Advanced Analytics und seine Bedeutung für Ihr Unternehmen

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Advanced Analytics umfasst komplexe, moderne Techniken, die Organisationen verwenden, um bessere Vorhersagen und Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Traditionelle Datenanalyse- und Business-Intelligence-Techniken scheinen für viele Anwendungsfälle in dieser technologisch fortschreitenden Welt ineffizient zu sein.

Heutzutage wechseln viele Organisationen von traditionellen Methoden zu modernen Techniken und machen sich nun die Vorteile fortschrittlicher Analysen zunutze.

Viele Techniken, die in Advanced Analytics verwendet werden, umfassen künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und mehr, um Unternehmen auf vielfältige Weise zu unterstützen.

Ob es darum geht, Marketingkampagnen zu entwickeln, Schlupflöcher in neuen institutionellen Richtlinien zu finden oder die Sicherheit in Banksystemen zu verbessern, die Nutzung fortschrittlicher Analysen nimmt zu.

In diesem Artikel werde ich auf Advanced Analytics und ihre Bedeutung für Ihr Unternehmen eingehen.

Lasst uns beginnen!

Was ist Advanced Analytics?

Advanced Analytics ist eine Datenanalysemethode, die verschiedene Analysetools und -techniken nutzt, um Ereignisse vorherzusagen, ein Ergebnis vorherzusagen, bessere Entscheidungen zu treffen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um das Geschäft zu verbessern.

Hier verwendete Analysetechniken sind KI, ML-Algorithmen, Vorhersagemodellierung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Deep Learning und mehr, um Geschäftsdaten aus mehreren Quellen zu lernen und zu analysieren. Advanced Analytics-Lösungen und -Tools erweitern und kombinieren sowohl präskriptive als auch prädiktive Analysen, um Daten zu visualisieren, Muster zu finden und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Advanced Analytics findet Anwendung in verschiedenen Branchen und Unternehmen, einschließlich Data Mining, Marketing, Werbung und Cybersicherheit. Viele Unternehmen nutzen es, um Einblicke in ihr Geschäft zu gewinnen, Schlupflöcher in Richtlinien zu finden, Marktdynamiken zu antizipieren, neue Markttrends zu erkennen und es für viele andere Zwecke zu nutzen.

Es wird erwartet, dass viele komplexe Methoden wie digitale Kultur, Clusteranalyse, komplexe Ereignisverarbeitung, multivariate Statistiken, Entscheidungsintelligenz usw. ebenfalls in Advanced Analytics einbezogen werden.

Die Liste der Methoden unter dem Dach der fortgeschrittenen Analytik wächst ständig, und mit der Zeit werden neue Techniken eingeführt. Die grundlegenden Aufgaben, die diese Analysemethode zu erfüllen hilft, sind jedoch Segmentierung, Klassifizierung, Korrelation, Prognose und Assoziation.

  • Die Segmentierung hilft bei der Kombination verschiedener ähnlicher Daten
  • Die Klassifizierung hilft bei der Klassifizierung nicht klassifizierter Elemente
  • Korrelation ist eine Aufgabe, die die Verbindung zwischen den Eigenschaften von Elementen identifiziert
  • Die Prognoseaufgabe gibt dem Unternehmen ein vorhersehbares zukünftiges Ergebnis
  • Die Assoziation hilft dem Unternehmen bei der Einschätzung, wie oft ein gemeinsames Auftreten von zwei Daten in einem Rohdatensatz auftreten kann. Es hilft auch bei der Identifizierung der Ableitung von Regeln

Erweiterte Analytik: Vorteile

Advanced Analytics ist eine leistungsstarke Methode, die von vielen Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet wird. Es gibt Unternehmen Zugriff auf zahlreiche Datenanalysetechniken, die ihnen helfen, geschäftliche Herausforderungen abzuwenden und das Unternehmen wachsen zu lassen.

