Перейдем к третьему кругу в схеме.
Анализ данных
Анализ данных относится к качественным и количественным методам и процессам, используемым для повышения производительности и роста бизнеса. Данные извлекаются и классифицируются для выявления и анализа данных и моделей, а методы варьируются в зависимости от требований организации.
Есть несколько типов анализа данных:
Описательная аналитика: что случилось? Этот тип аналитики, который используется чаще всего, предоставляет решения, которые помогают бизнесу лучше понять, что происходит, на основе исторических данных. Обеспечивает понимание, основанное на закономерностях и отношениях, обнаруженных между ключевыми метриками и измерениями в бизнесе. Использование эффективных инструментов визуализации усиливает описательную аналитику.
Диагностическая аналитика: почему это произошло? Цель диагностической аналитики дать аналитику возможность увидеть основную причину проблемы. Примером диагностической аналитики является определение ключевых факторов и потенциальных источников отказа оборудования на основе имеющихся данных.
Прогнозная аналитика: что может произойти? Прогнозная аналитика используется для прогнозирования неизвестных будущих событий. Прогнозные модели обычно используют множество переменных, чтобы сделать прогноз. Используется множество методов, таких как статистические алгоритмы, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение для анализа имеющихся данных и прогнозирования будущего. Прогнозы основаны на обнаружении тенденций и закономерностей из прошлого, которые могут иметь значение в будущем. Типичным примером такого типа аналитики является прогнозирование цен на основе выбранных экономических факторов и исторических закономерностей.
Предписательная аналитика: что нам нужно делать? Наивысший уровень сложности и создания ценности - это разработка предписывающей модели. Это использует понимание, полученное в результате того, что произошло, почему это произошло, а также анализ «того, что может произойти», чтобы помочь определить курс действий, который можно, предпринять. Часто рекомендуемые действия выводятся с помощью сложных алгоритмов оптимизации, которые гарантируют лучший набор решений для определенной проблемы с учетом существующих ограничений. Примером предписывающей аналитики является использование прогнозируемых цен при закупке сырья и минимизация затрат.
Сбор данных (Data Minning)
Интеллектуальный анализ данных - это процесс обработки наборов данных для выявления тенденций и закономерностей и выявления взаимосвязей для решения бизнес-проблем или создания новых возможностей посредством анализа данных. Эта дисциплина предназначена для разработки алгоритмов для извлечения информации из довольно больших и потенциально неструктурированных данных (например, интеллектуального анализа текста). Методы включают распознавание образов, выбор признаков, кластеризацию и классификацию.
Бизнес-аналитика
Бизнес-аналитика (BI) ориентирована на создание информационных табло, выбор ключевых показателей эффективности (KPI), создание и планирование отчетов с данными на основе статистических сводок. Например, диаграммы и гистограммы в презентациях.
