Добавление прогнозирующей аналитики в бизнес-аналитику сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Добавление прогнозирующей аналитики в бизнес-аналитику

«Ну, я не ожидал этого»

Когда дело доходит до бизнес-аналитики, вы должны были видеть, что она находится в миле от вас. Это одно выражение, которое вы никогда не должны слышать, чтобы ваша команда говорила. Это означает, что у них нет необходимых инструментов для просмотра данных, и вы больше не можете принимать обоснованные решения о будущем вашей компании. Чисто и просто. Это означает, что вы едете по шоссе с выключенными огнями на бесконечной извилистой дороге. Вы опаздываете на день и доллар не хватает. Вы уже позади конкурентов. И еще миллион метафор, с которыми вы просто не хотите ассоциироваться.

Это означает, что вы не используете Predictive Analytics. С Predictive Analytics PA в вашем наборе инструментов вы не только увидите, что будет для вашего бизнеса, но и сможете монетизировать его и взять на себя ответственность за него. Это наука, которая делает ваши решения умнее, повышая точность, непрерывность и скорость тех решений, которые вы принимаете о будущем роста вашей компании. Но каждый инструмент – это всего лишь инструмент, пока у вас нет кого-то или группы тех, кто знает, как управлять и активировать всю мощь, которую он видит.

Вы не можете использовать Predictive Analytics для прогнозирования будущего. Ничто не может сделать это. Если так, то мы все были бы лотереями-миллионерами или летали в DeLoreans на основе термоядерного синтеза. Но вы сможете прогнозировать будущее своего бизнеса на основе прошлых данных, следуя шаблонам и схемам построения диаграмм. Иногда мы размышляем, а иногда мы позволяем нестандартным аналитическим программам мыслить, показывая нам прогнозируемые результаты, основанные на, казалось бы, бесконечных алгоритмах и результатах.

Мы живем в эпоху взаимосвязанного опыта.

Predictive Analytics существует всегда, взаимодействуя и влияя на нашу жизнь каждый день. Поставщики электронной почты, которые используют сложные алгоритмы, чтобы предсказать вероятность того, что электронное письмо будет спамом, основано на использовании определенных слов. Рекомендации интернет-магазинов основаны на тысячах товаров, которые вы просматривали и покупали ранее. Даже молоко в задней части магазина размещено там по причине: как наиболее продаваемый товар в продуктовом магазине, вы, скорее всего, купите вкусные вещи, которые не планировали покупать, по пути в этот молочный проход и из него. , Это все равно, что идти к цели, чтобы купить пачку зубных щеток и бумажных полотенец, но оказаться в машине с сумками и 300-долларовым зарядом на своей кредитной карте. Цель не возиться.

Но почему PA для бизнеса сейчас так популярна для специалистов отрасли?

Во-первых, это огромный и почти бесконечный объем доступных данных, удерживаемых мощью больших данных, которые теперь можно лучше использовать для принятия гораздо более обоснованных решений сегодня. и мощь, которой обладают большие данные, теперь можно лучше использовать для принятия гораздо более обоснованных решений сегодня. Большие данные – это термин, который описывает большой объем данных – как структурированных, так и неструктурированных, – которые ежедневно наполняют бизнес. Ежедневно генерируется 2,5+ квинтиллионных байта данных, 90 процентов данных только за последние несколько лет из-за роста социальных сетей и цифровых взаимодействий. Цифры могут быть ошеломляющими, но это относится к простой идее, что чем больше данных вам доступно, тем лучше ваш прогноз. Наряду с улучшениями скорости процессора, параллельной обработки и разработки алгоритмов, ученые данных заложили основу для обработки больших объемов данных за разумный период времени и затрат. Так что это хорошо и быстро и как-то дешево. Как это может быть? Давайте продолжим смотреть вперед …

Компании и университеты отреагировали на эту эволюцию больших данных, введя курсы по науке о данных от теории вероятностей до степеней магистра в области бизнес-аналитики. Вам не нужен хрустальный шар, чтобы увидеть, куда все это идет. Там будет схватка для хорошо обученных специалистов по данным, движущихся вперед.

