Ce reprezintă analizele?

Definiția analizelor

Analiza este procesul de descoperire, interpretare și comunicare a tiparelor semnificative din date. Cu alte cuvinte, analiza ne ajută să observăm informații și date semnificative pe care s-ar putea să nu le detectăm în alt mod. Analiza de afaceri se concentrează asupra utilizării informațiilor obținute din date pentru luarea unor decizii mai informate, prin care organizațiile își pot crește vânzările, reduce costurile și îmbunătăți activitatea, în general.

Business Analytics

Analizele de afaceri sunt omniprezente în aceste zile, deoarece fiecare companie dorește să acționeze cât mai bine și analizează datele pentru a lua decizii mai bune. Organizațiile încearcă să obțină cât mai mult din analize - utilizând mai multe date pentru a obține mai rapid informații mai detaliate, pentru mai multe persoane - cu eforturi mai mici. Pentru a îndeplini aceste obiective, aveți nevoie de o platformă robustă de analiză în cloud (PDF), care să susțină întregul proces analitic și să aibă securitatea, flexibilitatea și fiabilitatea pe care le doriți. Acestea trebuie să vă ajute să permiteți utilizatorilor efectuarea analizelor cu autoservire, fără a sacrifica guvernanța. și trebuie să fie ușor de administrat.

Dar, cum puteți obține avantajele unui sistem de clasă enterprise fără costurile și infrastructura de clasă enterprise?

Cu analizele de afaceri, utilizând personalizarea, machine learning și cunoașterea profundă a domeniului, companiile pot obține informații relevante și concrete din datele tuturor aplicațiilor, depozitelor de date și Data Lake. Analizele de afaceri trebuie să fie un proces complet care să solicite o acțiune. După obținerea informațiilor, o companie își poate reevalua, re-executa și reconfigura procesele. Important este să trecem la acțiune.

Noțiuni de bază privind analizele

Datele în sine nu au sens. Putem avea toate informațiile și putem învăța orice lecție posibilă, dacă nu acționăm, nu ne orientăm și nu ne adaptăm, tot efortul nostru va fi inutil. Dacă nu utilizăm toată tehnologia pe care o avem la dispoziție, nu vom primi nici un singur dolar înapoi pe care l-am fi putut obține din investiția noastră. În lumea de astăzi, putem efectiv vorbi cu ajutorul datelor noastre; ele pot răspunde la întrebări, pot anticipa rezultatele pentru noi și pot învăța noi modele. Acesta este potențialul datelor dvs.

Valoarea de afaceri a analizelor

• Un nou mod de a lucra

  Natura afacerilor se schimbă și, odată cu această schimbare, apare un nou mod de a concura în afaceri. Păstrarea ritmului cu cerințele forței de muncă pasionate de tehnologie din prezent presupune deținerea unei metode de creare a valorii și punerea rapidă în practică a acesteia. Oferiți viteză și simplitate utilizatorilor, în timp ce mențineți cele mai înalte standarde privind calitatea și securitatea datelor. O platformă centralizată de analiză în care departamentul IT are un rol important trebuie să fie o parte fundamentală din strategia dumneavoastră privind analizele de afaceri. Combinația dintre inițiativele axate pe afaceri și cele axate pe IT creează condiții optime pentru inovație.

• Descoperiți oportunități noi

  Progresele în tehnologia analizelor de date creează oportunități noi pentru valorificarea datelor. Analizele moderne sunt predictive, cu abilități de auto-învatare și adaptive, ajutându-vă să descoperiți tipare ascunse de date. De asemenea, sunt intuitive, integrând vizualizări uimitoare, care vă permit să înțelegeți milioane de rânduri și coloane de date într-o clipă. Analizele moderne de afaceri sunt mobile și ușor de gestionat. Vă ajută să accesați datele adecvate la momentul oportun, nefiind nevoie de instruire.

• Vizualizați-vă datele

  Doriți să vedeți înaintea concurenței semnalele furnizate de date. Analizele de date vă oferă posibilitatea de a vizualiza o imagine detaliată a mediului dumneavoastră de afaceri. Prin îmbinarea datelor personale, corporative și Big Data, puteți înțelege rapid valoarea datelor, puteți partaja informațiile despre date cu colegii, totul în doar câteva minute.

Tendințe în analize

Pe fondul evoluției constante a pieței de analize, s-a produs o schimbare fundamentală, care constituie acum noua normalitate. S-a trecut de la modelul în care departamentul IT conduce procesul de urmărire a inițiativelor privind analizele de afaceri la modelul în care organizația și departamentul IT participă în mod egal la această decizie. Nu există nici o îndoială că analizele au căpătat o importanță strategică pentru majoritatea organizațiilor de astăzi și, drept urmare, au creat un nou val de consumatori și așteptări.

Ceea ce s-a schimbat este modul în care deciziile trebuie luate în timp real și împărtășite de un public larg. Forța de muncă se schimbă, iar aceste schimbări atrag noi moduri de lucru. Au trecut zilele în care manualele de instruire erau omniprezente la birou – forța de muncă de astăzi dorește ca totul să fie pregătit pentru muncă rapid, cu ajutorul unei interfețe intuitive. Ba chiar mai mult. În timp ce viteza și simplitatea sunt esențiale, liderii în afaceri au în continuare așteptări mari în ceea ce privește calitatea și securitatea datelor. O platformă centralizată de analiză în care departamentul IT are un rol important este în continuare o parte fundamentală a oricărei strategii de analize. Combinația dintre inițiativele axate pe afaceri și cele axate pe IT creează condiții optime pentru inovație.

