Konsultacje w zakresie nauki o danych i analityki

Rewolucja cyfrowa staje się coraz bardziej popularna w branży konsultingowej. Rezultatem jest wiele możliwości poprawy doświadczeń klientów. Mimo to konsultanci muszą zdobywać nową wiedzę, aby utrzymać się na czele. Nastąpił globalny wzrost wydatków firm na doradztwo analityczne. Inwestycje są pomiędzy wydatkami na zewnętrznych konsultantów a tworzeniem możliwości wewnątrz firmy.

Analityka danych to metoda ekstrakcji i wyciągania wniosków z danych w celu podejmowania lepszych decyzji. Ta technologia szybko się rozwija. Wykorzystuje sztuczną inteligencję, statystyki i zaawansowaną wiedzę rynkową. Użytkownicy gromadzą te dane, aby ustalić podstawowe wzorce w dużych zestawach danych. Wdrożenie inteligentnej analityki zapewnia doskonały wgląd w metryki wydajności firmy. Pokazuje również skomplikowane zmiany, które tam zachodzą.

Rodzaje analizy danych

Ogólnie rzecz biorąc, istnieją cztery rodzaje analityki danych. Są to:

1. Analityka opisowa

Analityka opisowa dostarcza informacji ekspozycyjnych. Odpowiada na podstawowe pytania: co, kto, gdzie, kiedy i ile. Bez niej nie można mieć pulpitów nawigacyjnych ani narzędzi Business Intelligence, ponieważ jest ona podstawą raportowania. Analitykę opisową możemy dalej podzielić na dwie grupy: raporty w puszkach i raporty ad hoc. Raporty w puszkach zawierają informacje na określony temat. Przykładem jest miesięczny raport dostarczający informacji o skuteczności reklam. Raporty ad hoc zazwyczaj nie są planowane. Są niezbędne do uzyskania lepszych informacji na temat określonego problemu. Możesz to zrobić za pośrednictwem mediów społecznościowych, przeglądając osoby, które wchodziły w interakcję z Twoją stroną. Pomagają również uzyskać inne dane demograficzne. Raporty ad hoc są nadwrażliwe i zapewniają szerszy obraz odbiorców.

2. Analityka diagnostyczna

Analityka diagnostyczna odpowiada na pytanie, dlaczego coś się stało. Mierzy dane historyczne w porównaniu z innymi rodzajami danych. Analiza diagnostyczna pozwala na zagłębianie się w szczegóły. Pomaga zlokalizować zależności i znaleźć wzorce. Firmy wykorzystują tę analizę, aby uzyskać dogłębną wiedzę na temat konkretnego problemu. Organizacje muszą mieć szczegółowe dane przez cały czas. W przeciwnym razie zbieranie danych może wydawać się pojedyncze dla każdego wyzwania i pochłaniać więcej czasu. Analityka diagnostyczna wysyła alerty, zanim pojawi się potencjalny problem. Na przykład informuje o pracownikach, którzy przepracowali mniej godzin niż powinni.

3. Analityka predykcyjna

Predictive Analytics dostarcza informacji o tym, co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości. Wykorzystuje odkrycia zarówno analityki opisowej, jak i diagnostycznej. Pomaga odkrywać klastry, tendencje i wyjątki. Następnie można przewidywać trendy, które prawdopodobnie wystąpią w przyszłości. Zatem predykcyjna analityka jest kluczowym narzędziem prognozowania. Pomimo wielu zalet prognozowanie dostarcza jedynie szacunków. Jego dokładność zależy od jakości danych. Dlatego wymaga regularnej optymalizacji i ostrożnego traktowania.

4. Analityka preskryptywna

Ten typ analityki przepisuje działania, które należy podjąć, aby zapobiec przyszłym problemom. Wykorzystuje również wszystkie obiecujące trendy. W tym typie analityki wkraczają duże zbiory danych i sztuczna inteligencja. Modelowanie statystyczne zajmuje się oceną sytuacji w celu udowodnienia lub obalenia hipotezy. AI zajmuje się przewidywaniem potencjalnych wyników na podstawie wielu zmiennych.

Konsultacje w zakresie nauki o danych i analityki są niezbędne dla wszystkich firm. Mogą pomóc im w tworzeniu nowych produktów. Sprawiają również, że są bardziej wydajne, co przekłada się na lepszą wydajność i poprawia doświadczenia klientów. Dostarczają informacji umożliwiających podejmowanie lepszych decyzji oraz wykrywają wyzwania i możliwości. Tworzą prognozy, które mogą zmniejszyć nakład pracy i koszty, oszczędzając w ten sposób czas.