працює з понад 50 різними джерелами даних.
# 10. Жива картина
Tableau — це платформа бізнес-аналітики, яка допомагає компаніям перетворювати дані на корисну інформацію. Зручна для користувача платформа дозволяє легко підключатися до даних, що зберігаються практично в будь-якому місці і практично в будь-якому форматі. По суті, користувачі можуть створювати інтерактивні інформаційні панелі з розширеною візуальною аналітикою, використовуючи можливість перетягування Tableau.
Крім того, Tableau можуть використовувати аналітики даних або будь-хто, щоб отримати цінну інформацію. Платформа — це дуже зручний спосіб для компаній з великою кількістю клієнтів відстежувати свій прогрес. І, що ще важливіше, для використання не потрібно ніяких знань з кодування.
Продовжуючи, у вас є варіанти встановлення програмного забезпечення на місці або розміщення інструменту аналізу даних у хмарі на сервері Tableau.
Тим часом, останній може бути відмінним вибором для підприємств, які не хочуть встановлювати більше програмного забезпечення на місці.
Ціни
Tableau має два варіанти ціноутворення на свій продукт; один для встановлення на місці, а інший для хостингу Tableau.
Інтеграції
Tableau дозволяє користувачам підключатися до широкого кола джерел даних.
Методики директивної аналітики
Перш ніж ми розглянемо різні методи директивної аналітики, важливо зрозуміти важливість моделі аналітичного рішення. Компоненти, які беруть участь у прийнятті рішення, представлені моделлю:
- Остаточні рішення: В основному вам потрібно задати кілька запитань, наприклад; Яке рішення нам потрібно прийняти і які у нас є варіанти? Які ще варіанти у вас є, якщо ви не хочете приймати рішення?
- Важлива інформація для прийняття рішень: Такі запитання: чи володіємо ми знаннями, які допоможуть нам приймати найкращі рішення? Чи має представник колл-центру, наприклад, який приймає рішення, доступ до профілю клієнта?—потрібні точні відповіді.
- Мета рішення: Нарешті, вам знадобляться відповіді на такі запитання: «Що ми хочемо бачити в результаті цього рішення?» Чи може це рішення, наприклад, допомогти нам збільшити продажі в поточному кварталі?—на даний момент.
Ідучи далі, методи директивної аналітики відрізняються. Для початку оптимізація, теорія ігор, моделювання, підходи до аналізу рішень та системи керування — це лише кілька прикладів. Проте було виявлено, що більшість організацій використовують наступні два типи:
# 1. Правила прогнозної аналітики плюс
Модель аналітичного прийняття рішень є загальною в усіх техніках директивної аналітики. Інакше кажучи, вони містять усі три елементи, які впливають на прийняття рішення.
З іншого боку, методологія «Правила передбачуваної аналітики плюс» є більш простою. Не розглядаючи всі можливі результати, він змішує прогнози з визначеними бізнесом правилами та припущеннями. Як наслідок, він не завжди може рекомендувати оптимальний курс дій. Цей прийом часто стає в нагоді при прийнятті оперативних рішень.
Давайте розглянемо цей сценарій; (Зробити пропозицію клієнту є точкою дії🙂
Для кожної пропозиції може бути розроблена прогнозна модель для визначення оптимальної пропозиції, яку можна представити клієнту. Це визначить, наскільки ймовірно кожен клієнт відповість на пропозицію. Отже, згідно з правилом, кожному споживачеві можна було запропонувати пропозицію з найвищою реакцією споживача.
Ця техніка є директивною через правила, визначені бізнесом. Однак, завдяки використанню даних та аналітики, це директивна аналітика. Завдяки такій комбінації правила стають розумнішими, а аналітика стає ефективнішою.
№2. Оптимізація
«Оптимізаційний» підхід — це друга методика наказової аналітики. Зазвичай це використовується для прийняття стратегічних і тактичних рішень. Однак це також може бути інструментом для прийняття оперативних рішень.
