Analiza Datelor
Ce este și de ce este importantă
Analiza datelor folosește datele și matematica pentru a răspunde la întrebări de afaceri, a descoperi relații, a face predicții privind rezultate necunoscute și a automatiza decizii. Acest domeniu variat al informaticii este folosit pentru a descoperi tipare cu sens în date și a dezvălui cunoștințe noi pe baza tehnicilor de matematici aplicate, statistică, modelare predictivă și machine learning.
Istoria analizei datelor
În trecut, stocarea datelor și viteza de prelucrare au reprezentat restricții pentru analiza datelor. În prezent, acele restricții nu mai sunt valabile, deschizându-se ușa către algoritmi mai complecși de machine learning și deep learning, care pot manipula cantități mari de date în mai multe runde.
Ca urmare, capabilităților descriptive, prescriptive și predictive standard ale științei analizei datelor li s-au adăugat învățarea și automatizarea, astfel intrând în scenă era inteligenței artificiale.
Aceasta înseamnă că am trecut de la a întreba ce s-a întâmplat și ce ar trebui să se întâmple la a cere mașinilor noastre să automatizeze și să învețe pe cont propriu din date - și chiar să ne spună ce întrebări să punem.
În prezent, cele mai multe organizații tratează analiza datelor ca pe un activ strategic, iar analiza datelor este în centrul multor funcții și aptitudini funcționale.
Un domeniu în dezvoltare al analizei datelor cu ajutorul machine learning este prelucrarea limbajului natural. Calculatoarele folosesc NLP (programarea neurolingvistică) pentru a interpreta discursuri și texte. Chatbot-ii folosesc NLP pentru a răspunde la întrebările de service ale clienților sau pentru a oferi sfaturi cu privire la investiții prin ferestrele de chat online. De asemenea, pot să ofere sugestii în formă de script angajaților din call centre
Machine learning și inteligența artificială ne-au adus și aplicații utile precum mașinile fără șofer și motoarele de recomandare, care promit că ne vor plimba în timp ce noi ne uităm la toate episoadele din următorul serial TV recomandat în funcție de gusturile noastre.
Desigur, analiza datelor modelează mai mult decât timpul nostru de recreere. Având calculatoare mai rapide și mai puternice, există și mai multe oportunități pentru utilizarea analizei datelor și a inteligenței artificiale. Fie că e vorba de determinarea riscului de credit, de dezvoltarea de medicamente noi, găsirea de noi moduri de a livra produse și servicii, prevenirea fraudelor, descoperirea amenințărilor cibernetice sau păstrarea celor mai valoroși clienți, analiza datelor vă poate ajuta să înțelegeți ce anume determină succesul organizației dumneavoastră - și în ce fel este ea importantă pentru lumea din jur.
Analiza datelor în lumea de azi
Puneți proiectele dumneavoastră de analiza datelor la lucru, cu ajutorul acestor resurse. Aflați ce vă trebuie pentru a vă planifica proiectele, refaceți-vă încrederea în datele dumneavoastră și elaborați o strategie de analiză a datelor.
10 întrebări pentru a impulsiona proiectele dumneavoastră de analiza datelor
Cât costă? Ce probleme încercați să rezolvați? Unde este împotrivirea? Acestea sunt doar trei dintre principalele întrebări pe care ar trebui să vi le puneți pentru a încadra proiectul dumneavoastră de analiza datelor.
De ce în analiza datelor este importantă încrederea
Obținerea unei valori mai mari din analiza datelor și din tehnologii emergente precum AI începe cu încrederea. Cum construiesc liderii în analiza datelor încredere în date și în analiza datelor? MIT Sloan a efectuat un sondaj cu 2.400 de conducători de afaceri pentru a afla acest lucru.
Construirea strategiei dumneavoastră de analiza datelor
Ce au în program responsabilii cu datele și cu analiza datelor? Definirea unei strategii de analiza datelor. Asigurarea fiabilității informațiilor. Capacitarea deciziilor determinate de date. Și altele. Descărcați această carte electronică pentru a vă ajuta să vă construiți strategia de analiză a datelor.
Abecedarul analizei datelor
Dacă sunteți curioși cum ar putea beneficia firma dumneavoastră mică sau mijlocie de analiza datelor, dar nu erați siguri de unde să începeți, acesta este webinarul perfect pentru dumneavoastră. Această introducere explică primii pași în analiza datelor pentru afaceri de orice dimensiune.
Democratizarea analizei datelor
Presiunea lumii digitale ne lovește din toate părțile, iar supraîncărcarea cu date nu mai este limitată la „oamenii cifrelor” dintr-o organizație. Puteți numi vreo persoană din orice organizație care nu are nevoie de viteză, agilitate, flexibilitate și inovare? Acest lucru face ca analiza datelor să fie o prioritate pentru aproape oricine, nu doar pentru statisticieni și savanți specialiști în domeniul datelor.
