การวิเคราะห์ขั้นสูงคืออะไร
การวิเคราะห์ขั้นสูงเป็นกระบวนการการใช้แมชชีนเลิร์นนิง (ML) ที่ซับซ้อน และเทคนิคการสร้างภาพเพื่อให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เหนือกว่าข่าวกรองทางธุรกิจแบบดั้งเดิม องค์กรสมัยใหม่จะรวบรวมข้อมูลจำนวนมากและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ พวกเขาใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจและความพึงพอใจของลูกค้า ด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูง คุณสามารถก้าวไปอีกขั้นหนึ่งและใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจในอนาคตและแบบเรียลไทม์ เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูงยังได้รับความหมายจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ความคิดเห็นหรือรูปภาพบนโซเชียลมีเดีย เทคนิคเหล่านี้สามารถช่วยให้องค์กรของคุณแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ความก้าวหน้าในการประมวลผลบนคลาวด์และพื้นที่เก็บข้อมูลทำให้การวิเคราะห์ขั้นสูงราคาไม่แพงและทุกองค์กรก็สามารถเข้าถึงได้
กรณีการใช้งานการวิเคราะห์ขั้นสูงมีอะไรบ้าง
องค์กรของคุณสามารถใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายที่ซับซ้อนนอกเหนือจากการวิเคราะห์และการรายงานทางธุรกิจแบบเดิมๆ ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างบางส่วนในอุตสาหกรรม
การดูแลสุขภาพ
บริษัทด้านการดูแลสุขภาพและชีววิทยาศาสตร์จะวิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิกและการดำเนินงาน เพื่อลดค่าใช้จ่ายในการดูแลรักษาควบคู่ไปกับการเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย ยกตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ขั้นสูงจะสนับสนุนการวินิจฉัยความแม่นยำ ในทำนองเดียวกัน พวกเขาใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อเปลี่ยนข้อมูลผู้ป่วย จีโนม การถอดเสียง และข้อมูลโอมิกส์อื่นๆ ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้จริง การวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยเร่งการทดลองทางคลินิก ปรับปรุงการวิจัยและนวัตกรรม และลดความซับซ้อนของมัลติโอมิกส์ทางคลินิก
การเงิน
บริการทางการเงินสามารถยกระดับกระบวนการปฏิบัติงานและนวัตกรรมโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจากเทคโนโลยีเชิงเปลี่ยนแปลง ตัวอย่างเช่น ใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงสำหรับวัตถุประสงค์ต่อไปนี้
- เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของธนาคารที่สำคัญ
- ผลักดันการเปลี่ยนแปลงและเปลี่ยนรูปแบบธุรกิจในตลาดทุน
- ปรับปรุงระบบหลักให้ทันสมัยและเสริมสร้างการจำลองความเสี่ยงในการประกันภัย
อุตสาหกรรมนี้สามารถดำเนินการทำเหมืองข้อมูลเพื่อเปลี่ยนประสบการณ์สำหรับผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง พนักงาน ตัวกลาง และลูกค้า การวิเคราะห์ขั้นสูงช่วยให้บริษัทตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นในเรื่องความสามารถในการทำกำไรและความพึงพอใจของลูกค้า
การผลิต
อุตสาหกรรมการผลิตใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของอุปกรณ์ (OEE) การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยและเชิงคาดการณ์จะช่วยปรับปรุงการบำรุงรักษาและการตรวจสอบอุปกรณ์ นอกจากนี้ภาคการผลิตสามารถทำสิ่งต่อไปนี้ได้ด้วย
- ปรับปรุงกระบวนการโดยการระบุและการแก้ไขปัญหาคอขวด
- ตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์ในอุปกรณ์
- ทำให้การตรวจสอบ การยืนยัน และกระบวนการผลิตที่ใช้เวลานานอื่นๆ เป็นแบบอัตโนมัติ
การค้าปลีก
อุตสาหกรรมค้าปลีกใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อสร้างร้านค้าอัจฉริยะ ปรับปรุงการค้าดิจิทัล และสร้างโดยหันหน้าไปมทางห่วงโซ่อุปทานอัจฉริยะ ร้านค้าปลีกสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกจากการโต้ตอบและพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อวัตถุประสงค์หลายประการ:
- ปรับปรุงการตัดสินใจขายสินค้าและพัฒนากลยุทธ์การขายสินค้าที่มีประสิทธิภาพ
- เพิ่มมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าด้วยการปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์ให้เหมาะกับแต่ละบุคคล
- เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจภายในเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มอัตรากำไร
- ทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตย เพื่อสร้างสรรค์และเร่งให้เกิดผลลัพธ์เชิงบวก
การวิเคราะห์ขั้นสูงมีประเภทใดบ้าง
ความก้าวหน้าในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ช่วยพัฒนาประเด็นสำคัญที่แตกต่างกันหลายประการในสาขาการวิเคราะห์
การวิเคราะห์คลัสเตอร์
การวิเคราะห์คลัสเตอร์จะจัดจุดข้อมูลเป็นกลุ่มตามความคล้ายคลึงกัน โดยไม่จำเป็นต้องมีสมมติฐานเบื้องต้นเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล ดังนั้นคุณสามารถหารูปแบบและความสัมพันธ์ใหม่ๆ ในข้อมูลได้
