Завдяки великим даним і аналітичним службам компанії надзвичайно змінилися. Більшість компаній тепер знають, як збирати величезні обсяги даних, які постійно надходять у їхню діяльність, і перетворювати їх на значущу інформацію за допомогою аналітики. З огляду на переваги великих даних та аналітичних послуг тепер потрібні будь-якій компанії, яка прагне максимізувати свій комерційний потенціал.
Що таке служба аналізу даних?
Сервіс аналізу даних – це процес перетворення необроблених даних у значущу інформацію. Він охоплює різноманітні інструменти, технології та процедури, які використовують дані для визначення тенденцій і вирішення проблем. Аналітика даних може змінити корпоративні процеси, покращити процес прийняття рішень і досягти успіху в бізнесі.
Що таке служба аналізу великих даних?
Великі дані — це масивні колекції структурованих, неструктурованих і напівструктурованих даних, які постійно генеруються з великою швидкістю та великим обсягом. Як правило, великі дані вимірюються в терабайтах або петабайтах. Один петабайт дорівнює одному мільйону гігабайтів. Щоб пояснити це контекстом, візьміть до уваги, що один HD-фільм містить приблизно 4 терабайти даних. Один петабайт дорівнює 250,000 XNUMX фільмів. Розмір великих наборів даних може коливатися від сотень гігабайт до мільйонів петабайт.
Процес виявлення закономірностей, тенденцій і зв’язків у величезних базах даних відомий як аналіз великих даних. Ці складні аналізи вимагають спеціальних інструментів і технологій, а також комп’ютерної потужності та зберігання даних у великих масштабах.
Як сервіс аналізу даних може принести користь вашому бізнесу
Більшість компаній добре знають про переваги служби аналізу даних. Дані мають вирішальне значення, і аналітика даних може допомогти вашій компанії збільшити продуктивність, знизити витрати та покращити процес прийняття рішень. Згідно з опитуванням, близько 90% бізнес-користувачів вважають, що дані та аналітичні послуги мають вирішальне значення для цілей цифрової трансформації їхньої організації.
Правильне використання великих даних може принести користь компаніям будь-якого розміру та галузей. Великі дані та аналітичні послуги забезпечують численні переваги, такі як покращене прийняття рішень, збільшення інновацій та оптимальна ціна на продукти. Розглянемо докладніше основні переваги аналітичних сервісів:
#1. Утримання та залучення клієнтів
Цифрові сліди клієнтів розкривають велику кількість інформації про їхні вподобання, бажання, купівельні звички тощо. Інформацію про клієнтів компанії можуть збирати з різних джерел, включаючи соціальні мережі, традиційну роздрібну торгівлю та електронну комерцію. Компанії можуть дізнатися про поведінку споживачів, щоб забезпечити більш персоналізований досвід, використовуючи служби аналізу даних для розробки детальних профілів клієнтів на основі цих даних.
Компанія може використовувати аналітичні послуги та великі дані, щоб спостерігати за поведінкою споживачів, а потім персоналізувати свої продукти та послуги відповідно до конкретних вимог кожного клієнта. Це значно підвищує задоволення клієнтів, лояльність до бренду та, зрештою, дохід.
#2. Прийняття зважених рішень
Підприємства можуть використовувати аналітику даних для прийняття рішень і зменшення втрат. Служби аналітики з приписами можуть порадити, що робити у відповідь на зміни в бізнесі. З іншого боку, прогнозна аналітика може порадити, як фірмі слід реагувати на ці зміни.
Корпорація, наприклад, може використовувати модель для прогнозування того, як зміни в ціноутворенні або пропозиції продуктів вплинуть на попит клієнтів. Щоб оцінити життєздатність гіпотез, створених такими моделями, може бути важливо змінити представлені елементи. Після збору даних про продажі оновлених товарів підприємства можуть використовувати аналітичні служби та інструменти для оцінки ефективності коригувань і ілюстрації результатів. Це допоможе особам, які приймають рішення, визначити, чи варто впроваджувати зміни у всій фірмі.
