Was ist Advanced Analytics?

Advanced Analytics verwendet prädiktive Modellierung, statistische Methoden, maschinelles Lernen und Prozessautomatisierungstechniken, die über die Kapazitäten herkömmlicher Business Intelligence (BI)-Tools hinausgehen, um Daten oder Geschäftsinformationen zu analysieren. Es nutzt Data Science , die ausgereifte Analysemethoden zur Projizierung von zukünftigen Trends und zum Antizipieren der Wahrscheinlichkeit potenzieller Ergebnisse beinhaltet. Während grundlegende BI und Analysen eine Momentaufnahme des Unternehmens bieten können, bietet Advanced Analytics die Möglichkeit, zukünftige Trends oder Ergebnisse für ein tieferes Verständnis des Unternehmens zu prognostizieren. Advanced Analytics bietet ein breiteres Spektrum an Funktionen zur Bewältigung von Herausforderungen, die herkömmliche Rückblicke im BI nicht bieten können, was eine stärkere strategische Entscheidungsfindung für die Zukunft ermöglicht.

Als Disziplin umfasst und erweitert Advanced Analytics sowohl prädiktive als auch präskriptive Analytik. Analytik-Software mit Funktionen zur prädiktiven Modellierung enthält häufig Funktionen für die statistische Analyse, die in die Benutzererfahrung integriert sind. Zu diesen Funktionen können unter anderem berechnete Spalten, die Möglichkeit, Ausdrücke in Visualisierungen einzufügen, und andere erweiterte Statistikfunktionen gehören. Mit Advanced Analytics können Unternehmen Vorhersagemodelle erstellen und sie durch Einbettung in eine benutzerfreundliche Schnittstelle beim Unternehmen anwenden.

Was ist der Wert von Advanced Analytics?

Advanced Analytics bietet Unternehmen die Möglichkeit, sich zu operationalisieren und aus Datenbeständen mehr Nutzen zu ziehen. Das kann die Verwendung von Predictive Analytics oder Empfehlungsmaschinen umfassen. Es stellt für viele Unternehmen eine potenzielle Möglichkeit dar, Wert aus ihren Daten zu schöpfen, unabhängig davon, ob es sich um in einer Datenbank gespeicherte Daten oder um Echtzeit-Daten handelt, die durch den Geschäftsbetrieb generiert werden. Unternehmen, die Advanced Analytics-Tools einsetzen, können auf der Wissensgewinnung aufbauen, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu beeinflussen und mehr Vertrauen für wiederholbare Geschäftsergebnisse zu schaffen. Advanced Analytics löst die komplexeren Geschäftsprobleme, die herkömmliche Rearview BI-Berichte nicht können.

Einige Techniken, die häufig mit Advanced Analytics verwendet werden, umfassen Data Mining, maschinelles Lernen, Daten-Visualisierung, Sentiment-Analyse, Netzwerk- und Clusteranalyse, Prognosen, Mustervergleich, komplexes Event Processingund mehr. Alle oder einige dieser Techniken können verwendet werden, um die Daten eines Unternehmens zu untersuchen und zu modellieren, um das Geschäft auf der Grundlage umsetzbarer Erkenntnisse zu verbessern.

Was sind einige Advanced Analytics-Techniken oder -Funktionen?

Die folgenden Funktionen sind unter dem Dach der Advanced Analytics enthalten:

• Predictive Analytics: Die Daten-Analytik wird verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Geschäftsergebnisse auf Grundlage von historischen Daten und unter Verwendung statistischer Modellierung (Regressionsmodelle) und Techniken des maschinellen Lernens (ML) zu treffen.
• Clustering: Daten-Clustering ist der Prozess, bei dem Dinge in der Gruppe auf Grundlage der Ähnlichkeiten zwischen den Dingen in der Gruppe zusammengefasst werden.
• Berechnungen: Verschiedene Berechnungstools wie Aggregationen für Visualisierungen, Ausdrücke und mehr können bei Advanced Analytics verwendet werden.
• Statistische Merkmale: Es ist wichtig, über statistische Funktionen zur Durchführung von Advanced Analytics zu verfügen, einschließlich Clustering, Boxplots, Vergleichskreise und Beziehungen zwischen kategorischen Variablen (Chi-Quadrat).
• Maschinelles Lernen: Algorithmen für maschinelles Lernen lernen aus den Daten, um detaillierte Modelle zu erstellen, die komplexe Muster identifizieren und äußerst präzise Prognosen treffen können. Sie eignen sich gut für Anwendungsfälle wie Mikrosegmentierung, Personalisierung, Ursachenanalyse komplexer Prozesse, Betrugserkennung und Kundenabwanderung.

Warum ist Advanced Analytics heute so wichtig?

Während herkömmliche BI-Tools früher für die meisten Unternehmen ausreichten, setzen die Führungskräfte jetzt auf Advanced Analytics, um eine höhere Kapitalrendite (ROI) für ihre BI-Investitionen zu erzielen. Warum ist das so? Warum zieht Advanced Analytics heute so viele Unternehmen an?