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์เพื่อสร้างหมวดหมู่เชิงประชากรหรือเชิงจิตวิทยาภายในฐานลูกค้าได้ จากนั้นคุณสามารถเชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพหนึ่งและคุณภาพอื่นๆ คุณสามารถติดตามได้ว่า มีความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลประชากรบางกลุ่มของลูกค้ากับพฤติกรรมการซื้อของพวกเขาหรือไม่
การวิเคราะห์ตามกลุ่ม
เช่นเดียวกับการวิเคราะห์คลัสเตอร์ การวิเคราะห์ตามกลุ่มจะแบ่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นกลุ่มเล็กๆ แต่ก็ติดตามพฤติกรรมของกลุ่มเมื่อเวลาผ่านไปด้วย ในทางกลับกัน การวิเคราะห์คลัสเตอร์มุ่งเน้นไปที่การค้นหาความคล้ายคลึงกันในชุดข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องคำนึงถึงเรื่องเวลา
การวิเคราะห์ตามกลุ่มมักจะใช้ในการติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้และการศึกษาการรักษาผู้ใช้ คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ประเภทนี้เพื่อติดตามวิธีการที่แต่ละกลุ่มตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่แตกต่างกัน วิธีการวิเคราะห์ขั้นสูงนี้จะช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้า การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ การเลือกใช้ผลิตภัณฑ์ และการโต้ตอบ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาแบบดั้งเดิมจะพิจารณาข้อมูลในอดีตเพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบ การสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์จะใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต คุณใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในด้านที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงเป็นหลัก หรือเมื่อคุณต้องการค้นหาโอกาสใหม่ๆ เมื่อเห็นสถานการณ์ในอนาคตที่อาจเกิดขึ้น คุณจะสามารถตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นอย่างมั่นใจ การวิเคราะห์ประเภทนี้มีส่วนช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน
ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำ
การวิเคราะห์เชิงแนะนำจะแนะแนวการดำเนินการที่คุณสามารถทำได้เพื่อให้ส่งผลต่อผลลัพธ์ที่ต้องการ นอกเหนือจากการแสดงแนวโน้มในอนาคตแล้ว ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำยังแนะนำแนวทางการดำเนินการที่แตกต่างกัน เพื่อใช้ประโยชน์จากสถานการณ์ที่คาดการณ์ไว้ในอนาคตได้ดีที่สุดอีกด้วย ตัวอย่างเช่น ลองจินตนาการถึงสถานการณ์ทางธุรกิจที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะบอกคุณว่า ลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะเลิกใช้งานมากที่สุดในไตรมาสถัดไป ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำจะแนะแนวกลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งปรับให้เหมาะกับกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงแต่ละกลุ่ม เช่น ข้อเสนอส่วนลดพิเศษ โปรแกรมสะสมคะแนน หรือแคมเปญการสื่อสารส่วนบุคคล
เทคโนโลยีที่ใช้ในการวิเคราะห์ขั้นสูงมีอะไรบ้าง
โซลูชันการวิเคราะห์ขั้นสูงผสมผสานเทคโนโลยีต่างๆ เข้าด้วยกัน
แมชชีนเลิร์นนิง
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เช่น การวิเคราะห์อนุกรม แผนภาพการตัดสินใจต้นไม้ และการวิเคราะห์ขั้นสูงที่รองรับด้วยรีเกรสชัน ในเทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูงเชิงทำนายและเชิงแนะนำ คุณจะต้องเข้าใจข้อมูลและคาดการณ์จากมข้อมูลนั้นเพื่อสังเกตการณ์ เทคนิค ML สามารถช่วยในการให้ข้อเสนอแนะเชิงทำนายและการตรวจสอบโดยการประมวลผลอย่างรวดเร็วหลายล้านจุดข้อมูล การวิเคราะห์ขั้นสูงจะใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการพยากรณ์ในอนาคต
อ่านข้อมูลเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง (ML) »
ปัญญาประดิษฐ์
การวิเคราะห์ขั้นสูงจะใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อจำลองความเฉลียวฉลาดในระดับมนุษย์ ด้วย AI คุณสามารถประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้น ทำงานในการสร้างโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น และใช้อัลกอริทึมนามธรรมมากขึ้นได้
เครื่องมือ AI ประกอบด้วยเทคโนโลยีที่หลากหลาย ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อให้การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถทำงานต่างๆ ได้ เทคนิคดีปเลิร์นนิงใช้นิวรัลเน็ตเวิร์กที่มีหลายชั้นเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลรูปแบบต่างๆ เช่น ภาพ เสียง และข้อความ ยกตัวอย่างเช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) จะสกัดข้อมูลจากข้อความที่สร้างโดยมนุษย์ และคอมพิวเตอร์วิชันจะแปลภาพและวิดีโอเพื่อทำงานต่าง ๆ
เทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูงมีอะไรบ้าง