#3. Спеціальні та цільові акції
Компанії можуть надавати індивідуальні продукти та послуги для свого цільового ринку за допомогою послуг аналізу даних, не витрачаючи цілих грошей на невдалі рекламні кампанії. Компанії можуть досліджувати звички споживачів, аналізуючи транзакції в торгових точках і покупки в Інтернеті. Використовуючи цю інформацію, організації розробляють цілеспрямовані маркетингові стратегії, щоб допомогти їм задовольнити очікування споживачів і заохотити лояльність до бренду.
#4. Зробіть процедуру більш ефективною.
Організації можуть скористатися послугами аналізу даних для підвищення ефективності роботи. Збір і аналіз даних у ланцюжку постачання можуть виявити джерело затримок виробництва або вузьких місць і допомогти передбачити потенційні майбутні проблеми. Якщо прогноз попиту передбачає, що цей постачальник не зможе впоратися з необхідним обсягом для різдвяного сезону, організація може доповнити або замінити їх. Це допоможе уникнути затримок виробництва.
Багатьом підприємствам, особливо підприємствам роздрібної торгівлі, важко максимізувати рівень своїх запасів. Послуги з аналізу даних можуть допомогти організаціям визначити відповідну пропозицію для всіх своїх продуктів на основі таких факторів, як сезонність, свята та світські тенденції.
#5. Визначення потенційних ризиків
Організації працюють у середовищі високого ризику, що потребує використання ефективних рішень з управління ризиками для подолання труднощів. Розробка ефективних процедур і тактик управління ризиками в першу чергу покладається на великі дані.
Сервіси та технології аналітики великих даних швидко знижують ризики, оптимізуючи складні рішення для непередбачуваних подій і потенційних загроз.
Крім того, організації можуть використовувати служби аналізу даних, щоб зменшити втрати після невдачі. Якщо корпорація переоцінює попит на продукт, аналітичні дані можна використати, щоб знайти ідеальну ціну для розпродажу, щоб усунути запаси. Компанія може навіть створювати статистичні моделі, які автоматично генерують відповіді на хронічні проблеми.
#6. Підвищення безпеки
Загрози безпеці даних існують для всіх компаній. Організації можуть використовувати служби аналізу даних, щоб виявити основні причини попередніх порушень даних шляхом аналізу та відображення відповідних даних. Наприклад, ІТ-відділ може використовувати програми аналітики даних для аналізу, візуалізації та аудиту журналів, щоб визначити шлях і точку походження атаки. ІТ може використовувати ці дані для пошуку та вирішення проблем. ІТ-відділи можуть використовувати статистичні моделі для виявлення потенційних небезпек і запобігання їм. Напад на основі навантаження, який зазвичай передбачає ненормальну поведінку доступу, є розподіленою атакою на відмову в обслуговуванні (DDoS). Організації можуть налаштувати ці моделі на необмежений час із вбудованими системами моніторингу та попередження для виявлення та виділення невідповідностей, щоб спеціалісти з безпеки могли швидко реагувати.
Найкращі компанії з аналізу даних
#1. ScienceSoft
З 1989 року ScienceSoft розробляє ефективні аналітичні системи, які об’єднують різні джерела даних у єдину точку істини та дають надійну інформацію для прийняття рішень на основі даних.
Професіонали ScienceSoft обслуговують виробництво, охорону здоров’я, роздрібну торгівлю, BFSI, логістику, енергетику, телекомунікації та ще понад 25 галузей. Вони створюють конвеєри ETL/ELT, озера даних, сховища даних, інструменти BI, модулі AI/ML (наприклад, для прогнозної аналітики та аналізу зображень), а також пропонують послуги модернізації, інтеграції та підтримки для старих аналітичних систем.
У своїх відгуках клієнти описують ScienceSoft як засіб вирішення проблем. Команда усуває накопичені дані, автоматизує керування даними та звітність, щоб скоротити людську роботу, покращує продуктивність BI та створює зручні інформаційні панелі. Деякі компанії повідомляють про швидший аналіз даних і звітність у 100 разів, а також підвищення продуктивності своїх аналітичних команд на 80%.
#2. Група Innowise
Маючи понад п’ятнадцять років досвіду розробки програмного забезпечення, Innowise Group спеціалізується на розробці креативних програмних рішень. Їхні розробники програмного забезпечення старанно працюють у своїй штаб-квартирі у Варшаві, щоб створювати нові рішення, які допомагають організаціям процвітати.
