오늘날의 비즈니스 환경은 난류이며 영국 비즈니스의 20%가 이직에 영향을 미치는 경제적 불확실성의 주요 원인입니다. 이 기후에서의 성공은 올바른 결정을 빠르고 자신있게, 종종 경쟁에서 앞서, 큰 피벗보다 작은 일련의 전략적 결정을 내리는 것을 의미합니다.
이 귀중한 비즈니스 통찰력을 계산하면서 정확성과 속도를 달성하기 위해 데이터는 비즈니스 교육을 기반으로 권장 사항이 발생한다는 것을 증명하는 데 중요한 역할을합니다. 데이터 구동 의사 결정은 실제로 메이크업이되고 예측 및 처방 분석의 일부가되고 있습니다.
Oxilab의 글로벌 파트너십의 선임 부사장.
예측 및 관리 분석의 차이
이 두 가지 형태의 데이터 분석은 많은 유사성을 공유합니다. 예를 들어, 두 방법 모두 ML (Machine Learning) 및 AI 솔루션을 사용하여 많은 양의 데이터를 분석하여 리더가 데이터 백 결정을 내릴 수 있습니다.
이러한 중복에도 불구하고 몇 가지 주요 차이점을 고려해야합니다. 예측 분석은 거의 길었고 빅 데이터 세트에 의해 분석되어 발생할 수있는 일을 예측했습니다. 이러한 형태의 분석에서 알고리즘 및 AI 장비는 기존 데이터 패턴을 기반으로 예측하도록 훈련됩니다.
처방 분석 결정 -제작이 일어날 수있는 것뿐만 아니라 다음 단계에 대한 조언을함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 단순히 큰 차이를 제공함으로써 비즈니스 출력에서 비즈니스 파트너 역할을함으로써 새로운 수준의 가치를 제공합니다.
그것은시기 적절한 의사 결정을 가속화하여 빠른 움직임과 역동적 인 경제 비즈니스의 모든 차이를 만들 수 있습니다. 이를 염두에두고, 최근 몇 년 동안 경영 분석이 특별한 견인력을 얻었으며 앞으로 나아갈 수있는 더 광범위한 채택이있을 것으로 예상된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
분석
고급 분석은 이미 사람들이 알고있는 것보다 더 많은 방식으로 일상 생활에 영향을 미쳤습니다. 하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, 응용 프로그램은 제조 제조에서 행동 목표의 탐지에서 탐지의 탐지를 식별하는 것과 다릅니다. 다음은 지난 12 개월 동안 최대 견인력을 달성 한 경우입니다.
예측 분석은 수년간 의료 전문가를 사용하여 질병의 발생을 예측하고, 사례 번호를 관찰하며, 전 세계적으로 도표 패턴을 예측했습니다. 제약 회사의 경우이 도구를 사용하여 역사적 정보를 분석하여 약물 개발 및 임상 시험의 결과를 예측하여 운영 효율성을 향상시키고 약물을 시장에 가져 오는 데 도움이됩니다.
약물 중에서, 우리는 사이버 범죄 문제를 해결하기 위해 예측 분석을보고 있습니다. 작년에 PWC 조사에 따르면 설문 조사관의 75%가 사이버 코프가 사업을 위험에 빠뜨렸다 고 응답했습니다. 해커는 끊임없이 새로운 전략을 개발하고 있기 때문에 부분이 부분적입니다. 소매 산업은 올해에 압도되었습니다.
응답으로 데이터 과학자들은 제로 이전의 공격에 처방 분석을 적극적으로 사용하고 있습니다. 행동 유형을 감지하기 위해 보호 로그, 네트워크 트래픽, 위협 인텔리전스 피드 및 기타 데이터 소스를 얻습니다. 이 데이터가 수집되면 당사자는 위협을 나타내는 불일치를 찾습니다.
처방 분석 데이터를 통해 과학자들이 보안 시스템을 적극적으로 수행하여 해커보다 앞서 나갈 수 있습니다.
처방 분석은 또한 미국 고객 경험을 개인화하기 위해 소매 및 전자 상거래 시장에서 중요한 역할을합니다. 예를 들어, Amazon의 ML 기반 권장 사항 엔진 사용자는 다음 키를 다음 키를 구매하고 최대 전환을위한 면제, 배포 최적화 및 재고 조정을 제안합니다.
이러한 수준의 분석은 소매 산업 및 매출 성장에서 소매 산업의 필수 부분이되었습니다.
성장 경제는 무엇입니까?
이 예제는 현재 데이터 분석 사용의 전체 목록이 아닙니다. 예측 및 처방 분석은 공급망 관리, 물류, 여행 및 운송, 중공업, 전자 거래 마케팅 컨버터입니다. 전체 목록에는 여기에 포함되지 않습니다. 결국, 처방 분석의 사용은 증가 할 것으로 예상됩니다.