Він використовує аналітичну модель прийняття рішень для обчислення всіх можливих результатів для кожного варіанту. Далі він оцінює ступінь компромісу між кількома цілями. Іншими словами, у сценаріях із різним рівнем невизначеності він оцінює найкраще використання обмеженого часу та ресурсів.
Однак існує проблема з підходом оптимізації, і він поділяється на три основні компоненти:
- мета: Показник, який потрібно оптимізувати, називається метою. Наприклад, метою може бути збільшення прибутків у поточному фінансовому році.
- Розв'язки: Це вибір, який необхідно зробити, щоб досягти мети/завдання. Наприклад, може бути прийнято рішення про обсяг фінансових інвестицій.
- Обмеження: Це обмеження або обмеження, які можуть вплинути на рішення. Наприклад, розмір бюджету може обмежити зону охоплення рішення.
Розгляньте ілюстрацію, яка була використана для демонстрації першої техніки. Порівняно з точкою дії (зробити пропозицію споживачеві) аналітична модель прийняття рішення буде представляти всі потенційні варіанти (наприклад, відправити пропозицію А клієнту електронною поштою сьогодні) і результати (наприклад, ймовірність відповіді). Таким чином, щоб знайти найкращу точку дії, користувач може порівняти одну комбінацію (точку дії, варіант і прогнозовані результати) з усіма іншими комбінаціями.
Отже, у міру зростання складності (більше точок дій і результатів), попит на просунуті алгоритми, які можуть ефективно обчислювати, наслідує його приклад. Тим часом, ця потреба була задоволена завдяки значним досягненням в області алгоритмів оптимізації.
Реальні приклади оптимізації в роздрібній торгівлі:
- Оптимізація рекламних програм: Компанії можуть вибирати, які кампанії проводити та для яких продуктів, беручи до уваги такі фактори, як бюджет, канали, асортимент та ресурси.
- Оптимізація вибору продукту: Щоб створити найбільшу цінність, підприємства можуть визначити оптимальну пропорцію продуктів преміум-класу, середньої та низької вартості. В основному, вартість продукту, попит і вплив заміщення враховуються в моделі.
- Оптимізація макетів: Щоб підвищити продажі, деякі роздрібні продавці використовують рецептивний метод для визначення ідеального макета магазину.
- Оптимізуйте ціноутворення: Оскільки директивний метод допомагає організаціям виявляти та розуміти закономірності та ідеї, рішення щодо ціноутворення можна приймати з упевненістю.
Що таке інструмент прескриптивної аналітики?
Наказова аналітика – це статистичний метод, який використовує дані, щоб знайти найкращий спосіб рухатися вперед або найкращу дію в певній ситуації. У прескриптивній аналітиці використовуються як описова, так і прогнозна аналітика, але увага зосереджена на практичних ідеях, а не на моніторингу даних.
Що таке прескриптивні методи аналітики?
Рекомендована аналітика використовує комбінацію методів і інструментів, таких як бізнес-правила, алгоритми, машинне навчання (ML) і процедури обчислювального моделювання. Ці методи використовуються для багатьох різних типів даних, таких як історичні дані та дані транзакцій, канали даних у реальному часі та «великі дані».
Що є прикладом прескриптивного аналітичного інструменту?
Автоматизація електронної пошти є яскравим прикладом використання прескриптивної аналітики. Маркетологи використовують автоматизацію електронної пошти, щоб сортувати потенційних клієнтів у групи відповідно до їхніх цілей, мислення та планів, а потім надсилати їм електронні листи на основі цих груп.
Як Netflix використовує прескриптивну аналітику?
Рекомендована аналітика зосереджується на сьогоденні, беручи до уваги різні змінні, які впливатимуть на майбутнє. Це допомагає Netflix зрозуміти аспекти, які впливають на рішення клієнтів про покупку. Потім ця стратегія використовується для прийняття своєчасних рішень.