Ca urmare, organizațiile caută moduri noi de a face analiza datelor disponibilă pentru mai mulți utilizatori, punând informații ușor de înțeles în mâinile mai multor angajați, incorporând informațiile direct în aplicațiile front-line sau automatizând deciziile relevante.
Tehnologiile care oferă procese de tip point-and-click pentru construirea dinamică și automată de modele aduc analiza datelor la îndemâna mai multor utilizatori. Chiar și întrebările complexe își pot găsi răspuns prin selectarea unei surse de date și declararea obiectivului, în timp ce în fundal se construiește un model campion și modelul este explicat prin generarea limbajului natural.
Organizațiile care conduc cu ajutorul analizei datelor pot să se aștepte la o diferențiere semnificativă, la venituri supradimensionate și uneori la o supraviețuire mai îndelungată.
Perfect potrivit, în toate modurile potrivite
Vedeți cum Levi Strauss & Co. parcurge o călătorie cu SAS® pentru a construi o cultură determinată analitic și pregătită să ia decizii, care ajută compania să se conecteze cu oamenii cărora le plac hainele sale.
Popularul comerciant folosește analiza datelor pentru a optimiza planurile și a face predicții privind oportunitățile prin planificarea și alocarea mărfurilor și prin managementul inventarului.
Cum funcționează analiza datelor
Fiecare afacere este o afacere de analiză a datelor. Fiecare proces este un proces analitic gata să fie îmbunătățit. Și fiecare angajat poate fi un utilizator de analiza datelor, într-un fel. Indiferent ce plănuiți să realizați cu ajutorul analizei datelor, prima cerință pentru orice proiect de analiza datelor este să existe date. Când aveți datele, trebuie să le analizați. Iar apoi trebuie să implementați rezultatele analizei dumneavoastră astfel încât să determinați procesul decizional. Cu cât organizațiile pot parcurge mai rapid ciclul de viață al analizei datelor, cu atât pot să realizeze valoare tangibilă din investițiile pe care le fac în analiza datelor.
La SAS, noi vedem aceste trei categorii - date, descoperire și implementare - ca pe niște pași iterativi din ciclul de viață al analizei datelor. Indiferent de sfera sau de dimensiunea proiectului dumenavoastră, acesta trebuie să includă toate trei etapele. Să analizăm fiecare dintre etape mai îndeaproape.
Apăsați pe infografic pentru a afla mai multe.
Datele
În prezent, datele sunt rapide, mari și complexe. Soluțiile de analiza datelor trebuie să analizeze date de orice tip, inclusiv date structurate în mod tradițional și formate emergente, precum date transmise de senzori, imagini și video.
Pentru a accesa, a pregăti, a curăța și a guverna aceste date, aveți nevoie și de o strategie de gestionare a datelor.
Cum veți colecta, curăța și stoca datele pe care le aveți? Pregătirea datelor este preconizată a necesita până la 80% din timpul petrecut cu un proiect de analiza datelor. Poate fi folosit mai bine acest timp prin construirea de modele?
O platformă inteligentă de analiză a datelor sistematizează pregătireea datelor prin motoare de acces native, calitate integrată a datelor și instrumente de pregătire a datelor care automatizează sarcini consumatoare de timp cu ajutorul AI.
În sfârșit, guvernanța datelor asigură că datele pe care le aveți pot fi fiabile, deoarece cunoașteți sursa și conținutul acestora și puteți monitoriza calitatea datelor. De asemenea, guvernanța datelor ușurează protejarea datelor, atunci când este necesar.
Descoperire
Descoperire înseamnă explorare, vizualizare și construire de modele. Găsirea algoritmului potrivit se face adesea încercând și greșind. Dar când e ușor de documentat, de salvat și de comparat acele încercări, procesul funcționează cât mai bine poate.
Alegerea algoritmului potrivit depinde de mai mulți factori, inclusiv de dimensiunea datelor, nevoile de afaceri, timpul de instruire, parametri, puncte de date și multe altele. Chiar și cei mai experimentați savanți specialiști în date nu vă pot spune ce algoritm va funcționa cel mai bine înainte de a experimenta cu mai multe abordări.
Ba chiar, este ceva obișnuit, la faza de descoperire, să se compare modele diferite, scrise în diferite limbaje de programare, cu diferite caracteristici de ate.
De exemplu, un proiect recent de analiză a datelor în care s-a folosit detectarea de obiecte pentru a identifica tumorile în scanările medicale la nivelul ficatului a început cu o explorare a mai multor rețele neuronale și câteva săptămâni de comparare și documentare a rezultatelor diferitelor modele.
