Что такое углубленная аналитика?
Углубленная аналитика – это процесс использования сложных методов машинного обучения (МО) и визуализации данных для получения информации, выходящей за рамки традиционной бизнес-аналитики. Современные организации собирают огромные объемы данных и анализируют их, чтобы выявлять скрытые закономерности и тенденции. Они используют эту информацию для повышения эффективности бизнес-процессов и удовлетворения потребностей клиентов. Углубленная аналитика выведет вас на новый уровень в интерпретации данных и принятии решений (долгосрочных и в реальном времени). Среди методов углубленной аналитики также можно выделить извлечение смыслов из неструктурированных данных, например, комментариев и изображений в социальных сетях. Благодаря этому вы сможете более эффективно решать сложные проблемы в своей организации. Достижения в области облачных вычислений и хранения данных сделали углубленную аналитику более доступной для всех предприятий.
Как можно использовать углубленную аналитику?
Вы можете использовать углубленную аналитику в своей организации, чтобы решать сложные задачи, выходящие за рамки традиционного бизнес-анализа и отчетности. Ниже приведены несколько примеров из разных отраслей.
Здравоохранение
Фармацевтические и медико-биологические компании анализируют клинические и операционные данные, чтобы снизить затраты на лечение и повысить точность диагностики. Например, этому способствует углубленный анализ медицинских снимков. Кроме того, с помощью углубленной аналитики такие компании собирают данные о пациентах (а также геномные, транскриптомные и омические данные) и применяют полученные знания в дальнейшей практике. Это ускоряет клинические испытания, способствует развитию исследовательской работы и инновациям, а также упрощает проведение анализов с помощью мультиомики.
Финансы
Благодаря аналитическим данным, полученным с помощью преобразующих технологий, можно улучшить операционные процессы в сфере финансовых услуг и внедрить инновации. Углубленную аналитику в данной сфере можно использовать для указанных ниже целей.
- Оптимизация проведения важных банковских операций.
- Преобразование и переосмысление бизнес-моделей на рынках капитала.
- Модернизация основных систем и улучшение процессов моделирования рисков в сфере страхования.
В данной отрасли можно собирать данные, чтобы изменить впечатление заинтересованных сторон, сотрудников, посредников и клиентов. Благодаря углубленной аналитике, работники компаний принимают более эффективные решения, чтобы повысить прибыльность и удовлетворить потребителей.
Обрабатывающая промышленность
В обрабатывающей промышленности углубленная аналитика используется для повышения общей эффективности оборудования. Благодаря диагностической и прогнозной аналитике улучшается качество технического обслуживания и мониторинга оборудования. Кроме того, данные технологии можно использовать для указанных ниже целей.
- Улучшение процессов посредством выявления и устранения факторов, снижающих эффективность работы.
- Выявление аномалий в работе оборудования в реальном времени.
- Автоматизация инспекций, проверок и других трудоемких производственных процессов.
Розничная торговля
Индустрия розничной торговли использует углубленные аналитические технологии, чтобы открывать умные магазины, оптимизировать цифровую коммерцию и выстраивать интеллектуальные цепочки поставок. Они могут собирать информацию на основе взаимодействия с клиентами и их поведения для указанных ниже целей (и не только).
- Повышение эффективности принятия решений и стратегий для мерчандайзинга.
- Увеличение пожизненной ценности клиентов за счет персонализации рекомендаций для них.
- Оптимизация внутренних бизнес-операций, чтобы снизить расходы и повысить рентабельность.
- Облегчение доступа к данным, чтобы быстрее внедрять инновации и получать положительные результаты.
Классификация углубленной аналитики.
Достижения в области анализа данных помогли разработать несколько отдельных приоритетных отраслей в области аналитики.
Кластерная аналитика
Кластерный анализ объединяет точки данных в группы на основе сходства. Это не требует первоначальных предположений о взаимосвязи между точками данных, поэтому вы можете найти в своих данных новые закономерности и ассоциации.
Например, кластерный анализ можно использовать для создания демографических или психографических категорий в клиентских базах, а затем построить график взаимосвязи между показателями. Вы можете отследить, существует ли связь между определенными демографическими характеристиками клиентов и их потребительскими привычками.
Когортный анализ
Когортный анализ, подобно кластерному, делит большие наборы данных на сегменты. С другой стороны, он отслеживает поведение группы с течением времени, тогда как кластерный анализ направлен на поиск сходств в наборе данных без учета временного аспекта.
Когортный анализ часто используется в исследованиях поведения и удержания потребителей. Вы можете использовать его для отслеживания того, как каждая когорта (группа) реагирует на разные события. Данный метод углубленной аналитики улучшает удержание и вовлеченность пользователей, их взаимодействие с компанией, а также восприятие продуктов.
Прогнозная аналитика
В традиционной описательной аналитике используются исторические данные для выявления тенденций и закономерностей, а в прогнозном моделировании – прошлые данные для прогнозирования результатов в будущем. В основном прогнозный анализ используется в областях, связанных с рисками, или для поиска новых возможностей. Увидев возможные сценарии будущего, вы можете с уверенностью принимать правильные решения, что способствует снижению рисков и повышению эффективности работы.