Клієнти можуть використовувати свій досвід аналізу даних і управління, щоб допомогти керувати своїми даними таким чином, щоб максимізувати їх цінність. Вони працюють з кожним клієнтом окремо, щоб визначити та проаналізувати їхні потреби, щоб зробити найкращий вибір.
#3. Integrate.io
Integrate.io — компанія з інформаційних технологій і послуг, яка пропонує платформу для інтеграції даних. Він може підключити всі ваші джерела даних. Він сумісний з онлайн-джерелами аналітичних даних, такими як AWS Redshift і Google BigQuery.
Крім того, він надає рішення для маркетингу, продажів, обслуговування клієнтів і розробки. Integrate.io пропонує рішення для роздрібної торгівлі, готелів і реклами.
Збагачення даних, цільове спілкування, персоналізовані електронні листи, розумна сегментація та інші функції доступні в маркетинговому рішенні Integrate.io. Його рішення для підтримки клієнтів може допомогти вам визначити, які бізнес-методи потребують змін. Його рішення для продажу включатиме потужну аналітику.
#4. Програмне забезпечення Indium
Indium Software — це постачальник технологічних рішень із великим досвідом у галузі аналітики та розробки даних. За даними Clutch, її присутність у галузі більше 20 років поміщає її в число 15 найкращих консалтингових компаній з питань великих даних.
Рішення Indium для обробки даних є потужними та передовими, а керування проектами доступне 24 години на добу, сім днів на тиждень. Він надає підприємствам повний набір послуг аналітики даних, щоб оптимізувати цінність їхніх даних у реальному часі, історичних чи зовнішніх даних.
#5. InData Labs
InData Labs є основним постачальником рішень штучного інтелекту та великих даних. Він створює рішення на основі штучного інтелекту для вирішення проблем сучасного бізнесу з великими даними, допомагаючи клієнтам отримувати корисну інформацію з даних у реальному часі та застосовувати їх для ефективної цифрової трансформації.
InData Labs розробляє унікальне програмне забезпечення для компаній будь-якого розміру та з різних галузей, включаючи логістику, охорону здоров’я, спорт і оздоровлення, електронну комерцію, виробництво, маркетинг, ігри та розваги.
Метою InData Labs є допомога своїм клієнтам у впровадженні штучного інтелекту для розширення бізнесу та спрощення операцій.
№6. Oxagile
Oxagile — це фірма з розробки програмного забезпечення, яка надає повний спектр послуг і спеціалізується на традиційній та складній аналітиці даних для засобів масової інформації, розваг, реклами, електронної комерції, роздрібної торгівлі та інших бізнесів і доменів.
Аналіз і візуалізація даних, користувальницькі звіти та панелі приладів, впровадження передових інструментів BI, оптимізація системи BI, повна аналітика машинного навчання та інші послуги є одними із спеціалізацій компанії.
Завдяки цим знанням Oxagile справляється з різними бізнес-труднощами, включаючи гіперсегментацію клієнтів, рекомендації на основі даних і пакети підписок, а також модифікацію маркетингових кампаній. Технологічний набір Oxagile включає служби даних AWS і Google, а також авторитетні рішення BI, такі як Tableau, Qlik, Looker, Microsoft Power BI та інші.
#7. вентиляція
Vention — це фірма з розробки програмного забезпечення на замовлення, яка допомагає стартапам і організаціям оптимізувати та підготувати їхні аналітичні процеси. Команди спеціалістів Vention створюють орієнтовані на користувача та індивідуальні рішення, що дозволяє клієнтам використовувати цінність інформації, отриманої в результаті мільярдів взаємодій.
#8. SG Analytics
Глобальна аналітична фірма зі штаб-квартирою в Пуні, заснована в 2007 році, SG Analytics є провідним постачальником досліджень, орієнтованих на дані, контекстної аналітики та послуг ESG для компаній зі списку Fortune 500 у секторах BFSI, технологій, медіа та розваг і охорони здоров’я. .
SG Analytics є компанією, сумісною з GDPR та ISO/IEC 27001: 2013, з понад 1100 співробітниками та офісами в Сполучених Штатах, Великобританії, Швейцарії, Канаді та Індії.
Компанія отримала нагороду «Кращий регіональний роботодавець» у 2016 і 2017 роках і зберегла свою репутацію в 2018 році. У звіті AIMs 2022 організація визнана ключовим учасником серед постачальників даних в Індії.
