Adatelemzés
Mit jelent pontosan és miért fontos az analitika
Az analitika adatok és matematika segítségével válaszol meg üzleti kérdéseket, kapcsolatokat derít fel, előre nem látható kimeneteleket jósol meg és döntéseket segít automatizálni. Az informatika ezen sokszínű területe új ismereteket és hasznos mintákat tár fel alkalmazott matematika, statisztika, prediktív modellezés és gépi tanulás segítségével.
Az adatelemzés története
Korábban az adatelemzésben rejlő lehetőségeket a tárolható adat mennyisége és a feldolgozási sebesség korlátozta. Mára ezek a korlátok megszűntek létezni, ezáltal új lehetőségek nyíltak meg olyan komplex gépi tanulási és deep learning (mélytanulás) algoritmusok előtt, melyek képesek hatalmas mennyiségű adatokat kezelni.
Ennek eredményeképpen az elemzés szokásos leíró, előíró és előrejelző képessége kibővült a tanulással és automatizálással, mely a mesterséges intelligencia korszakának kezdetét jelentette.
Emiatt már nem azt kell kérdeznünk, hogy mi történt és minek kellene történnie, hanem egyszerűen megkérhetjük eszközeinket, hogy tanítsák és automatizálják önmagukat a rendelkezésre álló adatok segítségével, majd ők mondják meg nekünk milyen kérdéseket kell feltennünk.
Napjainkban a legtöbb szervezet stratégiai eszközként tekint az elemzésre, sőt az elemzés nagyon sok pozicíóban és szakismereti készségben kap központi szerepet.
Az elemzés egyik gyorsan fejlődő, gépi tanulás által hajtott területe a természetes nyelvek feldolgozása (NLP). A számítógépek az NLP-t használják a beszéd és szöveg értelmezésére. A chatbotok is NLP-t használnak, hogy vevőszolgálati kérdésekre válaszoljanak vagy befektetési tanácsokat adjanak online chat ablakokban. Ezen felül előre megírt javaslatokkal szolgálhatnak különböző call centerek alkalmazottainak..
A gépi tanulás és mesterséges intelligencia olyan további újításokat is elhoztak az emberiség számára, mint például az önvezető autók vagy ajánlórendszerek, így ma akár már autózás közben is nézhetjük a személyre szabottan nekünk ajánlott sorozatokat.
Persze az adatelemzés nem csak a szabadidőnket szabta át. Az adatelemzés és mesterséges intelligencia számára is rengeteg lehetőséget jelentenek az egyre gyorsabb és erőteljesebb számítógépek. Legyen szó hitelkockázat kezelésről, új gyógyszerek fejlesztéséről, hatékonyabb szolgáltatás nyújtásról vagy termék szállításról, csalás megelőzéséről, kiberfenyegetések feltárásáról vagy a legértékesebb vásárlók megőrzéséről, az adatelemzés segíthet Önnek abban, hogy megértse min múlik egy szervezet sikeressége, és mit jelent az őt körülvevő világ számára.
Adatelemzés napjainkban
Lásson hozzá adatelemzési projektjeihez most! Találja meg, mire van szüksége projektjei tervezéséhez, az adatokba vetett hit visszaállításához és dolgozzon ki egy adatelemzési stratégiát az alábbi források segítségével.
10 kérdés az adatelemzési projekt elkezdéséhez
Mennyibe kerül? Milyen kihívásokat próbálok megoldani? Hol van ellenállás? Ez csak három példa azok közül a kulcsfontosságú kérdések közül, melyek egy adatelemzési projekt összeállításához szükségesek.
A bizalom fontossága az adatelemzésben
Ha több értéket szeretnénk az adatelemzésből és olyan feltörekvő technológiákból, mint az MI kapni, akkor a bizalommal kell kezdenünk. Hogyan építik az adatelemzésbe vetett bizalmat az adatelemzési vezetők? Az MIT Sloan tanulmánya 2,400 üzleti vezetőt kérdezett meg, hogy kiderítse.
Adatelemzési stratégia felépítése
Mi az adatelemzésért felelős vezetők fő célja? Egy adatelemzési stratégia meghatározása. Az információ megbízhatóságának biztosítása. Az adatközpontú döntések megerősítése. És még sok minden más. Töltse le e-bookunkat, mely segít egy adatelemzési stratégia felépítésében.
Bevezetés az adatelemzésbe
Ha már régóta szeretné megtudni, milyen előnyei származhatnak kis- vagy középvállalkozásának az adatelemzésből, de nem volt benne biztos hol kezdje, akkor ez a tökéletes webinárium Önnek. Ez a bevezető elmagyarázza, hol érdemes kezdeni az adatelemzést a cég méretétől függetlenül.
Kik használják az adatelemzést?