องค์ประกอบต่อไปนี้มีความจำเป็นในการใช้โปรแกรมการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ประสบความสำเร็จในองค์กรของคุณ
อินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง
คุณต้องมีอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) เพื่อเก็บข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ขั้นสูง เซ็นเซอร์อัจฉริยะจะสร้าง Data Stream แบบเรียลไทม์ที่ให้คุณเข้าถึงข้อมูลได้อย่างต่อเนื่อง หากไม่มีอุปกรณ์ IoT ที่จะป้อนระบบการวิเคราะห์ คุณอาจพลาดข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและบริบทเพื่อการตัดสินใจที่มีประโยชน์
อ่านเกี่ยวกับ Internet of Things (IoT) »
พื้นที่จัดเก็บ
ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ขั้นสูงต้องการชุด Big Data เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและเป็นประโยชน์ Big Data ต้องใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีความจุ ความทนทานต่อความผิดพลาด ความพร้อมใช้งาน และความสามารถในการสำรองข้อมูลอัตโนมัติ คุณต้องสามารถรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาที่หลากหลายเข้ากับระบบจัดเก็บข้อมูลของคุณได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ยังควรสนับสนุนการผสานรวมในตัวกับแมชชีนเลิร์นนิงและซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ อีกด้วย
การประมวลผล
เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงต้องใช้ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลมหาศาล เพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณควรสามารถให้การสนับสนุนคอมพิวเตอร์แบบกระจายตัว เพื่อให้โหนดเซิร์ฟเวอร์ที่มากมายสามารถประมวลผลข้อมูลพร้อมกันได้ นอกจากนี้คุณยังต้องใช้ความสามารถในการประมวลผลสำหรับโมเดลการคาดการณ์ และเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์อื่นๆ ด้วยเช่นกัน
อ่านบทความเกี่ยวกับการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ »
การแสดงข้อมูลด้วยภาพ
คุณต้องมีเครื่องมือการภาพแสดงข้อมูลเพื่อสร้างและนำเสนอรายงานเกี่ยวกับการค้นพบเรื่องผลการวิเคราะห์ขั้นสูงของคุณ หากไม่มีการแสดงภาพที่ชัดเจน คุณจะพบกับเรื่องท้าทายของการดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้น คุณอาจค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูง แต่การแชร์ข้อมูลนั้นอาจไม่ง่ายนัก ด้วยเทคโนโลยีการแสดงภาพ คุณสามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกกับผู้ใช้ทางธุรกิจและผู้มีส่วนเกี่ยวข้องที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคได้
อ่านข้อมูลเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลด้วยภาพ »
การรักษาความปลอดภัย
การควบคุมการเข้าถึง การเข้ารหัส และการป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตมีความสำคัญตลอดกระบวนการวิเคราะห์ การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากการวิเคราะห์ส่วนใหญ่จัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในธุรกิจต่างๆ เช่น การเงินหรือการดูแลสุขภาพ เช่นกัน คุณอาจมีมาตรฐานการควบคุมความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ต้องปฏิบัติตาม
AWS สามารถช่วยเหลือความต้องการด้านการวิเคราะห์ขั้นสูงของคุณอย่างไรได้บ้าง
Amazon Web Services (AWS) มีบริการการวิเคราะห์ให้เลือกมากที่สุด เราช่วยธุรกิจไม่ว่าจะเล็กหรือใหญ่ในการสร้างสรรค์ธุรกิจขึ้นใหม่ด้วยการตัดสินใจที่มีข้อมูลสนับสนุน ตั้งแต่การเคลื่อนย้ายข้อมูลไปจนถึงการวิเคราะห์การสตรีม AWS มีบริการที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ที่จะมอบประสิทธิภาพที่มีราคาเหมาะสมที่สุด ความสามารถในการปรับขนาด และค่าใช้จ่ายที่ต่ำที่สุด คุณสามารถใช้คู่มือของเราในการเลือกบริการวิเคราะห์เพื่อเลือกบริการที่เหมาะกับความต้องการของคุณมากที่สุด
AWS ยังมีบริการที่มีการจัดการครบวงจรหลายร้อยรายการที่ช่วยในทุกขั้นตอนของกระบวนการวิเคราะห์ขั้นสูงอีกด้วย ดังตัวอย่างต่อไปนี้
- บริการ AWS IoT สามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ IoT นับพันล้านเครื่องและรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ IoT สำหรับเวิร์กโหลดต่างๆ ได้
- โซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงบน AWS ช่วยสร้างนวัตกรรมในการวิเคราะห์ขั้นสูงโดยการเปิดใช้งานบริการ AI และ ML ที่ครอบคลุม คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่เจาะลึกยิ่งขึ้นจากข้อมูลของคุณ ลดค่าใช้จ่าย และเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลชั้นนำของอุตสาหกรรม
อีกทางหนึ่ง องค์กรยังสามารถค้นหาโซลูชันสำเร็จรูปและพร้อมใช้งานใน AWS Marketplace ได้
เริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์ขั้นสูงบน AWS โดยสร้างบัญชีเลยวันนี้
ขั้นตอนต่อไปบน AWS