그러나 데이터 분석 사용에 대해 가능한 일부 “핸드 브레이크”를 제거해야하므로 시장에서 효과적인 구현에 대한 몇 가지 이유가 있습니다. 우리가 현재보고있는 도전은 인간의 이유입니다. 데이터의 문맹 덕분에 많은 교차 파티 파티는 여전히 예측 및 규정 된 데이터를 설명하고 진정한 가능성을 유지하기위한 지식과 기술이 부족합니다.
품질 데이터 부족으로 더 중요한 “핸드 브레이크”가 하나 더 있습니다. IBM에 따르면, 연간 불량 데이터로 인해 미국 GDP의 3.1 조 달러가 손실 될 수있는 것으로 추정되며, 3 명의 비즈니스 리더 중 1 명은 자신의 데이터를 믿지 않는다고 말했습니다.
성공적인 데이터 기반 의사 결정을 위해 신뢰할 수 있고시기 적절하며 관련이있는 기술이 필요하지 않습니다. 맨 위에는 회사가 몇 가지 데이터 품질 문제를 해결할 수 있습니다. 일반적인 문제는 내일 대신 내일의 도전을 다루는 역사적, 역사적 경골 정보에 달려 있습니다.
또 다른 일반적인 것은 내부 데이터가 밀봉되고 있다는 것입니다. 이것은 의존 할 수없는 결과와 통찰력을 생성하는 불완전한 이미지 일 수 있습니다. 보다 일반적으로, 내부 데이터는 특정 질문에 답하는 데 매우 가치가 있지만, 거래자가 실제로 고급 데이터 분석의 혜택을받는 경우 외부 데이터에 포함되어야합니다.
데이터 중심의 통찰력에서 웹 스크래핑의 예기치 않은 역할
고급 데이터 분석에서 웹 스크래핑의 역할로 이어집니다. 자동 방식은 보편적으로 사용 가능한 데이터에 대한 액세스 및 수집 방법입니다. 비즈니스는 API 또는 기타 스크래핑 솔루션을 사용하여 전자 상거래 사이트, 뉴스 미디어, 포럼, 여행 엔진, 작업 보드 및 분석 데이터 세트와 같은 다양한 소스에서 구조 데이터를 수집 할 수 있습니다.
웹 스크래핑을 통해 회사는 예언 및 관리 분석 모두에 유용한 세분화 된 데이터를 수집 할 수 있습니다. 다자간 데이터는 회사가 수집 한 내부 데이터 세트를 보완하고 소비자 감정, 시장 경향, 가격 결정 변동 및 경쟁 기술을 제공 할 수 있습니다.
Web Intelligence Collection은 오랫동안 보이지 않는 산업으로 매일 수백만 명이 사용하는 다양한 경제 부문에 경쟁력있는 우위를 제공했습니다. 전문가의 경우 Web Intellect는 웹 지능, 상승 위협, 약점 및 사이버 범죄에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.
한편, 전자 상거래는 가격을 동적으로 조정하고 고객의 관심과 감정에 대한 통찰력을 모으고 웹 플레이어를 매일 긁어냅니다. 다시 말해, 더 나은 가격, 서비스 및 경험을 얻기 위해 수백만 명의 사용자의 일상 생활에서 데이터 스크래핑이 생성됩니다.
새로운 AI 및 ML 구동 스크래핑 솔루션을 임명함으로써 실시간으로 데이터를 수집 할 수 있습니다. 효과적인 관리 분석을 위해 적시에 외부 신호를 내부 데이터 분석 솔루션과 동기화해야합니다.
앞에서 언급했듯이, 거래자들은 어제 데이터에 대한 행동 계획을 만들고 싶지 않으며, 고급 분석의 권장 사항에 따라 조건에 대한 올바른 응답이라는 것을 알아야합니다. 의사 결정에서 실시간 개발을 고려하는 것은 치명적일 수 있습니다.
데이터 구동 의사 결정은 새로운 이상입니다
오늘날의 세계에서는 예측 및 관리 분석이 본질적으로 필수적이되고 있습니다. 몇 년 전, 그들은 기업들에게 경쟁 우위를 제공하는 “좋은 일”으로 간주되었지만 오늘날에는 변화하는 시장 상황과 글로벌 경쟁에 보조를 맞추기 위해 필요한 장비가되었습니다. 비즈니스가 여전히 고급 데이터 분석을 완전히 수용 할 수 있다면 점점 더 중요 해지고 있습니다.
우리는 최고의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 특징으로합니다.
이 기사는 TechraderPro Specialist Insight Channel의 일환으로 기술 산업에서 오늘날 최고의 마음을 사로 잡았습니다. 여기에 발표 된 견해는 저자에 있으며 TechRoderPro 또는 Future PLC에 필수적이지 않습니다. 기여에 관심이 있으시면 여기에서 자세히 알아보십시오.
