Данные сами по себе не имеют смысла. Можно перевернуть каждый камень и выучить каждый возможный урок, но, если мы не предпринимаем никаких действий, не отказываемся от чего-то или не адаптируемся, вся наша работа бесполезна. Если не использовать все технологии, имеющиеся в нашем распоряжении, мы не получим деньги, которые могли бы получить с наших инвестиций.

В сегодняшнем мире мы фактически можем разговаривать со своими данными, получать от них ответы на вопросы, прогнозировать результаты с их помощью и изучать новые закономерности. Это потенциал Ваших данных. Сегодня многие методы анализа данных используют специализированные системы и программное обеспечение, которые объединяют алгоритмы машинного обучения, автоматизацию и другие возможности.

Аналитик данных — важный участник бизнеса, потому что обеспечивает уверенность в принятии решений. Создавать новый продукт очень дорого, а ошибка при внедрении новой функции может стоить компании репутации и прибыли.

Дата-аналитики проводят тесты и строят модели, чтобы проверить, как пользователи или клиенты реагируют на нововведения, и оценить перспективы того или иного проекта.

Для предприятий данные, которые они используют, могут включать исторические данные или новую информацию, которую они собирают для конкретной инициативы. Данные могут быть первичными и агрегированными. Первичные данные – это те данные, которые компания получает от своих клиентов, а агрегированные (сторонние) – те, которые компания покупает на рынке или получает из иных сторонних источников. Данные, которые использует компания, могут включать информацию о демографических характеристиках аудитории, ее интересах, поведении и многом другом.

Технологии анализа данных:

Аналитика данных не является новым решением на рынке. Но в наши дни объем данных очень сильно растет, а доступные технологии позволяют получать гораздо более глубокое понимание данных.

Ниже представлен ряд технологий, которые делают современную аналитику настолько востребованной и мощной:

• Управление данными: Процесс, который подразумевает сбор, хранение, обработку и интерпретацию накопленных данных. Сегодня для многих компаний управление данными – это отличная возможность понять данные, которые уже собраны, выстроить предикативную аналитику (прогнозирование), ответить на многие вопросы бизнеса.

• Машинное обучение: Множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Вы можете обучить алгоритм машинного обучения на небольшой выборке данных, и система будет продолжать обучение по мере сбора большего количества данных, становясь более точными с течением времени.

• Интеллектуальный анализ данных: Направление информационных технологий, охватывающее всю область проблем, связанных с извлечением знаний из массивов данных для выявления закономерностей и взаимосвязей между различными выборками данных. Это позволяет обработать большие наборы данных и выяснять, что важно. Затем вы можете использовать эту информацию для проведения анализа и принятия решений. Современные технологии интеллектуального анализа данных позволяют выполнять эти задачи исключительно быстро.

• Прогнозная аналитика: Данная технология позволяет, применяя передовые методы анализа, использовать данные за прошлые периоды с целью получения ценной информации в режиме реального времени или для прогнозирования будущих событий.