Когнитивная аналитика может относиться к ряду различных аналитических стратегий, которые используются для изучения определенных типов связанных с бизнесом функций, таких как работа с клиентами. Некоторые виды когнитивной аналитики также могут быть известны как предиктивная аналитика, где интеллектуальный анализ данных и другое когнитивное использование данных может привести к прогнозам для бизнес-аналитики (BI).
Когнитивная аналитика также является названием компании и торговой маркой для бизнес-продуктов.
Техопедия объясняет когнитивную аналитику
Бизнес-профессионалы обычно ссылаются на когнитивную аналитику, когда говорят о различном использовании больших данных для бизнес-аналитики. Общая концепция здесь заключается в том, что предприятия собирают или объединяют большие объемы данных из самых разных источников. Конкретные программы или другие технологии анализируют их глубоко, чтобы предоставить конкретные результаты, которые помогают бизнесу лучше понять свои внутренние процессы, то, как рынок получает свои продукты и услуги, предпочтения клиентов, как создается лояльность клиентов или другие ключевые вопросы, где точные ответы используются, чтобы обеспечить бизнес конкурентным преимуществом.
Пример плохого бизнес аналитика
Многие из практических проблем, связанных с аналитикой высокого уровня, включают в себя основные проблемы, такие как точные методы, используемые для сбора и хранения данных в центральном местоположении, а также инструменты, используемые для интерпретации этих данных различными способами. Компании должны создавать хорошие системы для кросс-платформенного использования данных и обработки этих данных для конкретной цели. Поставщики технологий могут предоставлять аналитические услуги и другую полезную помощь, но, в конце концов, практическое использование аналитики зависит от людей, которые работают в компании, где бизнес-лидеры должны не только знать, как собирать данные, но и как их использовать. правильно.
Встроенная аналитика для чайников
Краевая аналитика: наконец-то экономика
Веб-аналитика: термины, которые вам нужно знать
В рекламе есть старая поговорка: половина рекламы теряется. Вы просто никогда не знаете, какая половина. Традиционно для компаний было трудно узнать, когда они достигают своих клиентов, и какие методы .
Источник: ru.theastrologypage.com
Кто такие системный и бизнес-аналитик, и зачем они нужны?| Geekbrains
Виды аналитики: как их применять в любом бизнесе
Некоторые из самых успешных предприятий по всему миру — это те, которые постоянно делают обучение и адаптацию привычкой. Независимо от сферы деятельности, всегда важно понимать и анализировать, что произошло в прошлом, что происходит сейчас и что может произойти в будущем. Но главный вопрос заключается в том, как бизнес поступает с этим? Что ж, ответ начинается и заканчивается простым пониманием различных типов анализа данных.
Однако в последнее время произошел сдвиг за пределы традиционных типов аналитики, к которым мы привыкли. Времена меняются вместе с целым рядом процессов, в том числе в сфере данных/бизнес-аналитики. И, как мы знаем из науки, план всегда состоит в том, чтобы двигаться от известного к неизвестному. Но это то, что я раскрою в конце этого поста.
А пока начнем с основ…
Обзор
Большинство предприятий собирают данные на регулярной основе, но эти данные бессмысленны в необработанном виде. Важно то, что вы делаете с информацией. Аналитика данных — это процесс анализа необработанных данных с целью выявления закономерностей, тенденций и идей, которые могут предоставить ценную информацию об определенной области бизнеса. Затем эти основанные на данных идеи используются для принятия мудрых решений.
Однако тип информации, которую вы можете извлечь из своих данных, определяется типом аналитики, которую вы запускаете. И для подтверждения есть четыре типа аналитики; описательный, диагностический, предсказательный и предписывающий.
Итак, если вы готовы понять, как работают различные типы аналитики и почему они являются очень полезным инструментом в рост бизнеса, то я призываю вас оставаться приклеенными к вашему устройству еще немного.
Между тем, если вы ищете определенный тип аналитики, используйте интерактивное меню выше, чтобы перейти к соответствующему разделу.
Какие существуют виды аналитики
Ниже приведены различные типы аналитики, которые также охватывают процесс обработки данных и бизнес-аналитику.
№1. Описательная аналитика (Что случилось?)
Цель описательной аналитики, как следует из названия, — просто сообщить о том, что произошло в прошлом. Он не пытается объяснить, почему что-то произошло, и не пытается построить причинно-следственные связи. Основная цель — представить удобоваримую картинку.