Сервіс Google Analytics
Google Analytics – це інструмент, який збирає дані з ваших веб-сайтів і додатків, щоб надавати звіти, які надають статистику для бізнесу.
Як працює служба Google Analytics?
#1. Оцінка сайту
Щоб вимірювати веб-сайт, ви повинні спочатку налаштувати обліковий запис Google Analytics. Потім на кожній сторінці вашого веб-сайту розмістіть невеликий фрагмент коду вимірювання JavaScript. Коли людина переглядає веб-сторінку, код відстеження збирає псевдонімні дані про те, як цей користувач взаємодіє зі сторінкою.
Для Google Store код вимірювання може відображати, скільки клієнтів відвідали сторінку посуду для напоїв порівняно зі сторінкою посуду для дому. Він також може повідомити нам, скільки користувачів придбали предмет, наприклад ляльку Android, відстежуючи, чи перейшли вони на сторінку підтвердження покупки.
Код вимірювання також збиратиме інформацію з веб-переглядача, як-от налаштування мови, тип веб-переглядача (наприклад, Chrome або Safari), пристрій і операційну систему, на якій запущено браузер. Він також може відстежувати «джерело трафіку» або те, що в першу чергу привернуло користувачів на сайт. Це може бути пошукова система, реклама або маркетингова кампанія електронною поштою.
#2. Звітність та обробка
Коли вимірювальний код збирає дані, він пакує їх і передає в Google Analytics, де вони обробляються у звіти. Analytics збирає та впорядковує дані на основі конкретних критеріїв, наприклад, мобільний чи настільний пристрій користувача чи який веб-переглядач він використовує.
Однак є параметри конфігурації, які дозволяють налаштувати спосіб обробки цих даних. Наприклад, ви можете використовувати фільтр, щоб переконатися, що ваші дані не включають внутрішній корпоративний трафік або діяльність розробників.
Після обробки Analytics дані зберігаються в базі даних і не можуть бути змінені.
Тому, налаштовуючи налаштування, не виключайте жодних даних, які, на вашу думку, захочете вивчити пізніше. Після того, як дані будуть оброблені та збережені в базі даних, вони відображатимуться як звіти в Google Analytics.
Що таке служба бізнес-аналітики?
Бізнес-аналітика – це термін, який стосується адміністрування даних організації з акцентом на статистичному аналізі. Це передбачає використання сучасних технологій і процедур для аналізу даних із широкого кола джерел і у величезних кількостях.
Переваги бізнес-аналітики для компанії
- Подайте інформацію логічно та впорядковано.
- Вивчіть дані компанії.
- Використовуйте відповідні показники, щоб допомогти прийняти рішення.
- Консолідуйте всі дані, включаючи покупки, продажі, бухгалтерію та клієнтів.
- Використовуйте однакові показники для всієї фірми, щоб автоматизувати процес прийняття рішень.
- Збільште видимість чисел, розбіжностей і аномалій.
- Прогнозуйте тенденції та передбачайте бізнес-проблеми.
Як бачите, переваги аналітики даних для бізнесу численні, і вони є важливим джерелом інформації, на основі якого можна приймати стратегічні рішення та впевнено прогнозувати майбутнє.
Бізнес-аналітики можуть використовувати хорошу візуалізацію даних, щоб перевести величезні набори даних і показників у діаграми, графіки та інші функції, які полегшують відображення та розуміння даних, а також ділитися статистикою в реальному часі, тенденціями та викидами.
Який обсяг бізнес-аналітики?
Ось деякі з основних кроків ефективного плану бізнес-аналітики.
#1. Дослідіть і визначте бізнес-вимоги
Першим кроком у процесі бізнес-аналітики є розуміння того, що компанія хоче покращити або яку проблему вона хоче вирішити.
Зацікавлені сторони, користувачі, які володіють знаннями про процес, і аналітик(и) вирішують відповідні дані для вирішення цих цілей.
На цьому етапі необхідно вирішити такі ключові питання, як «які дані доступні», «як ми можемо їх використати» і «чи достатньо у нас даних».
#2. Майнінг макроданих
Цей етап передбачає очищення даних і виконання обчислень для втрачених даних, видалення викидів і зміну комбінацій змінних для створення абсолютно нових змінних.