Da täglich riesige Datenmengen generiert werden, suchen Unternehmen nach neuen Möglichkeiten, um all diese Daten zu nutzen. Advanced Analytics hilft den Unternehmen dabei. Advanced Analytics ermöglicht Unternehmen, ihre Abläufe zu optimieren und Innovationen zu entwickeln, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Mit besserer Kundenanalyse, prädiktiver Analytik und statistischer Modellierung hilft Advanced Analytics den Unternehmen dabei, die Entscheidungsfindung zu verbessern und mit sehr umkämpften, sich schnell verändernden Märkten Schritt zu halten. Wo herkömmliche Analyse- und BI-Tools nicht von Dauer sind, bringt Advanced Analytics die Unternehmen für den zukünftigen Erfolg in Position.

Vorteile von Advanced Analytics

Im Folgenden finden Sie die folgenden Vorteile für Unternehmen, mit denen Unternehmen ein erfolgreiches Advanced Analytics-Programm erhalten können:

• Prognostizieren der Zukunft: Unternehmen, die Advanced Analytics verwenden, können schnell und mit einem größeren Maß an Vertrauen über zukünftige Ergebnisse handeln. Advanced Analytics ermöglicht Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und tiefere Einblicke in Markttrends, Kundenpräferenzen und wichtige Geschäftsaktivitäten zu gewinnen. Durch die Implementierung von fortschrittlichen Analysen können Unternehmen die Marktbedingungen schneller bewerten und auf Veränderungen vor ihren Konkurrenten reagieren, wodurch sie einen erheblichen Vorteil erzielen.
• Risikosenkung: Mit genaueren Prognosen aus Advanced Analytics können Unternehmen kostspielige, riskante Entscheidungen vermeiden, die auf ungenauen Prognosen basieren. Advanced Analytics bietet Unternehmen ein umfassendes Verständnis des Geschäfts, der Vergangenheit, der Gegenwart und der Zukunft, um Risiken besser zu identifizieren und damit klarzukommen.
• Probleme antizipieren und lösen: Advanced Analytics kann Unternehmen bei der Lösung von Herausforderungen helfen, die herkömmliche BI nicht können. Aufgrund der Wahrscheinlichkeit kann Advanced Analytics Maßnahmen vorschreiben, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

Was sind einige Anwendungsfälle für Advanced Analytics?

Wenn Ihr Unternehmen bereits traditionelle BI-Tools verwendet, könnte es wahrscheinlich auch von Advanced Analytics profitieren. advanced Analytics können verwendet werden für Folgendes verwendet werden:

• Optimierung der Lieferkette: Globale Unternehmen benötigen eine Lieferkette, die schnell auf Änderungen der Marktbedingungen reagieren kann, einschließlich Marktnachfrage, Kundenpräferenzen und Kostenschwankungen. Advanced Analytics können insbesondere in der Fertigung dazu beitragen, die Vertriebskosten zu senken, Verzögerungen oder Maschinenausfälle zu vermeiden und Prozesse zu rationalisieren.
• Marktanalytik: Es war noch nie so schwierig, Kunden zu verstehen, und es kann eine große Herausforderung sein, diesen Kunden auf die richtige Weise Produkte zu verkaufen und zu vermarkten. Mit Advanced Analytics können Unternehmen personalisierte Vertriebs- und Marketingkampagnen erstellen, um die Ausgaben für ineffiziente Strategien zu reduzieren, Upselling- und Cross-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.
• Risikoanalyse: Jedes Unternehmen sucht nach Möglichkeiten, zukünftige Risiken zu senken, aber nur diejenigen, die Advanced Analytics verwenden, können große Datenmengen oder sogar Datenströme in Echtzeit verwalten, um Risikomuster zu identifizieren. Advanced Analytics-Techniken können verwendet werden, um Betrug bei Zahlungen und Bestellungen zu erkennen oder sogar die Reputation bei aktuellen Kunden zu überwachen.
• Human Resources Analytics: Die Mitarbeiterzufriedenheit hat einen enormen Einfluss auf die Geschäftsleistung, doch die meisten Unternehmen nutzen Personaldaten nicht. Erweiterte Analysen können in der Personalabteilung verwendet werden, um die Mitarbeiterfluktuation, die mit der Anwerbung und Einstellung verbundenen Kosten zu senken und in effektive Prämienprogramme zu investieren, um die Mitarbeiterzufriedenheit aufrechtzuerhalten oder zu erhöhen.
• Unternehmensprozesse: Traditionelle BI-Tools sind nicht agil genug, um operative Exzellenz zu ermöglichen, die auf sich ändernde Marktbedingungen reagiert und Entscheidungen auf der Grundlage von Prognosen über zukünftige Trends optimiert. Mit Advanced Analytics können Unternehmen die Leistung und Produktivität verbessern, den Umsatz steigern und betriebliche Probleme schneller lösen.