Гугл Аналитика — фантастический пример описательной аналитики в действии. Это дает вам краткий обзор того, что происходит с вашим сайтом. Например, сколько посетителей было у вас за определенный период времени или откуда они пришли. Точно так же такие системы, как HubSpot, покажут вам, сколько людей открыли конкретное электронное письмо или участвовали в кампании.
Но тогда есть два основных метода, которые вступают в игру в описательной аналитике; агрегация данных и интеллектуальный анализ данных. Процесс сбора и представления данных в сводном формате известен как агрегация данных.
(Предположим, что компания электронной коммерции собирает разнообразную информацию о своих клиентах и посетителях своего веб-сайта. Совокупные данные, также известные как сводные данные, дадут общее представление о более крупном наборе данных. Сюда входят средний возраст клиента или среднее количество покупок).
С другой стороны, процесс поиска закономерностей, корреляций и аномалий в массивных наборах данных для прогнозирования результатов известен как интеллектуальный анализ данных. Проще говоря, это когда аналитик просматривает данные, чтобы увидеть, есть ли какие-либо закономерности или тенденции. Визуальное представление данных, такое как гистограмма или круговая диаграмма, является результатом описательного анализа.
В результате описательная аналитика сжимает огромные объемы данных в четкую базовую сводку того, что произошло. Как мы увидим позже, это часто является отправной точкой для более глубокого анализа.
№ 2. Диагностическая аналитика (Почему это произошло?)
Это тип аналитики, который пытается выяснить, почему что-то произошло, копая глубже. Основная цель диагностической аналитики — найти аномалии в ваших данных и отреагировать на них. Например, если ваш описательный анализ показывает снижение продаж на 20% в марте месяце, вы захотите выяснить, почему. Диагностическое обследование в основном помогает вам в этом.
Приложения диагностической аналитики
Используя этот тип аналитики, аналитик ищет любые новые источники данных, которые могли бы предоставить больше информации о причинах падения продаж. Они могут пойти дальше и обнаружить, что, несмотря на большое количество посетителей веб-сайта и большое количество действий «добавить в корзину», лишь небольшой процент посетителей действительно совершает покупку. Дальнейшее расследование может выявить, что большинство клиентов выбыло из программы во время ввода адреса доставки.
Это дает аналитику ключ к пониманию того, в чем проблема… Проблема может быть в адресной форме; возможно, он неправильно загружается на мобильных устройствах или просто был слишком длинным и неудобным. Вы приблизитесь к тому, чтобы найти ответ на вашу аномалию данных, если вы исследуете немного глубже.
Но ведь диагностическая аналитика предназначена не только для диагностики проблем; его также можно использовать, чтобы выяснить, что вызывает благоприятные результаты.
№3. Предиктивная аналитика (Что произойдет в будущем?)
Предиктивная аналитика направлена на то, чтобы предвидеть, что произойдет в будущем. Однако это возможно на основе прошлых моделей и тенденций, которые помогут оценить вероятность будущего события или результата в бизнесе.
Прогнозные модели буквально создают прогнозы на основе взаимосвязи между набором переменных. Например, вы можете использовать корреляцию между сезонностью и количеством продаж, чтобы спрогнозировать, когда продажи упадут. Итак, если ваша прогностическая модель предсказывает, что продажи упадут летом, вы можете использовать эту информацию для создания рекламной кампании на летнюю тематику или сокращения расходов в другом месте, чтобы компенсировать сезонное падение.
С другой стороны, вы можете управлять рестораном и хотите знать, сколько заказов на вынос вы получите в обычный субботний вечер. Результаты этого типа аналитики могут помочь вам принять решение о найме дополнительного водителя доставки.
Кроме того, прогнозная аналитика включает в себя компонент, называемый машинным обучением. По сути, модели машинного обучения предназначены для обнаружения закономерностей в данных и автоматического развития для получения правильных прогнозов. Это похоже на то, как люди используют прогностическую аналитику для разработки моделей и оценки будущих результатов. Однако, как вы можете заметить, существует масса различий между аналитикой под руководством человека и автоматической.
Таким образом, в целом прогнозная аналитика используется для прогнозирования широкого спектра будущих результатов, и, хотя она никогда не может быть верной на 100%, она устраняет множество предположений. Это едва ли не самая важная часть, когда дело доходит до принятия бизнес-решений и определения наилучшего курса действий.