Die Vorteile von Advanced Analytics sind:

  • Genaue Prognosen: Der Hauptvorteil von Advanced Analytics, der die meisten Unternehmen davon überzeugt hat, ist die hohe Genauigkeit der Prognosen. Im Gegensatz zu alten BI-Tools, die immer noch Unsicherheitsfaktoren nutzen, kann Advanced Analytics die Ergebnisse effektiver vorhersagen und Ihnen bei der Entscheidung helfen ob Sie Ihre geschäftlichen Entscheidungen in diese Richtung treffen sollten.
  • Besseres Risikomanagement: Risiken sind ein fester Bestandteil jedes Unternehmens, und fortschrittliche Analysen sind die beste Lösung, um sie zu minimieren. Die hohe Vorhersagegenauigkeit hilft der Organisation bei einem besseren Risikomanagement und verringert die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Fehler. Unabhängig davon, ob Sie ein neues Unternehmen gründen oder ein Produkt auf den Markt bringen, fortschrittliche Analysen können Ihnen dabei helfen, potenzielle Verluste zu vermeiden.
  • Tief ins Detail gehen: Mit fortschrittlichen Analysetools können Sie tiefere, umsetzbare Einblicke in Marktdaten gewinnen. Durch die Analyse der Marktdynamik und den Einsatz von Vorhersagemodellen können Sie das Potenzial Ihres nächsten Geschäftsschritts auf dem Markt identifizieren.

  • Schnellere Entscheidungen: Mit hochpräzisen Zukunftsprognosen können Sie schnellere Entscheidungen zu jeder Geschäftsstrategie treffen. Es hilft Ihnen, jede Entscheidung zu unterstützen, bei der Sie ein günstiges Ergebnis vorhergesagt haben.
  • Abbau von Vorurteilen: Ein weiterer großer Vorteil der Implementierung fortschrittlicher Analysen ist die Fähigkeit, kognitive Vorurteile einzudämmen, die sich negativ auf jede Geschäftsentscheidung auswirken können. Erweiterte Analysen verwenden maschinelles Lernen und KI, die Ihnen ein stärker datengesteuertes Ergebnis und eine logische Lösung für eine Entscheidung liefern.
  • Chancen und Probleme antizipieren: Durch den Einsatz zuverlässiger fortschrittlicher Analysetools können Unternehmen neue Chancen auf dem Markt erkennen und bedarfsgerecht handeln. Darüber hinaus kann es Ihnen auch helfen, potenzielle Probleme in Ihrem Geschäftsansatz zu erkennen und entsprechende Änderungen vorzunehmen.
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Techniken der Advanced Analytics

Advanced Analytics umfasst eine Vielzahl von Techniken, die zusammenarbeiten, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Vorhersagen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Hier sind einige beliebte Techniken:

  • Data Mining: Data Mining ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken, die zum Identifizieren von Mustern, Schlupflöchern und Trends mit einem bestimmten Datensatz verwendet werden. Es hilft auch beim Herstellen einer Beziehung zwischen Variablen in einem Datensatz, um potenzielle Probleme zu lösen. Data Mining kombiniert KI, Statistiken und maschinelles Lernen, um Aufgaben effektiv auszuführen.
  • Stimmungsanalyse: Die Stimmungsanalyse ist eine moderne Technik, die die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Biometrie und Textanalyse verwendet, um zu überprüfen, ob der Text negativ, neutral oder positiv ist. Es hilft Unternehmen dabei, die Emotionen ihrer potenziellen Kunden und ihre Wahrnehmung einer Marke oder eines neuen Produkts zu analysieren.
  • Big-Data-Analyse: Dies ist eine weitere bekannte Technik, die in Advanced Analytics implementiert wird, um eine große Menge unstrukturierter, halbstrukturierter und strukturierter Daten zu bewerten. Diese Technik ist sehr nützlich, um Markttrends, die Korrelation zwischen Entitäten, versteckte Muster, Kundengefallen und andere versteckte Informationen aus einer großen Menge von Daten herauszufinden.

