Analityka
Teoria i praktyka
Analityka wykorzystuje dane i matematykę do rozwiązywania problemów biznesowych, odkrywania relacji i zależności w danych, przewidywania przyszłych rezultatów i automatyzacji procesów podejmowania decyzji. Ta różnorodna dziedzina informatyki służy do wykrywania istotnych wzorców w danych i poszerzania wiedzy na podstawie matematyki stosowanej, statystyki, modelowania predykcyjnego i technik uczenia maszynowego.
Rozwój analityki
Przez długie lata rozwój analityki ograniczony był przez ograniczenia w zakresie dostępnej pamięci masowej oraz szybkość przetwarzania. Dziś te ograniczenia zniknęły, co pozwala nam korzystać z zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego i uczenia głębokiego w celu przetwarzania ogromnej ilości danych.
W rezultacie dotychczasowe, deskryptywne, preskryptywne i predykcyjne możliwości analityki zostały poszerzone o metody automatyzacji i uczenia się, co zapoczątkowało erę sztucznej inteligencji.
Oznacza to, że przestaliśmy zadawać pytania „co się wydarzyło?” i „co się powinno wydarzyć?”, a zaczęliśmy oczekiwać od maszyn automatyzowania procesów i samodzielnego uczenia się na podstawie danych – a nawet podpowiedzi, jakie pytania zadać. Obecnie analityka ma kluczowe znaczenie dla codziennego funkcjonowania organizacji i jest traktowana jako zasób strategiczny.
Jedną z rozwijających się dziedzin analityki opartą na uczeniu maszynowym jest przetwarzanie języka naturalnego. Komputery używają technik przetwarzania języka naturalnego do interpretacji mowy i tekstu. Czatboty wykorzystują tę technikę, aby odpowiadać na pytania w procesach obsługi klienta lub udzielania porad inwestycyjnych w oknach czatu online. Mogą również oferować sugestie dla pracowników centrum obsługi telefonicznej.
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja pozwoliły opracować również rozwiązania, takie jak samochody autonomiczne i systemy rekomendacji, dzięki którym można jeździć taksówką bez kierowcy lub oglądać filmy i seriale wybrane przez system na podstawie naszych upodobań.
Dzięki szybszym i potężniejszym komputerom mamy wiele możliwości wykorzystania analityki i sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy chodzi o określenie ryzyka kredytowego, opracowanie nowych leków, znalezienie bardziej efektywnych sposobów dostarczania produktów i usług, zapobieganie oszustwom, wykrywanie cyberzagrożeń czy zapobieganie utracie najcenniejszych klientów, analityka może pomóc zrozumieć wpływ różnych czynników wewnętrznych i zewnętrznych na wyniki organizacji.
Analityka w praktyce
Dzięki tym zasobom możesz wprowadzić swoje projekty analityczne w życie. Dowiedz się, czego potrzebujesz, aby zaplanować swoje projekty, wykorzystać potencjał danych i opracować strategię analityczną.
10 pytań, które należy sobie zadać przed rozpoczęciem projektów analitycznych
Ile to kosztuje? Jakie problemy chcesz rozwiązać? Gdzie napotykasz na przeszkody? To tylko trzy z kluczowych pytań, które warto zadać, aby odpowiednio przygotować projekt analityczny.
Jaki wpływ ma zaufanie na powodzenie projektów analitycznych
Aby w pełni wykorzystać analitykę i nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja, należy rozpocząć od pracy nad budowaniem zaufania. Jak liderzy w zakresie analityki budują zaufanie do danych i analityki? Aby uzyskać odpowiedź na to pytanie, MIT Sloan przeprowadził ankietę z udziałem 2400 liderów biznesowych.
Budowanie strategii analitycznej
Czym zajmują się menedżerowie odpowiedzialni za dane i analitykę? Definiowaniem strategii analitycznej. Dbaniem o wiarygodność informacji. Wspieraniem procesów podejmowania decyzji w oparciu o dane. Pobierz e-booka i dowiedz się jak stworzyć skuteczną strategię analityczną.
Podstawy analityki
Jeśli zaciekawiło Cię, w jaki sposób Twoja mała lub średnia firma może skorzystać z potencjału analityki, ale nie wiesz, od czego zacząć, to webinarium jest właśnie dla Ciebie. To krótki przewodnik, jak rozpocząć pracę z analityką w filmie dowolnej wielkości.
Demokratyzacja analityki
Każdy z nas doświadcza presji cyfrowego świata, a przeciążenie informacyjne nie ogranicza się już tylko do „ludzi od liczb” w organizacji. Chyba nie ma takich pracowników, którzy nie doświadczaliby potrzeby zwiększenia szybkości, zwinności, elastyczności i innowacyjności? To sprawia, że dostęp do narzędzi analitycznych jest dziś priorytetem praktycznie dla każdego pracownika, nie tylko statystyków i analityków danych.
