Современные тенденции в прогнозной аналитике

Современные тенденции в прогнозной аналитике

Если Вы имеете дело с большими данными, Вы должны много знать о прогнозной аналитике. Существует большие массивы данных, поступающих на высокой скорости или из большого числа источников, которым требуются более эффективные и инновационные формы обработки для автоматического анализа, принятия решений и обработки.

Работа с большими объемами данных являются важной частью исследований многих специалистов и ученых. Рост данных зависит от темпов роста Интернета и цифровых устройств.

Продвижения в технологии

Разработки в этих технологиях помогают хранить и анализировать огромные объемы данных. Большие данные содержат сводные данные структурированных, полу-организованных, неструктурированных в реальном времени данных из различных источников.

Поскольку предприятия собирают огромное количество информации о клиентах, прогнозная аналитика объединяет эти исторические данные с восприятием пользователей для прогнозирования будущих событий.

Это также позволяет использовать большие объемы данных (в режиме реального времени), чтобы переместить организацию с исторической перспективы на направленность к работе с будущими клиентами.

Например, хранение программы лояльности, например, поможет анализировать поведение клиентов в прошлом и предусмотреть купоны или вознаграждения для наиболее активных и покупающих клиентов. Затем Вы можете анализировать поведение пользователей на веб-сайте при просмотре, чтобы прогнозировать будущие покупки.

Прогнозная аналитика и большие данные

Прогнозная аналитика определяет важные шаблоны больших данных для предсказания будущих событий и оценки привлекательности различных вариантов. Это может быть применено к любому типу неизвестных данных независимо от прошлого, настоящего или будущего.

Эта система использует понимание больших данных для обеспечения бизнес-аналитики в будущем. Прогнозная аналитика суммирует большие объемы данных, а также помогает одному или нескольким решениям предложить наилучшие результаты, помогая работникам, принимающим решения, сделать лучший выбор. Предварительная аналитика - самая сложная фаза бизнес-аналитики. Она позволяет автоматизировать процессы понимания, принятия решений и обработки данных.

Для аналитического направления это называется переходом парадокса. Это движение от аналитического сдвига, описанного в прогнозной аналитике. Во всех данных большие данные и прогнозируемая комбинация анализов могут оказать положительное влияние на принятие решений, системы управления затратами и распределение ресурсов. Большие источники информации поступают из большого числа баз данных, которые анализируются.

Большие данные и прогнозный анализ работают рука об руку. Использование больших данных для исследования больших и сложных аналитических задач. Умные агенты являются расширениями поисковой системы.

Он включает в себя искусственный интеллект, который проверяет результаты и генерирует полезную информацию с десятков веб-сайтов. Для анализа такого большого объема данных анализ больших данных обычно выполняется с использованием специализированных программных инструментов и приложений для прогнозного анализа, интеллектуального анализа данных, анализа текста, прогнозирования и оптимизации данных.

Хотя эти процессы независимы, они являются высокоинтегрированными функциями высокопроизводительного анализа. Используя инструменты и программы для работы с большими данными, организации могут обрабатывать большие объемы данных, собираемых бизнесом, чтобы определить, какие данные актуальны, и проанализировать их для продвижения будущих бизнес-решений. Эти инструменты моделируют данные и помогают использовать еще большие хранилища больших данных.

Эти инструменты также используют прогнозный анализ, чтобы помочь Вам определить, какие данные полезны для общего успеха организации. Продвинутые инструменты используются почти исключительно специально обученными специалистами по данным и имеют тенденцию фокусироваться на ассимиляции (сравнению), дистилляции (отделению) и интеграции данных.

Нет ничего нового, но дальше – больше нового

Прогнозная аналитика не является новой практикой (в соответствии с вышеуказанной страховой и финансовой отчетностью), но ее умное использование создает конкурентное преимущество в средствах массовой информации.

Время прогнозирующей аналитики может сказать вам, какие данные вашего бизнеса дают сбой и что идет хорошо. Поступая так, Вы можете двигаться вперед вдумчивым образом. Анализ больших данных, «добыча данных» (datamining), анализ текстов и статистика позволяют бизнесу создавать интеллектуальные средства прогнозирования, выявляя закономерности и взаимосвязи между структурированными и неструктурированными данными.

Большой анализ позволяет аналитикам, исследователям и бизнесу быстрее принимать решения, используя ранее недоступные данные. Используя аналитические инструменты, такие как анализ текста, машинное обучение, прогнозный анализ, методы извлечения данных, статистическая обработка языка и обработка естественного языка, предприятие будет использовать данные для анализа источника ранее ненужных данных независимо отсуществующих данных компании.

Более эффективное и быстрое принятие решений. Предсказуемость - это практический результат больших объемов данных и бизнес-аналитики. Большие данные произведут революцию в том, как компании могут применять свои данные, чтобы использовать свои сильные стороны.

Это позволяет линейным менеджерам использовать нетранзакционные данные для принятия стратегических решений. Организации могут применять анализ к бизнес-данным и объяснять, прогнозировать и повышать производительность.


Похожие материалы:

Комментарии (0)



Разрешённые теги: <b><i><br>Добавить новый комментарий: