Какие существуют виды аналитических решений для больших данных? сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Какие существуют виды аналитических решений для больших данных?

Существует четыре типа аналитических решений для больших данных, которые действительно помогают бизнесу:

     

  1. Prescriptive . Этот тип анализа показывает, какие действия следует предпринять. Это наиболее ценный вид анализа, который обычно приводит к правилам и рекомендациям для последующих шагов.
  2.  

  3. Predictive – анализ вероятных сценариев того, что может произойти. Результаты обычно являются прогнозным прогнозом.
  4.  

  5. Диагностика . Анализ прошлых результатов, чтобы определить, что произошло и почему. Результатом анализа часто является аналитическая панель инструментов.
  6.  

  7. Описательный . Что происходит сейчас на основе входящих данных. Для анализа данных вы обычно используете панель мониторинга в реальном времени и / или отчеты по электронной почте.

Аналитика больших данных в действии

Предписательная аналитика действительно ценна, но в основном не используется. Там, где аналитика больших данных в целом проливает свет на предмет, предписывающая аналитика дает вам лазерную фокусировку для ответа на конкретные вопросы. Например, в отрасли здравоохранения вы можете лучше управлять популяцией пациентов, используя предписывающую аналитику для измерения количества пациентов, страдающих клиническим ожирением, а затем добавить фильтры для таких факторов, как диабет и уровни холестерина ЛПНП, чтобы определить, на чем следует сосредоточить внимание. Такая же предписывающая модель может быть применена практически к любой целевой группе или проблеме отрасли.

Прогнозирующая аналитика использует большие данные для определения прошлых моделей, чтобы предсказать будущее. Например, некоторые компании используют прогнозную аналитику для оценки потенциальных клиентов. Некоторые компании пошли еще дальше, используя прогнозную аналитику для всего процесса продаж, анализируя источник потенциальных клиентов, количество сообщений, типы сообщений, социальные сети, документы, данные CRM и т. Д. Для поддержки продаж, маркетинга можно использовать правильно настроенную прогнозную аналитику. или для других типов сложных прогнозов.

Диагностическая аналитика используется для обнаружения или определения, почему что-то произошло. Например, для маркетинговой кампании в социальных сетях вы можете использовать описательную аналитику, чтобы оценить количество постов, упоминаний, подписчиков, поклонников, просмотров страниц, обзоров, булавок и т. Д. В сети могут быть тысячи упоминаний один взгляд, чтобы увидеть, что работало в ваших прошлых кампаниях, а что нет.

Описательная аналитика или интеллектуальный анализ данных находятся в нижней части цепочки создания больших данных, но они могут быть полезны для раскрытия шаблонов, которые предлагают понимание. Простым примером описательной аналитики будет оценка кредитного риска; использование прошлых финансовых показателей для прогнозирования вероятных финансовых результатов клиента. Описательная аналитика может быть полезна в цикле продаж, например, для классификации клиентов по их вероятным предпочтениям продукта и циклу продаж.

Как видите, использование аналитики больших данных может принести большую пользу бизнесу, добавляя контекст к данным, которые рассказывают более полную историю. Сокращая сложные наборы данных до действенного интеллекта, вы можете принимать более точные бизнес-решения. Если вы понимаете, как демистифицировать большие данные для ваших клиентов, то ваша ценность только что выросла в десять раз.

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

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