Интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика: как работать с большими данными?
В наше время огромный объем информации не может не привлекать внимания предпринимателей. Но как правильно обработать огромный поток информации и сделать для себя выгодные выводы? В этой статье мы рассмотрим, что такое интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика и как их правильно применять в работе с большими объемами данных.
Интеллектуальный анализ данных (далее IAD) — это процесс автоматического извлечения полезных знаний из больших объемов данных, которые могут помочь компании принимать взвешенные и обоснованные решения. Бизнес-аналитика — это система, которая объединяет методы анализа данных, математические алгоритмы и технологии для решения бизнес-задач.
Как же работать с большими объемами данных? Для начала стоит определиться с тем, какие данные нужны. При этом не стоит ограничиваться только своими данными — стоит также использовать информацию из статистических исследований, отчетов и других открытых источников.
Далее проводим предобработку данных — исключаем ненужные данные, заполняем пропуски, объединяем данные из разных источников в единую базу. После предобработки можно приступать к анализу данных.
Если мы рассматриваем бизнес-аналитику, то для повышения эффективности решений необходимо определить ключевые показатели эффективности (KPI), по которым будут измеряться результаты бизнес-деятельности. Для этого необходимо провести исследование и анализ рынка, конкурентов, общей экономической среды и т.д.
Результаты анализа можно визуализировать с помощью диаграмм, таблиц, графиков, чтобы быстрее и более наглядно сообщать информацию менеджерам компании.
Однако при работе с большими объемами данных нужно помнить о рисках и ошибочности анализа — ведь для IAD нужно учитывать не только объем данных, но и их качество, а также наличие ошибок в логических цепочках.
Таким образом, интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика — это эффективные инструменты для принятия взвешенных, обоснованных решений и повышения эффективности бизнес-деятельности. Однако для работы с большими объемами данных необходимо учитывать множество факторов и оценивать риски.