  • Datenvisualisierung: Die Datenvisualisierung präsentiert Daten in einem grafischen Format. Es ist eine Standardanalysepraxis von Geschäftseinheiten, Analysen und andere Informationen durch eine grafische Darstellung zu präsentieren. Datenvisualisierung ist mehr als nur Grafiken und Flussdiagramme; Es zeigt viel mehr Informationen an, z. B. wie es Ihrem Unternehmen geht und wohin es geht.
  • Clusteranalyse: Advanced Analytics nutzt die Clusteranalyse, um unstrukturierte Datensätze zu analysieren und Cluster ähnlicher Datenpunkte zu identifizieren. Es ist eine gängige Analysemethode, die Unternehmen dabei hilft, unstrukturierte Daten zu klassifizieren und sie zum Auffinden verwandter Informationen zu nutzen. Diese Technik hilft nicht nur Ähnlichkeiten, sondern auch dabei, Unterschiede in diesen Datenpunkten zu finden und sie visuell darzustellen.
  • Maschinelles Lernen: Ohne Zweifel ist maschinelles Lernen eine häufig genutzte fortschrittliche Analysetechnik, bei der wichtige Informationen aus gesammelten Datenquellen gelernt und ein detailliertes Modell erstellt werden. Dies hilft bei der Identifizierung komplexer Muster und der Erstellung genauer Vorhersagen, die bei der Entscheidung über die Roadmap der Organisation helfen.
  • Komplexe Ereignisverarbeitung: Die komplexe Ereignisverarbeitung ist eine nützliche Methode, die hilft, Ströme strukturierter Daten in Echtzeit zu verfolgen und zu analysieren und hochgenaue umsetzbare Schlussfolgerungen vorherzusagen. Es verwendet eine spezielle Technik des Musterabgleichs, um jedes Ereignis oder jede Aktion zu erkennen und alle wichtigen Informationen darüber bereitzustellen, wie auf dieses Ereignis reagiert werden kann.
  • Kohortenanalyse: Diese Technik hilft dabei, riesige Datensätze in verwandte Datensätze aufzuteilen und die Erkenntnisse zu nutzen, um Ihren nächsten Schritt auf dem Zielmarkt zu machen.

Unternehmen verwenden diese Technik, um große Mengen an Kundeninformationen basierend auf verschiedenen Analysen zu entrümpeln und sie dann in zuordenbare Gruppen zu unterteilen. Es wird häufig verwendet, um die Genauigkeit von Hypothesen verschiedener Annahmen basierend auf Stichprobendaten zu testen.

  • Vorhersagemodellierung: Die Vorhersagemodellierung wird von Unternehmen häufig verwendet, da sie ihnen hilft, Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse einer Geschäftsstrategie zu treffen. Die Vorhersage basiert auf historischen Daten, und diese Technik verwendet maschinelles Lernen und statistische Modellierung, um das Ergebnis vorherzusagen. Und anhand von Vorhersagen können Unternehmen ihre nächsten Schritte entsprechend entscheiden und gleichzeitig Risiken minimieren.
  • Simulationsanalysen: Simulationsanalysen sind für Unternehmen von Vorteil, da diese Technik Ihnen hilft, alternative Ergebnisse vorherzusagen, die während, vor oder nach der Umsetzung einer Entscheidung eintreten können.
  • Multivariate Statistik: Es handelt sich um eine hochentwickelte Technik, die verschiedene Methoden umfasst, um die Verbindung zwischen verschiedenen Variablen innerhalb eines Datensatzes zu untersuchen. Es identifiziert gleichzeitig die Verbindung, um ein genaues Ergebnis zu liefern.
  • Streaming-Analytics: Streaming-Analytics ist eine moderne fortschrittliche Technik, die Streaming-Daten mit hoher Bandbreite kontinuierlich und in Echtzeit auswertet. Viele Unternehmen, die Online-Shops betreiben, nutzen diese Technik häufig, um verschiedene Informationen in Bezug auf Verkäufe und Kundenverhalten zu verstehen.
  • Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics wird häufig von Organisationen verwendet, da sie die Attribute von Predictive Analytics und Business Intelligence kombiniert. Diese Technik hilft Organisationen, den nächsten Schritt zu entscheiden und den Weg auf der Grundlage früherer Aufzeichnungen zu ebnen. Es wird insbesondere verwendet, wenn eine Organisation ihrem Ansatz skeptisch gegenübersteht und wissen möchte, welcher Ansatz ihnen ein besseres Geschäftsergebnis bringt.
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Business Intelligence vs. Advanced Analytics

Business Intelligence (BI) und Advanced Analytics sind die beiden beliebtesten Möglichkeiten für Unternehmen, um hochpräzise datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Obwohl sie auf ähnliche Aufgaben abzielen, gibt es viele Unterschiede zwischen ihnen.