Затем, расширение облачных решений для хранения. Удаленное и безопасное хранение данных означает, что больше не требуется, чтобы компании создавали крупномасштабные хранилища данных для хранения и анализа своей защищенной информации, затрачивая драгоценное время и материальные ресурсы для размещения и обслуживания хранилищ. Гибкие, масштабируемые и простые облачные решения дают компаниям возможность оплачивать фактически используемое хранилище без дополнительных затрат на дополнительную инфраструктуру, обслуживание и персонал. Ваша компания может вырастить а-ля карт в облаке одним кликом мгновенно.

Машинное обучение. Да, это означает «Искусственный интеллект» и вызывает в воображении мысли о том, что серия T-800 Cyberdyne Systems должна снова и снова спасать нас от человечества. Но поскольку компьютеры оценивают данные, выявляют закономерности в наборах данных и принимают решения практически без вмешательства человека, ученые-аналитики получают возможность анализировать более сложные данные и получать более быстрые и более точные результаты, начиная от описательного подхода к дальновидному мышлению. подход прогнозирующей аналитики. Представьте, что машинное обучение – это мощный стимул Predictive Analytics, помогающий компаниям находить новые возможности получения дохода, находить способы снижения рисков и ускорять процесс достижения своих краткосрочных и долгосрочных целей.

Наконец, ПА сейчас очень популярный товар, потому что отраслевая конкуренция более агрессивна, и все просто следят за деньгами. В любое время компания может открыть для себя новые возможности получения дохода, найти способы снижения риска и ускорить процесс достижения своих краткосрочных и долгосрочных целей, при этом экономя деньги, и это беспроигрышная ситуация для всех. Если вы не пользуетесь Predictive Analytics, вы найдете другие традиционные способы достижения некоторых из ваших целей. Это может занять больше времени, гораздо больше ресурсов человечества, и вы не получите того объема и охвата, которые Predictive Analytics в конечном итоге сможет предоставить вам на вашей цифровой табличке.

Поскольку Predictive Analytics становится менее дорогой и простой в реализации, она способна преобразовать практически каждый отдел в вашей компании.

ИТ-отдел

С помощью Predictive Analytics модели машинного обучения могут автоматически вводить большие и более сложные данные, обеспечивая постоянное обновление результатов. Организация или создание системы на основе фильтров, которая может предоставлять соответствующие данные людям, которые в них нуждаются. Моделирование устраняет необходимость вырезать и вставлять отчеты и освобождает ИТ-персонал от повседневной занятой работы, углубляясь в данные, давая вашей команде более глубокое понимание этих данных. Predictive Analytics повышает точность, последовательность и скорость решений, принимаемых вами и вашей командой. Решения, которые раньше занимали часы или дни, могут быть сокращены до минут или секунд, что позволяет получить более точные оценки времени, усилий и затрат на разработку программного обеспечения. PA может даже показать, как выгоднее накормить своих сотрудников на предприятии, если компания оплачивает счет. бесплатно. Просто спросите Google.

Финансы

Ваш финансовый отдел может точно прогнозировать доходы, используя более точные и относительные данные и улучшая наглядность, управляя расходами и денежными потоками, снижая аппетит к риску, используя методы логической регрессии для классификации перспектив как хороших или плохих. Все это при одновременном повышении прозрачности за счет повышения подотчетности и обмена данными. AIG – это (очень большой) пример использования визуализации данных для выявления потенциального обмана. Их модели используют комбинацию больших данных из баз данных претензий и заметок корректора для выявления потенциального мошенничества.