A technológia új vívmányai nagymértékben megnövelték az adatelemzésben rejlő opciókat. Az egyre több rendelkezésre álló adat, a jobb és olcsóbb tárolási lehetőségek, a megnövekedett teljesítmény, a megosztott és elosztott számítások, valamint az algoritmusok száma lehetővé teszi minden iparág számára hogy az adatelemzésen keresztül találjon megoldásokat nagyobb problémákra.
- Válasszon iparágat
- Értékesítés
- Gyártók
- Bankok
- Egészségügy
- Energiaipar
- Telekommunikáció, média és technológia
- Állami szektor
- Biztosítás
Értékesítés
A kereskedelem már nem a termékekről, hanem a vásárlókról szól. Miközben a „vegyél olcsón, adj el drágán” modelleket az Amazonhoz hasonló kereskedelmi óriások végleg felborítják, a kiskereskedők fejlett adatelemzési módszereket és ügyfél elemző eszközöket használnak, hogy jobban megértsék és ezáltal jobban ki tudják szolgálni vevőiket.
Gyártók
A gyártási és logisztikai vállalatok vezető szerepet töltenek be a digitális transzformációban. A robotok és automatizálás használata korszerűsíti az ellátási láncokat. Míg néhány iparág nehezen tud értéket teremteni a dolgok internetéből (internet of things), a gyártók mesterien használják az érzékelőik adatait a termékhibák feltárására és nehézgépeik karbantartásának optimalizálására.
Bankok
A bankok világszerte átalakulásokon mennek keresztül az ügyfelek vonzása és megtartása érdekében. A mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotoktól a fejlett csalásfelderítésig a pénzügyi intézmények új technológiákat alkalmaznak, hogy lépést tartsanak forradalmi banki újításokkal és új digitális kapcsolatokat teremtsenek az ügyfelek és a vállalkozások között.
Egészségügy
A digitális transzformációnak köszönhetően rohamosan felgyorsult a fejlődés olyan területeken, mint például a diagnosztika, gondozás és a betegmegfigyelés. Az MI-t a rák felkutatásában is használják. A digitális eszközök pontosabb diagnózissal és jobb célzott kezelésekkel kecsegtetnek a prediktív modellek segítségével. Egyszerűen fogalmazva, egyre tovább és egészségesebben élünk a technológia segítségével.
Energiaipar
A jobb előrejelzési technológiák több milliókat/milliárdokat spórolnak az energiaszolgáltató cégeknek. Abban is segít, hogy egyenletes energiaellátást tudjanak biztosítani az áramhiánytól szenvedő nemzeteknek. A turbinákon lévő szenzorok segítenek növelni a hatékonyságot és lehetővé teszik a műszaki meghibásodások proaktív kezelését.
Telekommunikáció, média és technológia
A zuhanó bevételek sok TMT vállalatot késztettek arra, hogy elkezdjenek drasztikusan átalakulni. Ide tartozik az új, innovatív szolgáltatások létrehozása és az adatbányászat használata a felhasználói élmény növelésére. Mivel a TMT vállalatok új növekedési lehetőségeket keresnek, komoly befektetésekre számíthatunk a digitális átalakulási projektek területén.
Állami szekto
Okos városok. Kiber védelem. Digitális szolgáltatások. Az állami szektor egyre több technológiát használ lakosai életminőségének javítása érdekében. A kormányoknak bőséges lehetőségük van költségeik csökkentésére és bevételeik növelésére a rengeteg rendelkezésükre álló adat segítségével. A kulcs a változáskezelés és az innovációs kultúra ápolása.
Biztosítás
A biztosítási cégek jelenleg sok pénzt fektetnek a felhőalapú infrastruktúrák kialakításába, hogy ezzel segítsék az új technológiák és agilis folyamatok adaptációját. Sok esetben a cégen belüli kisebb üzleti egységek ösztönzik a digitális transzformációt, sikereikkel bizonyítva és lehetővé téve, hogy a digitális technológiákat máshol is beépítsék az üzletbe.
Az adatelemzés demokratizációja
A digitális világ nyomásait mindenki érzi, és az adat túlterhelődés már nem csak a „számokért felelős” embereket érinti a vállalaton belül. Meg tud nevezni egy embert bármilyen vállalaton belül, aki ne érezné a sebesség, agilitás, rugalmasság és innováció igényét? Ez a tény az adatelemzést többé nemcsak a statisztikusok és adatelemzők, hanem mindenki számára fontossá teszi.
Emiatt a szervezetek folyamatosan keresik annak módját, hogyan lehet minél több felhasználó számára elérhetővé tenni az elemzéseket azáltal, hogy több alkalmazotthoz juttatják el az eredményeket közérthető formában, közvetlenül beépítik azokat a mindennapi feladataikba vagy automatizálják a releváns döntéseket.