№ 4. Предписывающая аналитика (Как лучше действовать?)
Чтобы помочь определить наилучшую линию действий, предписывающая аналитика исследует, что произошло в прошлом, почему это произошло и что может произойти в будущем. Иными словами, предписывающая аналитика объясняет, как лучше всего использовать преимущества описательной, диагностической и прогнозной аналитики.
Тем не менее, это самый сложный тип анализа. Это связано с тем, что он включает в себя многое, включая алгоритмы машинного обучения, статистические подходы и процедуры вычислительного моделирования.
По сути, предписывающая модель оценивает все различные модели выбора или пути, которые может выбрать корпорация, а также их вероятные последствия. Это позволяет визуализировать, как каждый набор решений может повлиять на будущее, а также количественно оценить влияние конкретного решения. Двигаясь дальше, организация сможет определить оптимальные маршруты, исходя из всех мыслимых сценариев и последствий.
Карты и приложения для пробок — типичные примеры предписывающей аналитики в действии. Карты Google изучат все доступные виды транспорта (например, автобус, пешком или на автомобиле), текущие условия движения и возможные дорожные работы при расчете оптимального маршрута, чтобы добраться из точки А в точку Б.
Предписывающие модели используются аналогичным образом для расчета всех различных «маршрутов», по которым корпорация может пойти для достижения своих целей; с лучшим вариантом в поле зрения. И знание того, какие действия предпринять для наилучших шансов на успех, является огромным преимуществом для любой компании. Поэтому неудивительно, что предписывающая аналитика играет такую большую роль в бизнесе.
Когнитивная аналитика
Когнитивная аналитика — это ветвь аналитики, которая пытается имитировать человеческий мозг, делая выводы из существующих данных и шаблонов, делая выводы на основе существующих баз знаний, а затем повторно вставляя информацию обратно в базу знаний для будущих выводов. обучающая петля обратной связи.
Семантика, алгоритмы искусственного интеллекта, глубокое обучение и машинное обучение — это лишь некоторые из умных технологий, составляющих когнитивную аналитику. Когнитивное приложение может извлечь уроки из своего взаимодействия с данными и людьми и со временем стать более интеллектуальными и успешными, используя эти стратегии.
Итак, говоря простым языком, предприятиям не нужно принимать решения вручную на основе данных четырех типов аналитики. Когнитивная аналитика позаботится об этом автоматически.
Каковы 5 типов аналитики?
Вопреки распространенному заблуждению, существует всего четыре типа аналитики, а не пять. К ним относятся описательные. Предиктивная, предписывающая, диагностическая аналитика.
Каковы 4 типов аналитики?
4 типа аналитики являются описательными. Прогнозная, предписывающая, диагностическая аналитика
Каковы 4 типа бизнес-аналитики?
4 типа бизнес-аналитики включают описательную. Прогнозная, предписывающая, диагностическая аналитика
Каковы 3 столпа аналитики?
Расширенная аналитика данных построена на трех столпах: скорости, гибкости и производительности, которые необходимы для полной реализации ее потенциала. Эти столпы помогают улучшить стратегию аналитики и улучшить ваш бизнес различными способами.
Что такое базовая аналитика?
Аналитика данных подразделяется на четыре типа: описательная, диагностическая, предсказательная и предписывающая. Эти четыре типа анализа данных в сочетании могут помочь организации в принятии решений на основе данных.
Основные выводы
В некотором отношении аналитика данных похожа на поиск сокровищ. Вы можете понять, каким должен быть ваш следующий шаг, основываясь на подсказках и знаниях из прошлого. Все типы предприятий и организаций могут использовать свои данные для принятия более эффективных решений, разумного инвестирования, улучшения внутренних процедур и, в конечном счете, повышения своих шансов на успех с помощью правильного типа анализа.
Статьи по теме
- Инструменты и методы предписывающей аналитики: 9+ лучших вариантов 2021 года
- Предписывающая аналитика: определение, примеры из реальной жизни, как это работает
- Управление спросом: обзор, сравнение, плюсы и минусы
Источник: businessyield.com
Когнитивная бизнес аналитика что это
Наука о данных для когнитивного бизнеса
Когнитивный бизнес использует науку о данных, чтобы опережать: решение задач, действия конкурентов, ограничения. Используйте аналитические возможности платформы IBM Data Science and Business Analytics чтобы поддерживать эффективные операции, разрабатывать новые продукты и услуги, вовлекать клиентов, проводить исследования и открытия.