Acest proces de colaborare funcționează cel mai bine atunci când savanții specialiști în date, cu aptitudini diferite, pot să scrie cod în limbajul lor preferat, iar cei care nu sunt programatori pot să folosească o interfață vizuală de tip point-and-click pentru a explora rezultatele diferitelor abordări de analiză a datelor.
Implementare
Dacă doriți ca eforturile dumneavoastră în ceea ce privește analiza datelor să merite, trebuie să implementați rezultatele descoperirilor dumneavoastră și să le folosiți. Machine learning și alte modele nu sunt făcute pentru a sta pe raft - trebuie să le folosiți pentru a obține valoarea pentru afacere. Însă faza de implementare este cea cu care organizațiile se descurcă cel mai greu.
Indiferent dacă construiți un singur model sau o mie, pentru a trece de la a selecta modele la a implementa modele este nevoie de managementul modelelor. Managementul modelelor permite controlarea versiunilor și vă ajută să înregistrați, să validați și să vă înregistrați modelele la un nivel central. Vă ajută să elaborați proceduri și reguli pentru implementarea și monitorizarea de modele. De asemenea, obțineți transparență cu privire la utilizarea datelor și a modelelor.
Obiectivul dumneavoastră ar trebui să fie să construiți modele o singură dată și să le implementați oriunde - în tablouri executive, direct în sisteme operaționale sau incorporate în alte aplicații cu ajutorul API-urilor.
Ecosistemul analizei datelor
Analiza datelor este în plin avânt. Sute de firme din ecosistemul analizei datelor furnizează tehnologie și servicii pentru a ajuta organizațiile să stocheze, să acceseze, să analizeze și să prezinte date. Acestea se înscriu de la soluții de gestionarea și vizualizarea datelor la soluții avansate de analiza datelor și soluții de analiza datelor construite în avans, inclusiv multe opțiuni open source de analiza datelor.
SAS este în poziția unică ce îi permite să se integreze cu fiecare jucător din ecosistem. Platforma SAS funcționează cu hardware de la orice furnizor, ingerează toate tipurile de date, compară modele din diferite limbi și oferă guvernanță consecventă în decursul fazelor de date, descoperire și implementare ale ecosistemului de analiza datelor.
Stocați date în AWS sau Hadoop? Extrageți date din Twitter sau Google Analytics? Analizați date în Python și SAS? Rulați programe pe chip-uri Intel sau NVIDIA? Implementați rezultate pe desktop-uri sau pe dispozitive IoT?
Platforma SAS se poate ocupa de toate, plus orice alte soluții legacy pe care le-ați adoptat deja. Rezultatul? Oricine, de la savanții specialiști în date la IT la decidenți, poate să lucreze în armonie, din același sistem de analiza datelor. În plus, puteți beneficia de managementul modelelor, monitorizarea modelelor, transparența modelelor, descendența datelor și integrare în proiecte și pachete de analiza datelor.
Orchestrând toate elementele din ecosistemul de analiza datelor, o platformă de analiza datelor ajută la accelerarea ciclului de viață al analizei datelor, ducându-vă de la date la rezultate tangibile. În sfârșit, acest lucru îmbunătățește profitul obținut din toate investițiile pe care le faceți în analiza datelor - date, tehnologie și oameni - și vă pune în poziția potrivită pentru reușită.
Soluții de inteligență artificială
Analiza datelor evoluează și se transformă în inteligență artificială atunci când în modele este incorporată învățarea, iar capabilitățile de învățare sunt automatizate. Analiza datelor cu SAS are deja o bază solidă în AI, oferind soluții pentru analiza avansată a datelor, machine learning, deep learning, prelucrarea limbajelor naturale și vedere computerizată. Învățați cum să dotați conducătorii de afaceri și savanții specialiști în date pentru viitorul inteligenței artificiale, folosind tehnologia, aptitudinile și sprijinul de care aveți nevoie pentru a vă transforma organizația pentru un viitor împreună cu AI.
Recommended reading
-
Article
Saving lives during a global pandemic through medical resource optimizationCleveland Clinic is operationalizing analytics to combat COVID-19, creating innovative models that help forecast patient volume, bed capacity, medical equipment availability and more.
-
Article
Operationalizing analytics: 4 ways banks are conquering the infamous ‘last mile’Here are four examples across the banking industry that show how these leading organizations followed a clearly defined path to conquer the infamous 'last mile' of analytics.
-
Research
Nerd in the herd: protecting elephants with data scienceA passionate SAS data scientist uses machine learning to detect tuberculosis in elephants. Find out how her research can help prevent the spread of the disease.
Since 1976, companies worldwide have trusted SAS.