Advanced AnalyticsBusiness IntelligenceDefinitionAdvanced Analytics verwendet verschiedene moderne Techniken und Modellierungsstrategien, um die Zukunft vorherzusagen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.
Es ist hauptsächlich auf zukünftige Ereignisse ausgerichtet. BI verwendet frühere Leistungen und historische Daten, um einer Organisation zu helfen, ihr Geschäft zu verbessern.
Es orientiert sich hauptsächlich an vergangenen und gegenwärtigen Ereignissen. Hauptzweck Sein Hauptzweck besteht darin, komplexe Probleme in einem Unternehmen herauszufinden und die Vorgehensweise entsprechend zu entscheiden. Es hilft dabei, Einblicke in historische Daten zu erhalten und kleinere Probleme anzugehen , Musterabgleich und vieles mehr. Zu den Techniken gehören Data Mining, Berichterstellung und Abfragen. Big Data-Nutzung Es verwendet häufig Big Data. Es verwendet fast regelmäßig Big Data. Analysetyp Es führt eine hochpräzise Vorhersageanalyse durch Datenmuster.Verwendung von DatentypenAdvanced Analytics verwendet sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Datentypen.Business Intelligence umfasst hauptsächlich strukturierte Datentypen.AnsatzEs erfordert einen proaktiven Managementansatz.Es verfolgt einen reaktiven Geschäftsansatz für die Verarbeitung von Informationen.WissensgenerierungWissen wird bei dieser Methode automatisch generiert.Wissen wird manuell generiert. BenutzerBusiness-Analysten und Datenwissenschaftler sind die Hauptbenutzer von Advanced Analytics. Es wird hauptsächlich von Geschäftsanalysten und Benutzern verwendet.

Anwendungsfälle von Advanced Analytics

Advanced Analytics kann in Ihrem aktuellen Geschäftsökosystem auf vielfältige Weise eingesetzt werden, z. B.:

  • Optimierung der Lieferkette: Erweiterte Analysen können Ihrem Unternehmen dabei helfen, die Nachfrage zu bewerten, Kundenpräferenzen zu ändern, sich an Kostenschwankungen anzupassen und eine dynamische Lieferkette aufzubauen. Es macht die Lieferkette an schnelle Marktveränderungen anpassbar und trägt dazu bei, Verzögerungen zu reduzieren, Vertriebskosten zu senken und Prozesse zu rationalisieren.
  • Durchführung von Marketinganalysen: Es hilft Unternehmen, maßgeschneiderte und zielgerichtete Marketingkampagnen durchzuführen und Produkte zu verkaufen. Auf diese Weise können Sie ineffektive Strategien vermeiden und Geldverschwendung reduzieren. Durch die Analyse zukünftiger Ergebnisse können Sie die Chancen für Up-Selling und Cross-Selling identifizieren und auch das Kundenerlebnis verbessern.
  • Rationalisierung des Geschäftsbetriebs: Mit erweiterten Analysen können Sie Ihren Betrieb rationalisieren und ihn an sich ändernde Markttrends anpassen. Im Gegensatz zu BI-Tools, die sich möglicherweise nicht angemessen an sich ändernde Marktbedingungen anpassen, können erweiterte Analysen dazu beitragen, die Leistung, den Umsatz und die Produktivität Ihres Unternehmens zu verbessern.
  • Analyse von Risikovektoren: Durch die Implementierung fortschrittlicher Analysen können Unternehmen riesige Datensätze und Datenströme in Echtzeit analysieren. Auf diese Weise können Sie Muster in Daten erkennen, die ein größeres Risiko für das Unternehmen darstellen können. Von Zahlungsbetrug und Schlupflöchern in Policen bis hin zu Versicherungsverbindlichkeiten und der Überwachung der Kundenreputation können fortschrittliche Analysen dazu beitragen, Risiken zu mindern und Geld zu sparen.
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Einige erweiterte Analysetools

#1. Grafisch

Countly ist ein effizientes erweitertes Analysetool, mit dem Sie aus Ihren Anwendungen tiefere Einblicke in Ihr Unternehmen gewinnen können. Es ist in einer privaten Cloud verfügbar oder kann selbst gehostet werden. Damit können Sie die Leistung Ihres Produkts sowie das Verhalten und die Reise Ihrer Kunden auf Desktop-, Web- und mobilen Anwendungen verfolgen.

Funktionen und Vorteile:

  • Vollständiger Datenbesitz und Kontrolle
  • Es ist mit Hilfe von Plugins erweiterbar
  • Einfacherer Datenzugriff mit anpassbaren Dashboards
  • Produktanalyse
  • Unterstützung für die Tracking-Strategie
  • Interaktive Push-Benachrichtigungen
  • E-Mail- und Absturzberichte
  • Mehr Sicherheit mit Benutzerrechten
  • Verbesserter Datenschutz durch Einhaltung von Compliance-Vorschriften wie HIPAA, GDPR und COPPA

Auf GitHub hat es insgesamt mehr als 5.1.000 Sterne und 949 Forks erhalten.