- Бизнес-аналитика: извлечение максимальной ценности из данных, формирование корпоративной отчетности, бенчмаркинг
- Работа с данными: выявление закономерностей и построение прогнозов с помощью данных, алгоритмов, технологий машинного обучения и ИИ
- Прогнозирование и планирование: повышение эффективности и точности прогнозирования, а также оптимизация распределения расходов с помощью расширенной аналитики
Более подробная информация о решении IBM Data Science and Business Analytics по ссылке.
Для оценки возможностей IBM Data Science and Business Analytics мы предлагаем пилотный проект внедрения.
Задать вопрос:
Бизнес-планирование и бюджетирование на базе IBM Planning Analytics
- Скользящее планирование и планирование по драйверам
- Планирование «сверху-вниз» и «снизу-вверх»
- План-факт анализ и KPI
- Аудиторский след, версионность, многовалютность, комментарии, произвольные горизонты планирования
- Версионность и многосценарность
Разработка и управление планово-экономическими и бюджетными моделями
- Корпоративная (управленческая) отчетность
- Регламентированные и управленческие отчеты с выбором параметров
- Многомерный визуальный анализ данных
- Сравнительный анализ показателей по структурным единицам
- План-факт анализ
- Сценарный анализ, анализ чувствительности
- Горизонтальный анализ (временные тренды)
- Анализ финансовых показателей
- Высокий уровень визуализации данных (мгновенная детализация и агрегирование, использование диаграмм и картографических панелей)
- Создание собственных визуализаций
- Мобильная аналитика
- Оповещения и реакция на события
Финансовая консолидация и отчетность с использованием IBM Cognos Controller
- Комплексная поддержка закрытия финансового периода
- Автоматизация консолидации
- Возможность развертывания в облаке с функциями локального решения
- Поддержка международных стандартов IAS, IFRS, GAAP (США), региональных GAAP и локальных нормативных требований
Создание систем сбора и анализа отчетности на базе IBM Planning Analytics
- Преднастроенные и свободные аналитические многомерные формы для ручного ввода данных пользователями в форматы любого уровня сложности
- Автоматические расчеты формул и проверки корректности ввода данных, консолидации и субконсолидации по любой иерархии и по атрибутам
- Анализ «что-если», факторный анализ
- Гибкие настройки безопасности и уровней доступа вплоть до ячейки
- Онлайн контроль за процессом согласования и утверждения, линейное и матричное согласование
- Интеграция с любыми источниками данных
- Интеграция с MS Office и корпоративными порталами
- Работа на мобильных устройствах
Повышение качества принятия решений с помощью IBM SPSS Statistics
- Интегрированная платформа для решения статистических задач
- Анализ данных и тенденций, прогнозирование и планирование, проверка предположений и подготовки обоснованных выводов
- Специализированные функции для предприятий различных отраслей
- Расширенная визуализация
- Встроенная библиотека алгоритмов машинного обучения
- Простота эксплуатации, гибкость и масштабируемость
Прогнозное моделирование на базе IBM ILOG, IBM SPSS
- Разработка моделей математического программирования для оптимизации бизнес-решений с учетом существующих ограничений
- Выявление тенденций развития на основе регрессионных моделей
- Определение вероятности развития событий
- Выявление статистически значимых факторов
- Кластеризация потенциальных рисков
Для бизнеса:
- Переход к «интеллектуальному» предприятию
- Повышение гибкости и устойчивости в условиях жесткой рыночной конкуренции и нестабильности рынка
- Повышение эффективности и производительности
Для аналитиков:
- Анализ и статистическая обработка данных высокой сложности
- Решение исследовательских задач
- Прогнозирование отклонений и снижение рисков
Для финансового директора:
- Составление точных планов, бюджетов и прогнозов
- Сокращение закрытия финансового периода с минимальной поддержкой со стороны ИТ-специалистов
- Оперативная сводка ключевых финансовых показателей предприятия в удобном формате: на экране ноутбука или мобильного устройства
- Удобное предоставление финансовых отчетов внутри компании, партнерам, инвесторам и регулирующим органам
Источник: www.gmcs.ru