Azok a módszerek, melyek ’point-and-click’ módon jelenítik meg a dinamikus, automatizált modellépítési folyamatokat több felhasználó számára teszik elérhetővé az adatelemzést. Összetett kérdéseket is meg lehet oldani, csak meg kell adni az adatforrást és megfogalmazni a célunkat, míg a háttérben felépül egy modell, melyet egy szövegalkotó program elmagyaráz nekünk.
Az elemzések segítségével vezető szervezetek jelentős differenciálódásra, megnövekedett hozamra és hosszabb távú túlélésre számíthatnak.
Megfelelő illeszkedés minden értelemben
Tekintse meg hogyan épít a Levi Strauss & Co. az SAS® segítségével egy adatelemzés által hajtott, döntésképes üzleti kultúrát, mely segíti összekötni őket azokkal az emberekkel, akik imádják ruháikat.
A népszerű cég az adatelemzés segítségével optimalizálja terveit és jelzi előre a lehetőségeket megfelelő áru tervezésen, allokáción és készletkezelésen keresztül.
Hogyan működik az adatelemzés
Minden vállalkozás része az adatelemzés. Minden folyamat egy adatelemzési folyamat, mely megérett a fejlesztésre. És minden alkalmazott számára hasznos lehet az adatelemzés valamilyen módon. Céljaitól függetlenül az adatelemzés első legfontosabb követelménye az adatok megléte. Amint rendelkezésére állnak az adatok, elemeznie kell azokat. Ezután be kell vetnie az elemzés eredményeit, hogy segítse a döntéshozatalt. Minél gyorsabban halad végig egy szervezet az adatelemzés különböző fázisain, annál gyorsabban lesz az adatelemzésbe fektetett összegnek mérhető eredménye.
Cégünk erre három kategóriát – kiindulási adat, felfedezés, bevetés - tekint az adatelemzés életciklusának folyamatosan ismétlődő lépéseinek.
A projektjének hatókörétől és méretétől függetlenül tartalmaznia kell mindhárom lépést. Nézzük meg pontosabban mit is takarnak ezek a lépések.
Adat
Napjainkban az adat jellegében gyors, nagy és komplex. Egy adatelemzési szolgáltatásnak minden típusú adatot meg kell vizsgálnia, legyen szó hagyományosan strukturált vagy éppen kialakuló formátumokról, például továbbított érzékelő adatokról, képekről, videókról.
Az adatok eléréséhez, előkészítéséhez, tisztításához és kezeléséhez adatkezelési stratégiára van szükség.
Ön hogyan szeretné összegyűjteni, tisztítani és tárolni adatait? Becslések szerint az adatok előkészítése egy adatelemzési projekt idejének 80%-át teszi ki. Lehet hasznosabb lenne ezt az időt egy modell felépítésére fordítani?
Egy intelligens adatelemző platform egyszerűsíti és gyorsítja az adatok előkészítését natív hozzáférésű motorokkal, beépített adatminőség ellenőrző és adat előkészítő eszközökkel, melyek egy MI segítségével automatizálják az időigényes feladatokat.
Végül az adatkezelés biztosítja hogy adatai megbízhatóak, mivel ismerni fogja az adat forrását és tartalmát és felügyelni tudja adatai minőségét. Az adatkezelés megkönnyíti az adatvédelmet szükség esetén.
Felfedezés
Ez a fázis a felderítésről, vizualizációról és a modell építésről szól. A megfelelő algoritmus megtalálása sokszor kísérleti úton történik. Ez a folyamat akkor működhet a legjobban, ha könnyű dokumentálni, elmenteni és összevetni a próbákat.
A megfelelő algoritmus kiválasztása különböző tényezőkön múlik, beleértve az adatmennyiség méretét, a szervezet szükségleteit, a változókat, a program betanításához szükséges időt, az adatpontokat és még sok mindent. A legjobb adatelemzők sem tudják megmondani, hogy melyik algoritmus fog a legjobban teljesíteni anélkül, hogy kipróbáltak volna különböző megközelítéseket előzőleg.
A valóságban nagyon gyakori, hogy a felfedezés szakaszában olyan modelleket hasonlítunk össze, melyek különböző programozási nyelven íródtak és eltérő adatfunkciókkal rendelkeznek.
Egy nemrég befejezett adatelemzési projekt például – mely során objektum felfedezést használtak a májdaganatok detektálására a vizsgálatok során – számos hálózat feltárásával és különböző modellek dokumentálásával, valamint összehasonlításával kezdődött.
Ez az együttműködés akkor a leghatékonyabb, ha eltérő tudással rendelkező adattudósok különböző programozási nyelveken írhatnak programokat, míg a nem programozóknak lehetőségük van egy vizuális ’point-and-click’ felület segítségével a különböző elemzési megközelítések eredményeit felfedezni.
