Dane od wielu lat stanowią podstawę biznesu. Jednak postęp technologiczny i zmieniające się zachowania klientów sprawiają, że umiejętna analiza danych stała się ważniejsza niż kiedykolwiek. Powoduje to konieczność zastępowania tradycyjnych modeli analitycznych nowymi – wykorzystującymi najnowsze rozwiązania technologiczne.
W jaki sposób produkty firm programistycznych wspierają funkcjonowanie biznesu?
Znaczenie analizy danych w nowoczesnym biznesie
Nowoczesne firmy gromadzą ogromne ilości danych. A wielokanałowość procesów marketingu, sprzedaży i obsługi klienta powoduje, że dane te zbierane są w wielu miejscach. Nic zatem dziwnego, że umiejętność ich skutecznego i sprawnego analizowania jest jedną z najważniejszych przewag konkurencyjnych.
Ogromna ilość danych i wielokanałowość sprawiają, że tradycyjne metody analizy danych i raportowania przestały zapewniać decydentom odpowiedni poziom wsparcia. Na ich podstawie menedżerowie nie są w stanie wyciągnąć odpowiednich wniosków. A okresowość raportowania sprawia, że decyzje są często opóźnione. Tymczasem precyzja i szybkość działań często decydują o ich powodzeniu.
Dlatego też coraz więcej firm decyduje na współpracę z software house-ami i wdraża oprogramowanie umożliwiające rozszerzoną analizę danych.
Rozszerzona analiza danych – definicja
Rozszerzona analiza danych polega na wykorzystywaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w procesach analitycznych. Stosowanie tych technologii pozwala na odejście od tradycyjnego modelu raportowania polegającego głównie na okresowej wizualizacji zbieranych danych i zastąpienia go systemem generowania decyzji.
Rozszerzona analiza danych – korzyści
Nowoczesne oprogramowanie analityczne przygotowywane przez software house-y pozwala na automatyzację procesów w trzech najważniejszych obszarach:
- Przygotowania danych – czyli łączenia, strukturyzowania i eksportu zestawów danych oraz ich przygotowanie do kolejnych etapów analizy.
- Wstępnej analizy – czyli budowania wstępnych wzorców i wizualizacji danych bez konieczności ręcznego pisania algorytmów.
- Pogłębioną analizę – czyli przygotowywanie na podstawie danych propozycji działań oraz informacji o ich potencjalnych efektach.
Dzięki automatyzacji etapów przygotowania i analizy danych możliwa jest znaczna oszczędność czasu i uwolnienie zasobów firmy. Natomiast połączenie generowanych propozycji decyzji z doświadczeniem menedżerów pozwala na podejmowanie działań o dużym prawdopodobieństwie sukcesu.
Warto wspomnieć, że nowoczesne oprogramowanie umożliwia nieustanne wykonywanie wszystkich trzech etapów analizy. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe na bieżąco analizują kolejne zbierane wielokanałowo dane na ich podstawie doskonalą modele analityczne. Jest to źródłem dwóch kolejnych korzyści. Po pierwsze możliwość kompleksowej analizy danych pochodzących z wielu źródeł umożliwia umieszczanie ich w odpowiednim kontekście. Po drugie bezzwłoczne analizowanie danych pozwala na uzyskiwanie wyników w dowolnym czasie. Korzyści te w oczywisty sposób wspierają procesy decyzyjne.