Предписывающая аналитика
Предписывающий анализ рекомендует действия, которые вы можете предпринять, чтобы повлиять на желаемый результат. Предписывающая аналитика не только показывает будущие тенденции, но и предлагает различные варианты действий, позволяющие использовать предсказанный сценарий наилучшим образом. Например, представьте себе бизнес-сценарий, в котором прогнозная аналитика показывает, какие клиенты, скорее всего, уйдут в следующем квартале. Если есть риск потерять клиентов, предписывающая аналитика предлагает конкретные стратегии их удержания, адаптированные к каждой категории потребителей (например, специальные скидки, программы лояльности или персонализированные коммуникационные кампании).
Какие технологии используются в углубленной аналитике?
Передовые решения для аналитики сочетают в себе несколько технологий.
Машинное обучение
Модели машинного обучения, такие как анализ временных рядов, деревья решений и регрессия, поддерживают углубленную аналитику. При использовании передовых методов прогнозной и предписывающей аналитики необходимо понимать данные и экстраполировать их для проведения наблюдений. Методы машинного обучения могут помочь в прогнозировании и мониторинге за счет быстрой обработки миллионов точек данных. В углубленной аналитике используется машинное обучение для прогнозирования будущего.
Подробнее о машинном обучении (МО) »
Искусственный интеллект
В углубленной аналитике используется искусственный интеллект (ИИ) для моделирования уровня интеллекта человека. С помощью ИИ можно обрабатывать больше данных, работать над более сложным моделированием и внедрять более абстрактные алгоритмы.
Инструменты ИИ включают ряд взаимосвязанных технологий, позволяя углубленной аналитике выполнять различные функции. В методах глубокого обучения используются многослойные нейронные сети для анализа различных форм данных, таких как изображения, звук и текст. Например, обработка естественного языка (NLP) извлекает информацию из текста, созданного человеком, а машинное зрение интерпретирует изображения и видео для выполнения задач.
Какие основные инфраструктурные технологии необходимы для углубленной аналитики?
Для успешного запуска программы углубленной аналитики в вашей организации необходимы нижеперечисленные элементы.
Интернет вещей
Чтобы собирать реальные данные для расширенной аналитической обработки, вам нужны устройства Интернета вещей (IoT). Интеллектуальные датчики обеспечивают потоки данных в реальном времени, предоставляя непрерывный доступ к информации. Без устройств IoT, загружающих данные в аналитические системы, вы можете упустить ценную информацию и полезный контекст для принятия решений.
Подробнее об Интернете вещей (IoT) »
Хранилище
Чтобы получить точную и полезную информацию, для программного обеспечения углубленной аналитики требуются большие наборы данных. Для больших наборов данных требуются вместительные отказоустойчивые системы хранения. Они должны быть легкодоступны и с возможностью автоматического резервного копирования. У вас также должна быть возможность автоматически интегрировать данные из различных источников. Система хранения данных также должна поддерживать встроенную интеграцию с машинным обучением и другим программным обеспечением для анализа данных.
Вычислительная техника
Для эффективной работы инструментов углубленной аналитики требуется высокая производительность обработки данных. Чтобы несколько серверных узлов могли обрабатывать данные одновременно, необходимо поддерживать распределенные вычисления. Вычислительные возможности также необходимы для прогнозных моделей и других инструментов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Подробнее о распределенных вычислениях »
Визуализация
Вам нужны инструменты визуализации данных для создания и представления отчетов по результатам углубленной аналитики, так как без четкой визуализации сложно действовать на основе полученных данных. С помощью углубленной аналитики вы можете получить более содержательные сведения, но поделиться ими бывает сложно. С помощью технологии визуализации вы можете делиться этой информацией со своими бизнес-пользователями и нетехнически заинтересованными сторонами.
Подробнее о визуализации данных »
Безопасность
Контроль доступа, шифрование и защита от несанкционированного доступа необходимы на протяжении всего аналитического процесса. Безопасность данных крайне важна, так как большинство аналитических данных связаны с конфиденциальной информацией, особенно в таких областях, как финансы или здравоохранение. Кроме того, вам может быть необходимо соблюдать стандарты регулирования конфиденциальности данных.
Как AWS может помочь удовлетворить ваши требования к углубленной аналитике?
Amazon Web Services (AWS) предоставляет самый широкий выбор сервисов аналитики. Мы помогаем компаниям любого масштаба переосмыслить модели своего бизнеса с помощью принятия решений на основе данных. AWS предлагает специально разработанные сервисы, обеспечивающие наилучшую производительность, масштабируемость и низкую стоимость от перемещения данных до аналитики в режиме реального времени. Вы можете использовать наше руководство по выбору сервисов аналитики, чтобы выбрать наиболее соответствующие вашим потребностям.
AWS также предлагает сотни полностью управляемых сервисов, которые помогают на каждом этапе процесса углубленной аналитики. Ниже приведены некоторые примеры.
- Сервисы AWS IoT могут подключаться к миллиардам устройств Интернета вещей (IoT), собирать с них информацию, хранить и анализировать ее для различных рабочих нагрузок.
- Решения для машинного обучения на AWS помогают внедрять инновации в углубленную аналитику, предоставляя комплексные сервисы искусственного интеллекта и машинного обучения. Вы можете извлечь больше полезной информации со своих данных, сократить расходы и получить доступ к ведущей в отрасли инфраструктуре данных.
Кроме того, на Торговой площадке AWS организации также могут искать готовые к использованию решения.
Создайте учетную запись уже сегодня и начните работу с углубленной аналитикой на AWS.
AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
