Все об анализе данных

В наши дни искусственный интеллект и машинное обучение занимают широкое место в каждой отрасли. В процессе цифровой трансформации мощь искусственного интеллекта и машинного обучения привела к множеству разработок. Интеллектуальная обработка данных — это одна из разработок, которую принимает каждый бизнес.

Что такое анализ данных?

Аналитика данных охватывает обширную область обработки данных, инструментов и анализа, которые компания использует для лучшего понимания тенденций и идей. Другими словами, это универсальное решение для компании, позволяющее понять рынок. Кроме того, он предоставляет новые и будущие идеи на рынке.

Ни одна современная организация не может функционировать без данных в 2020 году. Можем ли мы с этим согласиться? Хороший.
Видите ли, когда мы говорим о данных, они не обязательно должны быть внешними. Во многом это могут быть внутренние данные, которые анализируются для улучшения организации. Если быть честным,
Data Intelligence имеет множество приложений в различных областях. Например, давайте взглянем на сферу развития бизнеса или продаж. Эта экосистема буквально процветает за счет данных. Будь то B2B или B2C, лиды (данные) — это ключ.

Однако интересно то, как «интеллект» о данных может помочь продавцам. Мы обсуждали это в последней части этой статьи!

Основными компонентами интеллектуального анализа данных, которые учитываются при анализе надежных данных, являются:

• Описательные данные — эти данные предназначены исключительно для просмотра и изучения с целью анализа эффективности бизнеса.
• Предписывающие данные — эти данные предназначены для разработки и анализа стратегии резервного копирования.
• Диагностические данные. Считается, что эти данные позволяют узнать возможные причины проблем.
• Решающие данные — эти данные предназначены для измерения адекватности данных и рекомендации будущих действий для принятия.
• Прогнозные данные — это анализ исторических данных, который помогает принимать решения.

Преимущества анализа данных

В мире бизнеса есть несколько преимуществ анализа данных. Вот четыре основных преимущества, на которых мы сосредоточились:

• Адаптивность
• Масштабируемость
• Знания
• Зрение

Адаптивность

Поскольку революция цифровизации постоянно растет, бизнес должен адаптироваться к текущим изменениям. Интеллектуальная функция аналитики предлагает возможность переноса необработанных данных в будущие тенденции и идеи. Следовательно, вы сможете улучшить свой бизнес против частых изменений. Благодаря силе анализа данных ваш бизнес сможет адаптироваться ко всем изменениям, чтобы добиться долгосрочного успеха.

Масштабируемость

В дополнение к предыдущему пункту аналитика данных дает возможность масштабировать ваш бизнес на основе исторических и текущих данных. Например, мобильные компании использовали его и обнаружили, что селфи захватят рынок. Вместо того, чтобы подчеркивать другие особенности мобильного телефона, они сосредоточились на фронтальной камере и ее качестве. Таким образом, им удалось выжить на современном рынке, но в то же время другие компании, которые не делали упор на камеру и ее возможности, не смогли закрепиться на рынке.

Знания

Когда вы структурируете и согласовываете свои данные, ныряете в большой океан данных, у вас будет хорошее представление о нем. Интеллект, ориентированный на данные, дает вам уровень знаний, который не только масштабирует вас внутри, но и делает вас экспертом вовне. Аналитика данных дает аналитические навыки для внутренней оценки вашего бизнеса и внешнего изучения рынка.

Зрение

По данным блоггерской республики, бизнес растет на 25% быстрее благодаря прогнозному анализу. Этот анализ обеспечивает четкое видение будущего рынка и спроса. Имея четкое представление о прогнозе и его результате, предприятия могут заранее разработать стратегию своего плана. Сила интеллектуального анализа данных дает возможность распознавать предстоящие тенденции и вызовы. Поэтому предприятия могут заранее подготовиться к этому, чтобы иметь успешное долгосрочное существование.

Чем аналитика данных отличается от бизнес-аналитики?

Как объяснялось выше, анализ данных — это процесс извлечения и анализа огромных данных, использования нескольких инструментов и погружения в большой набор данных для выявления тенденций и идей. Принимая во внимание, что бизнес-аналитика — это процесс анализа данных внутри организации с целью развития бизнеса. Благодаря этому бизнес-аналитик может выявить недостатки и внедрить новые стратегии для роста бизнеса.