Credem că trecerea proceselor de analize în cloud este mult mai mult decât o opțiune de implementare; aceasta elimină barierele dintre oameni, locuri, date și sisteme, pentru a schimba fundamental modul în care oamenii și procesele interacționează cu informațiile, tehnologia și între ei/ele.

Trecut: istoricul analizei

Statisticile comparative și analiza datelor preced istoria scrisă, dar există câteva repere importante care au ajutat la dezvoltarea analizelor, până la procesul pe care îl cunoaștem astăzi.

În 1785, William Playfair a venit cu noțiunea de diagramă cu bare, care este una dintre caracteristicile de bază pentru vizualizarea datelor (și utilizate pe scară largă). Povestea spune că el a inventat diagramele cu bare, pentru a afișa câteva zeci de date.

În 1812, cartograful Charles Joseph Minard a reprezentat grafic pierderile suferite de armata lui Napoleon în marșul către Moscova. Începând de la granița dintre Polonia și Rusia a creat o hartă liniară cu linii groase și linii subțiri care afișează corelațiile dintre pierderile suferite, cu iarna foarte friguroasă și cu lungă perioadă de timp când armata era departe de liniile de aprovizionare.

În 1890, Herman Hollerith a inventat un „tabulator mecanic” care înregistra datele pe cartele perforate. Acest lucru a permis analizarea mai rapidă a datelor, ceea ce a dus la accelerarea procesului de numărare a Recensământului S.U.A. de la șapte ani la 18 luni. Acest lucru a stabilit cerința de afaceri constând în îmbunătățirea continuă a colectării și analizelor datelor, care este respectată și astăzi.

Prezent: analiza astăzi

În anii 1970 și 1980 au apărut bazele de date relaționale (RDB) și software-ul Standard Query Language (SQL Query Language), care extrapolează datele pentru analizele la cerere.

La sfârșitul anilor 1980, William H. Inmon a propus noțiunea de „depozit de date”, unde informațiile puteau fi accesate rapid și repetat. În plus, Howard Dresner, analist la Gartner, a creat termenul „business intelligence”, care a pregătit calea pentru orientarea industriei de profil către analiza datelor, cu intenția de a înțelege mai bine procesele de afaceri.

În anii 1990, conceptul de „extragere de cunoștințe din date” a permis companiilor să analizeze și să descopere modele în seturi de date extrem de mari. Analiștii și experții în date au creat limbaje precum R și Python, pentru dezvoltarea algoritmilor de machine learning, lucrul cu seturi mari de datei și crearea vizualizărilor complexe de date.

În anii 2000, inovațiile din domeniul căutării pe web au permis dezvoltarea soluțiilor MapReduce, Apache Hadoop și Apache Cassandra, pentru a facilita descoperirea, pregătirea și prezentarea informațiilor.

Viitor: analiza în generația următoare

Pe măsură ce companiile au trecut de la simpla obținere a vizibilității asupra datelor, având nevoie de cât mai multe informații, instrumentele și funcționalitățile acestora au evoluat și ele.

Primele seturi de instrumente pentru analize se bazau pe modele semantice create din software-uri de business intelligence. Acestea au ajutat prin stabilirea unei guvernanțe puternice, analizele datelor și corelarea tuturor funcțiilor. Dezavantajul a fost că rapoartele nu se efectuau întotdeauna la timp. Factorii de decizie din domeniul afacerilor nu erau siguri că rezultatele vor fi corelate cu interogarea inițială. Din punct de vedere tehnic, aceste modele sunt utilizate în principal on-premises, fiind ineficiente din punct de vedere al costurilor. De asemenea, datele rămân adesea izolate.

Apoi, evoluția instrumentelor cu autoservire a oferit analizele unui public mai larg. Acestea au accelerat utilizarea analizelor, deoarece nu necesitau aptitudini speciale. Aceste instrumente de analiză pentru desktop au câștigat popularitate în ultimii ani, în special în cloud. Utilizatori business sunt încântați să exploreze o gamă largă de active de date. În timp ce ușurința utilizării este atrăgătoare, îmbinarea datelor și crearea unei „singure versiuni a realității” devine din ce în ce mai complexă. Analizele pe desktop nu sunt întotdeauna scalabile pentru grupuri mai mari. De asemenea, ele sunt susceptibile de definiții inconsecvente.

Cele mai recente instrumente de analiză permit o transformare mai vastă a informațiilor de afaceri cu ajutorul instrumentelor care efectuează automat upgrade și automatizează descoperirea, curățarea și publicarea datelor. Utilizatori business pot colabora cu orice dispozitiv cu context, pot utiliza informațiile în timp real și pot stimula rezultatele.

Astăzi, oamenii continuă să efectueze majoritatea activității, dar automatizarea câștigă teren. Datele din sursele existente pot fi combinate cu ușurință. Consumatorii lucrează executând interogări, apoi obțin informații interacționând cu reprezentările vizuale ale datelor și construiesc modele pentru a anticipa tendințele sau rezultatele viitoare. Toate acestea sunt gestionate și controlate de oameni la un nivel foarte granular. Includerea colectării și descoperirii de date, împreună cu Machine Learning, le oferă utilizatorilor finali mai multe opțiuni, într-un interval mai rapid ca niciodată.

Adoptarea analizelor de afaceri

Analizele se impregnează în fiecare domeniu al vieții noastre. Indiferent de întrebarea pe care o adresați, fie că este vorba despre angajați sau finanțe ori despre preferințele clienților și modul în care acestea le influențează comportamentul, analizele vă oferă răspunsuri și vă ajută să luați decizii informate.