Bevetés
Ha azt szeretné, hogy az adatelemzésbe fektetett energia megtérüljön, akkor be is kell vetni az eredményeket a gyakorlatban. Ezeket a modelleket nem arra találták ki, hogy a polcon porosodjanak, folyamatosan használni kell őket, hogy üzletileg megtérüljenek. Mégis ez a fázis az amivel a szervezetek a legtöbb nehézségbe ütköznek.
Legyen szó egy vagy több ezer modellről, ha a felfedezéstől el szeretne jutni a bevetésig, akkor modell menedzsmentre van szüksége. A modell menedzsment magában foglalja a verzióvezérlést és segít regisztrálni, validálni és központilag irányítani a modelljeit. Segít továbbá a modell bevetésével és megfigyelésével kapcsolatos eljárások és szabályok kidolgozásában. Emellett nagyobb átláthatóságot is kap az adatokról és a modellek használatáról.
Fontos, hogy a célja az legyen, hogy építsen egy modellt és alkalmazza azt mindenhol: vezetői jelentésekben, operációs rendszerekben vagy az API-k segítségével más alkalmazásokba építve.
Az adatelemzés ökoszisztémája
Az adatelemzés fénykorát éli. Cégek százai nyújtanak adatelemzéssel kapcsolatos szolgáltatásokat, hogy segítsenek a szervezeteknek adataik tárolásában, hozzáférésben, elemzésében és bemutatásában. Ezek a szolgáltatások az adatkezeléstől és megjelenítéstől a fejlett adatelemzésig és előre elkészített elemzési megoldásokig terjednek, és magunkban foglalnak számos nyílt forráskódú adatelemzési lehetőséget is.
Az SAS egyedi helyet foglal el, mivel képes integrálódni az adatelemzési ökoszisztéma bármely szereplőjével. Az SAS bármely gyártó hardverén működik, képes bármilyen típusú adatot feldolgozni, különböző nyelven íródott modelleket összehasonlítani, valamint következetes irányítást kínál az adatelemzés minden fázisában.
AWS-en vagy Hadoop-on tárolja adatait? Twitter vagy Google Analytics segítésével nyer ki adatokat? SAS-ben vagy Pythonban elemzi adatait? Intel vagy NVIDIA chipeken futnak programjai? A dolgok internetén vagy asztali számítógépeken használja az eredményeit?
Az SAS programja mindezt képes kezelni, de ezen felül bármilyen régebbi megoldást, amit használ. Az eredmény? Az adatelemzőktől az informatikusokon át mindenki harmóniában tud dolgozni ugyanannak az adatelemzési rendszernek a segítségével. Ráadásul ezen felül a modellkezelés, modell megfigyelés, átláthatóság, adat származtatás és az elemzési projektek és csomagok közötti integráció előnyeit is élvezni fogja.
Egy adatelemzési platform segít Önnek felgyorsítani az adatelemzés fázisait és mérhető eredményeket elérni azáltal, hogy lehetővé teszi a különböző elemek egy rendszeren belüli irányítását. Végső soron növeli az adatelemzésbe – adatokba, technológiába és emberekbe - fektetett pénzének megtérülési arányát és megalapozza Ön és cége sikerességét.
Következő lépések
Tekintse meg meg hogyan járul hozzá az adatbányászat, statisztika, előrejelzés, optimalizálás és sok egyéb tényező a fejlett adatelemzéshez.
MI szolgáltatások
Az adatelemzésben akkor beszélünk Mesterséges Intelligenciáról, amikor a tanulási folyamat bele van építve a modellbe és a tanulás automatikusan történik. Az SAS analytics jelenleg erős alapokkal rendelkezik az MI területén, megoldásokat nyújt fejlett adatelemzésre, gépi tanulásra, deep learning-re, természetes nyelvek feldolgozására és a gépi látásra. Tudjon meg többet arról, hogyan vértezze fel adattudósait és vezetőit a szükséges technológiai tudással, készségekkel és támogatással egy olyan jövőre, melyben az MI vállalkozásának szerves részét képezi.
Recommended reading
- Article Viking transforms its analytics strategy using SAS® Viya® on AzureViking is going all-in on cloud-based analytics to stay competitive and meet customer needs. The retailer's digital transformation are designed to optimize processes and boost customer loyalty and revenue across channels.
- Article How to work like a disrupterFind out what companies like Netflix, Airbnb, Spotify and Lyft know about analytics that you don't know. Learn how to become technologically and analytically mature just like them.
- Article Student lands dream job with help from SASA strong partnership between the University of Alabama and SAS put Cameron Jagoe on a path that led to his dream job with US Bank.
1976 óta a vállalatok világszerte megbíznak a SAS-ban.