W związku z tym organizacje szukają sposobów na zapewnienie dostępu do analityki coraz większej liczbie użytkowników. Dlatego poszukują narzędzi, które umożliwią łatwy dostęp do analiz i wyników, ich zastosowanie w działaniach operacyjnych i wykorzystanie do automatyzacji procesów podejmowania decyzji.
Technologie umożliwiające tworzenie procesów typu „wskaż i kliknij” do dynamicznego, automatycznego budowania modeli sprawiają, że rozwiązania z zakresu analityki są dostępne dla szerszej rzeszy użytkowników. Możemy uzyskać odpowiedzi nawet na złożone pytania, wybierając źródło danych i określając cel analizy, podczas gdy w tle budowany jest model główny, w którego wyjaśnieniu pomaga technologia generowania języka naturalnego.
Organizacje wiodące prym w dziedzinie analityki zdobywają przewagę konkurencyjną, osiągają wzrost przychodów, budują odporność i mogą inwestować w przyszłość, aby zapewnić funkcjonowanie firmy w perspektywie długookresowej.
Odpowiednie rozwiązanie każdego problemu
Zobacz, jak firma Levi Strauss & Co. współpracuje z SAS®, aby krzewić kulturę opartą na analityce i gotowości do podejmowania decyzji, która pomoże jej nawiązywać relacje z klientami.
Ta popularna marka wykorzystuje analitykę do optymalizacji procesów planowania i prognozowania popytu, zatowarowania i zarządzania stanami magazynowymi.
Jak działa analityka
Każda firma to przedsiębiorstwo analityczne. Każdy proces jest procesem analitycznym, który można poprawić. A każdy pracownik może w jakiś sposób wykorzystać analitykę. Bez względu na to, co chcesz osiągnąć dzięki analityce, najważniejszym wymogiem każdego projektu analitycznego są dane. Gdy je pozyskasz, musisz je przeanalizować. Następnie należy wdrożyć wyniki analizy, aby ułatwić podejmowanie decyzji. Im szybciej organizacje będą w stanie wdrożyć pełen cykl analityczny, tym szybciej będą mogły uzyskać wymierne korzyści z inwestycji w analitykę.
W SAS postrzegamy te trzy kategorie – przygotowanie danych, odkrywanie zależności i wdrożenie produkcyjne – jako powtarzalne etapy cyklu analitycznego. Niezależnie od zakresu i skali, projekt powinien obejmować wszystkie trzy etapy. Przyjrzyjmy się bliżej każdemu z nich.
Przejdź na stronę sas.com/platform, aby dowiedzieć się więcej o cyklu analitycznym
Przygotowanie danych
W dzisiejszych czasach dane wymagają szybkiego przetwarzania, dostępne są w dużych ilościach i charakteryzują się znaczną złożonością. Rozwiązania z zakresu analityki muszą umożliwiać analizę danych dowolnego typu, w tym tradycyjnych danych ustrukturyzowanych i nowych formatów, takich jak dane strumieniowe z czujników, tekst, zdjęcia czy wideo.
Aby uzyskać dostęp do tych danych, przygotować je, oczyścić i zarządzać nimi, potrzebna jest również strategia zarządzania danymi.
Jak będziesz gromadzić, oczyszczać i przechowywać swoje dane? Szacunkowo przygotowanie danych zajmuje do 80% czasu poświęconego na projekt analityczny. Czy nie lepiej wykorzystać ten czas na budowanie modeli?
Inteligentna platforma analityczna usprawnia przygotowanie danych dzięki natywnym silnikom dostępowym, zintegrowanym narzędziom do poprawy jakości i przygotowania danych, które dzięki sztucznej inteligencji automatyzują czasochłonne zadania.
Wreszcie dzięki zarządzaniu danymi można upewnić się, że są godne zaufania, gdyż znamy ich źródło i zawartość i mamy możliwość monitorowania jakości danych. Zarządzanie danymi ułatwia również ich ochronę w razie potrzeby.
Odkrywanie zależności
Etap odkrywania polega na eksplorowaniu, wizualizacji i tworzeniu modeli. Znalezienie odpowiedniego algorytmu często wymaga zastosowania metody prób i błędów. Proces ten jest jednak najskuteczniejszy, gdy dokumentowanie, zapisywanie i porównywanie tych prób przychodzi z łatwością.
Wybór odpowiedniego algorytmu zależy od kilku czynników związanych z wdrożeniem, w tym wielkości danych, potrzeb biznesowych, czasu na szkolenie, parametrów, punktów danych i wielu innych kwestii. Nawet najbardziej doświadczeni naukowcy zajmujący się danymi nie są w stanie przewidzieć, który algorytm będzie działał najlepiej, dopóki nie przetestują różnych podejść.
Na etapie odkrywania często porównuje się modele napisane w różnych językach programowania o zróżnicowanej charakterystyce danych.
Na przykład niedawno zrealizowany projekt analityczny, który wykorzystywał wykrywanie obiektów do wyszukiwania guzów na zdjęciach z diagnostyki obrazowej wątroby, rozpoczął się od przyjrzenia się kilku sieciom neuronowym oraz kilkutygodniowego porównywania i dokumentowania rezultatów zastosowania różnych modeli.