Между этими двумя терминами существует очень тонкая грань. Это помогает расти и развивать бизнес по сравнению с отраслью, определяя будущие тенденции, тогда как бизнес-аналитика помогает развивать бизнес, обнаруживая внутренние пробелы. BI всегда делает бизнес сильным, предоставляя недостатки и решения для них, но DI обеспечивает будущие тенденции и проблемы для реализации новых идей, чтобы выделиться.

В чем разница между аналитикой данных и аналитикой данных ?

Аналитика данных, скорее всего, будет сосредоточена на науке о данных и построении алгоритма для прогнозирования будущих событий. Он имеет возможность прогнозировать будущие тенденции, тогда как анализ данных помогает принимать решения на будущее на основе прошлой истории.

Аналитика данных помогает оптимизировать эффективность бизнеса, чтобы сделать вывод на основе анализа данных. Он фокусируется на большем сборе данных, организации данных, очистке данных и процессе обработки данных, чтобы получить эффективное заключение.

Типы анализа данных

Для разных организаций существуют разные бизнес-показатели. В зависимости от требований организации собирают тип данных для разведывательных целей. Это:

• Большие данные
• Сбор данных
• Обработка событий

Большие данные

На регулярной основе различные организации собирают огромное количество данных в разведывательных целях. Платформа больших данных используется для хранения данных, которые впоследствии будут использоваться для различных анализов. Эта платформа используется не только из-за массивных данных, но и для их хранения в соответствующем сегменте для последующего использования. Структурная архитектура является одной из основных функций, которые организации ищут при сборе и хранении данных, поскольку неструктурированные данные не подходят для процесса принятия решений.

Сбор данных

После сбора данных и их сохранения начинается процесс интеллектуального анализа данных. Первым этапом процесса интеллектуального анализа данных является анализ данных. В процессе анализа данных организации классифицируют данные и помещают их в разные группы с целью построения нового шаблона. Это еще одна платформа для анализа данных, которая помогает организациям прогнозировать поведение потребителей, чтобы обеспечить быстрый рост бизнеса.

Обработка событий

После того, как данные собраны, сохранены и изучены, настало время перейти к заключению. Здесь на сцену выходит обработка событий. Этот процесс отслеживает важные события, которые можно предсказать на основе собранных и проанализированных данных.

Важные события могут быть положительными или отрицательными. Положительные события, такие как любые новые возможности для бизнеса, и негативные события, такие как любые угрозы в сфере бизнеса и т. д.

Платформа анализа данных

Существуют различные платформы для анализа данных, которые помогают бизнесу развиваться в разных аспектах. В сфере продаж и маркетинга аналитика во многих отношениях помогает улучшить продажи и рост доходов. Ampliz Salesbuddy — одна из самых эффективных платформ анализа данных B2B, которая предлагает компаниям возможность роста за счет обогащения данных.

Ampliz Salesbuddy — это расширение для Chrome, после установки которого вы получите данные о предпочитаемой компании. Он предоставляет два типа данных: один — это данные компании, такие как численность сотрудников, доход компании, их бюджет и т. д., а второй — индивидуальная контактная информация. Индивидуальная контактная информация включает адрес электронной почты, профиль LinkedIn, номер телефона и т. д. руководителей высшего звена и генеральных директоров.

Например, вам нужно увеличить продажи, которые идут не очень хорошо. Вы можете выбрать URL-адрес целевой компании и войти в Apmliz Salebuddy, чтобы получить данные. Благодаря полученным данным вы можете напрямую связаться со своей целевой аудиторией, а не искать информацию вручную. Если вы новый пользователь, вы получите несколько данных бесплатно.

Этот инструмент состоит из данных 26 стран, 21 730 869 адресов электронной почты, 3 218 586 телефонных номеров и множества адресов LinkedIn. Уникальным преимуществом этого инструмента является контекстная аналитика . При настройке персоны вы можете настроить свой запрос и отправить его для получения настроенных данных.

Во всем мире существуют различные аналитические данные, но у Ampliz Salesbuddy есть уникальная функция предоставления данных, которые являются структурированными и отфильтрованными данными, что упрощает процесс принятия решений.

Это общее резюме Ampliz Salesbuddy. Чтобы получить подробную информацию об интеллекте, посмотрите нашу демонстрацию .

Данные повсюду, и в наши дни никому не нужны только данные. Когда данные объединяются с интеллектом для представления значимых данных другим способом для повышения ценности, это называется анализом данных. Это помогает каждому бизнесу в соответствии с их требованиями, поскольку бизнес-показатели различаются от бизнеса к бизнесу.