#2. Apache-Superset

Superset ist eine Datenexplorations- und Visualisierungsplattform von Apache. Diese unternehmenstaugliche, moderne Business-Intelligence-Anwendung kann proprietäre BI-Tools für viele Unternehmen ergänzen oder ersetzen.

Funktionen und Vorteile:

  • Mit der No-Code-Schnittstelle von Superset können Sie schnell Diagramme erstellen
  • Führen Sie erweiterte Abfragen mit dem leistungsstarken webbasierten SQL-Editor durch
  • Definieren Sie schnell benutzerdefinierte Metriken und Dimensionen mit einer leichtgewichtigen semantischen Ebene
  • Unterstützt fast alle SQL-Datenbanken von Haus aus
  • Datenvisualisierung mit vielen schönen Visualisierungen wie Balkendiagrammen, Geodatenvisualisierungen usw.
  • Erweiterbare Optionen für Sicherheitsauthentifizierung und Rollen
  • Konfigurierbare und leichtgewichtige Caching-Schicht zur Vereinfachung des Datenbankladens
  • Anpassung mit einer API

Es lässt sich auch recht gut in mehrere Datenquellen integrieren und verfügt über eine Cloud-native Architektur, die für eine einfache Skalierung von Grund auf neu entwickelt wurde.

#3. Große Erwartungen

Great Expectations (GX) ermöglicht es Datenteams, durch bessere Profilerstellung, Dokumentation und Qualitätstests ein gemeinsames Verständnis der gesammelten Daten aufzubauen. Es hilft Ihnen, Ihre Datenpipelines effektiv zu verwalten und flexible und erweiterbare Qualitätstests schnell bereitzustellen.

Funktionen und Vorteile:

  • Fügt sich nahtlos in den aktuellen Tech-Stack ein und lässt sich in CI/CD-Pipelines integrieren
  • Beschleunigte Datenermittlung, selbst bei größeren Datenmengen
  • Automatisch generierte Datendokumentation
  • Bessere Datenkontrolle und -pflege mit Governance- und Sicherheitsverfahren
  • Warnungen und Benachrichtigungen
  • Lässt sich gut in viele Systeme und Tools wie AWS S3, GCP usw. integrieren.

Die Dokumentation ist sowohl für nicht-technische als auch für technische Benutzer leicht verständlich.

Ressourcen zum Erlernen von Advanced Analytics

#1. Erweiterte Datenanalyse mit Python

Dieser Kurs hilft Ihnen, fortgeschrittene Analysen zu beherrschen, indem Sie Python verwenden und Echtzeitprobleme lösen.

#2. Advance Analytics with Excel – Datenanalyse-Toolpak/Solver

Dieser Kurs vermittelt fortgeschrittene Datenanalyse in Excel mit Datenanalysetools wie Toolpak für Statistiken und Solver für lineare Optimierung.

#3. Advanced Analytics mit Spark-Patterns for Learning

Dieses praktische Buch von vier Data Scientists von Cloudera ermöglicht es Ihnen, umfangreiche Datenanalysen mit Spark durchzuführen. Hier finden Sie Beispiele, wie Sie verschiedene Analyseprobleme angehen und lösen können.

#4. Erweiterte Analysen in Power BI mit R und Python

Der Autor Ryan Wade hat Python- und R-Rezepte gegeben, um Ihnen zu helfen, verschiedene Sprachen im Bereich der Datenanalyse auf Ihre Arbeit in MS Power BI anzuwenden.

#5. Erweiterte Analysen mit Excel 2019

Der Autor Manisha Nigam lässt Sie verschiedene Methoden und Möglichkeiten für komplexe Analysen, die Konsolidierung von Daten und Prognosen auf der Grundlage aktueller Trends erkunden.

Abschluss

Advanced Analytics kann sich als eine äußerst effektive und effiziente Geschäftsstrategie erweisen, die Ihnen dabei hilft, zu wachsen und Ihre Ziele zu gestalten und gleichzeitig Risiken zu mindern. Es entwickelt sich ständig mit dem Fortschritt der Technologien weiter, fügt mehr Spektren hinzu und wird nützlicher. Große Marken verwenden bereits fortschrittliche Analysen, und bald wird sie sich unter anderen ausbreiten.

Sie können auch Augmented Analytics erkunden.