Taka współpraca układa się najlepiej, gdy naukowcy o różnych umiejętnościach mogą pisać kod w wybranym przez siebie języku, a osoby niebędące programistami mogą korzystać z wizualnego interfejsu typu „wskaż i kliknij” w celu badania rezultatów różnych podejść analitycznych.
Wdrożenie produkcyjne
Jeśli nie chcesz, by Twoje wysiłki analityczne spełzły na niczym, musisz wdrożyć wyniki swoich odkryć i wykorzystać je w praktyce. Uczenie maszynowe i inne modele nie są opracowywane, by zbierać kurz na półce – musisz je wykorzystać, aby czerpać korzyści biznesowe. Etap wdrożenia jest jednak nie lada wyzwaniem dla większości organizacji.
Niezależnie od tego, czy budujesz pojedynczy model, czy ich tysiące, przejście z etapu wyboru modeli do ich wdrożenia wymaga zarządzania modelami. Zarządzanie modelami umożliwia kontrolę jakości i pomaga w rejestracji i walidacji modeli oraz w ich centralnym zarządzaniu. Pomaga w opracowaniu procedur i reguł do wdrażania i monitorowania modeli. Zyskujesz również pełny wgląd w sposób wykorzystania danych i modeli.
Twoim celem powinno być opracowywanie modeli z myślą o wielokrotnym wdrażaniu ich w dowolnym miejscu – na pulpitach menedżerskich, bezpośrednio w systemach operacyjnych lub wbudowanych w inne aplikacje poprzez interfejsy API.
Ekosystem analityczny
Analityka przeżywa rozkwit. Setki firm w ekosystemie analitycznym dostarczają technologie i usługi, które pomagają organizacjom przechowywać, analizować i prezentować dane oraz uzyskiwać do nich dostęp. Obejmują one różne rozwiązania, począwszy od zarządzania danymi i wizualizacji po zaawansowaną analitykę i gotowe rozwiązania analityczne, w tym wiele rozwiązań analitycznych typu open source.
SAS zajmuje wyjątkową pozycję, która umożliwia mu integrację z dowolnym uczestnikiem tego ekosystemu. Platforma SAS działa na sprzęcie dowolnego producenta, przetwarza dowolne rodzaje danych, porównuje modele napisane w różnych językach i umożliwia spójne zarządzanie na wszystkich etapach przetwarzania danych, odkrywania i wdrażania w ekosystemie analitycznym.
Przechowujesz dane w AWS czy w Hadoop? Pozyskujesz dane z Twittera czy Google Analytics? Analizujesz dane w Pythonie i SAS? Uruchamiasz programy na układach Intela czy NVIDII? Wdrażasz rezultaty na komputerach stacjonarnych czy urządzeniach internetu rzeczy?
Platforma SAS obsługuje te narzędzia, a także wszelkie inne wdrożone już rozwiązania. Rezultat? Wszyscy, począwszy od specjalistów data science przez informatyków po osoby decyzyjne, mogą ze sobą bezproblemowo współpracować w tym samym systemie analitycznym. Ponadto zyskujesz korzyści w postaci z zarządzania modelami, monitorowania modeli, przejrzystości modeli, historii danych i integracji w różnych projektach i pakietach analitycznych.
Platforma analityczna, koordynując te wszystkie elementy w ekosystemie analitycznym, pomaga przyspieszyć realizację pełnegocyklu analitycznego, przeobrażając dane w namacalne rezultaty. W ostatecznym rozrachunku poprawia to zwrot z inwestycji w odniesieniu do wszystkich inwestycji w analitykę – w dane, rozwiązania techniczne i ludzi – umożliwiając osiąganie sukcesów.
Rozwiązania analityczne SAS
Analityka ewoluuje w kierunku sztucznej inteligencji za sprawą włączania zautomatyzowanych technik uczenia się do procesów rozwijania modeli. Analityka SAS ma już solidne fundamenty zakresie sztucznej inteligencji i obejmuje rozwiązania do zaawansowanej analityki, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, przetwarzania języka naturalnego i analizy obrazów. Dowiedz się, jak zapewnić liderom biznesowym i specjalistom data science rozwiązania, umiejętności i wsparcie potrzebne do przygotowania organizacji na przyszłość dzięki sztucznej inteligencji.
Polecane materiały
-
Artykuł
Key questions to kick off your data analytics projectsThere’s no single blueprint for starting a data analytics project. Technology expert Phil Simon suggests these 10 questions as a guide.
-
Badanie
Nerd in the herd: protecting elephants with data scienceA passionate SAS data scientist uses machine learning to detect tuberculosis in elephants. Find out how her research can help prevent the spread of the disease.
-
Seria
Women in analytics: Katherine Sanborn, Kellogg CompanyA recent college graduate who mentors and coaches incoming interns shares her advice for the newest generation of analytics professionals.
Od 1976 roku organizacje korzystają z analityki SAS.