Маркетинг

Вы когда-нибудь задумывались, как Netflix или Hulu знают, что вам нравится смотреть? Используя прогнозное моделирование, ваши предыдущие ответы и покупки анализируются, фильтруются и идентифицируются для повышения удовлетворенности ваших клиентов. Логистическая регрессия определяет, будет ли кто-то отвечать на рекламу или кампанию, организуя или создавая систему на основе фильтров, чтобы донести соответствующие данные до конкретных людей, когда и где они хотят, привлекая обоих новых клиентов, сохраняя при этом наиболее лояльных или прибыльных потребителей компании. И вы думали, что просто смотрите контент. Не берите в голову Predictive Analytics за кулисами …

HR

Человеческие ресурсы всегда будут иметь человеческий фактор. В противном случае его просто нужно назвать разведывательными ресурсами. Или Ресурсы Entity. Но в то время как люди все еще контролируют большую часть своей судьбы, прогностическое моделирование создает последовательное, непредвзятое развитие талантов, основанное на данных, что отвечает критерию справедливости лучше, чем субъективные интуиции. Существующие сотрудники могут предоставлять обратную связь и поддерживать свои навыки в актуальном состоянии с помощью программ когнитивного обучения от онлайн-преподавателей, таких как Skillsoft, которые используют большие данные для изучения и применения знаний среди своих 19 миллионов пользователей, создавая и изменяя свои гипер-персонализированные пути обучения.

Шаги прогнозного аналитического моделирования.

Было бы здорово зайти в магазин Big Box Predictive Analytics и просто подобрать одного из этих плохих парней, но это инструмент, созданный по индивидуальному заказу, где успех определяется знанием шагов, связанных с прогностическими моделями.

<Ол>
 

  • Идентификация проблемы – это начало всех вещей. Откуда мы пришли? Что было первым – курица или яйцо? Если я подниму свои цены на десять процентов, я потеряю своих самых ценных клиентов? Это кто, что и где вы хотите видеть в своих данных.
     

  • Исследуйте данные и отделите данные – вот почему у вас есть все эти данные! Большие, точные, доступные данные лежат в основе любой успешной модели. Специалист по данным должен уметь анализировать все типы данных без ограничения размера данных и использовать инструменты синтаксического анализа, такие как регулярные выражения, для преобразования, сопоставления и замены непригодных данных.
     

  • Тестирование моделей. Поиск взаимосвязей с помощью исторических данных и вероятностей, а также то, насколько хорошо они работают с помощью методов выбора, объединяются, чтобы легко вывести наиболее подходящие переменные на заключительную стадию процесса моделирования. Это последний лучший шаг, чтобы убедиться, что все ожидаемые результаты сопоставлены с запланированными результатами.
     

  • Применение моделей. Congrats! Вся подготовка и работа вашей команды делают этот следующий шаг гладким. Это дает вашей команде данные и знания для прогнозирования тенденций, улучшения бизнес-решений.
     

  • Мониторинг модели. Это идеальный пример использования машинного обучения. Модель работает, включает в себя больше доступных и обновленных данных, продолжая предлагать глубокое понимание команды. Конечно, вам нужно следить за всем, что касается как аудита, так и обслуживания моделей. Модели могут потерять точность из-за обновлений рынка и программного обеспечения или из-за того, что решит поискать все Сары Коннорс в районе Лос-Анджелеса. Успешное моделирование всегда будет сочетанием бизнес-аналитики и хорошо продуманных процедур.

    Добавление прогнозирующей аналитики в бизнес-аналитику

    PA для бизнеса – это самый интригующий, самый прибыльный и самый полезный процесс / инструмент, который любой бизнес когда-либо увидит в ближайшем будущем. Но если ваша прогнозирующая аналитика для бизнеса не соединяется с клиентами, чтобы увидеть их потенциальную будущую выгоду, это как если бы эта статья никогда не существовала.

    Будущее сейчас. Где ваше место (или место вашего бизнеса) с нетерпением жду?

    Вернитесь в прошлое, чтобы начать свое приключение в начале этой статьи / путешествия.

  • Поделиться сочинением
    Ещё сочинения
    Нет времени делать работу? Закажите!

    Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.