У цій ситуації вже можна використовувати спеціалізований засіб.
Графіки часових рядів створюються для відображення нормальних або несхожих значень.
Усунення розбіжних значень із набору даних є критичним завданням на цьому етапі, оскільки різні значення часто впливають на точність моделі, якщо їм дозволено залишатися в наборі даних.
Аналітик зможе краще зрозуміти дані, якщо вони чисті. Він або вона використовуватиме точкові діаграми для відстеження даних, щоб знайти будь-які взаємозв’язки чи розбіжності. Він або вона візуально дослідить усі потенційні діапазони даних і синтезує дані, використовуючи відповідну візуалізацію та описову статистику, щоб допомогти зацікавленим сторонам отримати базове розуміння.
#3. Аналітика даних
Аналітик знайде всі аспекти, пов’язані з цільовою динамікою, використовуючи підходи статистичного аналізу, такі як кореляційний аналіз і перевірка гіпотез.
Він або вона також виконає простий регресійний аналіз, щоб побачити, чи можна зробити прості прогнози.
Крім того, альтернативні групування порівнюються з різними сценаріями, які потім перевіряються за допомогою перевірки гіпотез.
#4. Прогнозуйте те, що ймовірно станеться.
Прогностична аналітика використовується в бізнес-аналізі, щоб бути проактивним у прийнятті рішень. Аналітик використовує такі методи прогнозування, як дерева рішень, нейронні мережі та логістична регресія, щоб модерувати дані.
Ці стратегії пропонують нові ідеї та моделі, виявляючи зв’язки та «приховані докази» найвпливовіших змінних. Потім аналітик порівнює прогнозовані значення з фактичними значеннями, обчислюючи прогнозні помилки.
Зазвичай запускається кілька моделей прогнозування, і модель з найкращим результатом вибирається на основі точності та продуктивності.
#5. Шукайте найкращу відповідь.
Аналітик виконуватиме гіпотетичні сценарії, використовуючи коефіцієнти та результати моделі прогнозування. Аналітик використовуватиме цілі, визначені менеджером, щоб знайти оптимальне рішення, враховуючи обмеження та обмеження.
Ідеальне рішення та модель буде обрано аналітиком на основі найменшої кількості помилок, бізнес-об’єктів та інтуїтивного усвідомлення коефіцієнтів моделі, які найбільше відповідають стратегічній меті організації.
#6. Прийняття рішень та оцінка результатів
Аналітик прийматиме рішення на основі результатів моделі та корпоративних цілей.
Через заздалегідь визначений період часу дія буде виміряна.
#7. Оновіть систему результатами рішення.
Нарешті, вихідні рішення моделі та дії, а також нові знання зберігаються в базі даних.
Надається така інформація, як «Чи спрацювали рішення та дії?», «Як порівняли групу лікування з контрольною?» і «Яка рентабельність інвестицій?» У результаті створюється постійно мінлива база даних, яка постійно поповнюється новими ідеями та знаннями.
Як працює аналітика?
Analytics збирає та впорядковує дані на основі конкретних критеріїв, наприклад, мобільний чи настільний пристрій користувача чи який веб-переглядач він використовує. Однак є параметри конфігурації, які дозволяють налаштувати спосіб обробки цих даних.
Що таке Analytics на моєму телефоні?
Phone Analytics дозволяє відстежувати ефективність телефонних розмов як частину конверсії. Щоб використовувати Phone Analytics, налаштуйте ресурс Analytics і додайте фрагмент коду відстеження Analytics на будь-якій сторінці, де відображається ваш номер телефону.
Висновок
Послуги з аналізу даних можуть допомогти фірмі в усьому: від персоналізації маркетингового повідомлення для конкретного клієнта до виявлення та пом’якшення бізнес-ризиків.
Статті по темі
- ІНСТРУМЕНТИ АНАЛІТИКУ ДАНИХ: 13+ найкращих інструментів аналізу даних 2023
- ПЛАТФОРМА КЕРУВАННЯ ДАНИМИ: що таке DMP і найкращі платформи
- КОМПАНІЇ З АНАЛІЗУ ДАНИХ: найкращі компанії з аналізу даних 2023 року
- Що таке інженер великих даних і як ним стати?
посилання
