تحلیل پیشرفته (Advanced Analytics) چیست؟ 

تحلیل پیشرفته فرآیند استفاده از تکنیک‌های پیچیده یادگیری ماشین (ML) و بصری‌سازی برای استخراج بینش‌های داده‌ای فراتر از هوش تجاری سنتی است. سازمان‌های مدرن حجم وسیعی از داده‌ها را جمع‌آوری و تحلیل می‌کنند تا الگوها و روندهای پنهان را کشف کنند. آن‌ها از این اطلاعات برای بهبود کارایی فرآیندهای تجاری و رضایت مشتری استفاده می‌کنند. با تحلیل پیشرفته، می‌توانید یک گام جلوتر بروید و از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آینده و در زمان واقعی استفاده کنید. تکنیک‌های تحلیل پیشرفته همچنین از داده‌های غیرساختاریافته مانند نظرات رسانه‌های اجتماعی یا تصاویر معنا استخراج می‌کنند. این تکنیک‌ها می‌توانند به سازمان شما کمک کنند تا مشکلات پیچیده را به‌طور مؤثرتری حل کند. پیشرفت‌های انجام‌شده در محاسبات ابری و ذخیره‌سازی داده‌ها، تحلیل پیشرفته را برای تمام سازمان‌ها مقرون‌به‌صرفه و در دسترس‌تر کرده است.

موارد استفاده از تحلیل پیشرفته چیست؟

سازمان شما می‌تواند از تحلیل پیشرفته برای حل چالش‌های پیچیده فراتر از تحلیل و گزارش‌دهی تجاری سنتی استفاده کند. در اینجا چند مثال از صنایع مختلف آورده شده است:

بهداشت و درمان

شرکت‌های بهداشت و درمان و علوم زیستی داده‌های بالینی و عملیاتی را تحلیل می‌کنند تا هزینه‌های مراقبت را کاهش دهند و دقت تشخیص را افزایش دهند. به‌عنوان مثال، تحلیل پیشرفته تصاویر پزشکی به تشخیص دقیق‌تر کمک می‌کند. به همین ترتیب، آن‌ها از تحلیل پیشرفته برای تبدیل داده‌های بیمار، ژنومی، ترنسکریپتومی و دیگر داده‌های «اُمیک» به بینش‌های قابل اقدام استفاده می‌کنند. این امر تسریع در آزمایشات بالینی، بهبود پژوهش و نوآوری و ساده‌سازی چندامیک بالینی را به همراه دارد.

مالی

خدمات مالی می‌توانند با استفاده از بینش‌های مبتنی بر داده از فناوری‌های تحول‌آفرین، فرآیندهای عملیاتی و نوآوری را بهبود بخشند. به‌عنوان مثال، آن‌ها می‌توانند از تحلیل پیشرفته برای این اهداف استفاده کنند:

• بهینه‌سازی عملیات بانکی حیاتی
• هدایت تحول و بازاندیشی در مدل‌های کسب‌وکار در بازارهای سرمایه
• مدرن‌سازی سیستم‌های اصلی و بهبود مدل‌سازی ریسک در صنعت بیمه

این صنعت می‌تواند با انجام داده‌کاوی، تجربیات را برای ذینفعان، کارکنان، واسطه‌ها و مشتریان تغییر دهد. تحلیل پیشرفته به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری برای سودآوری و رضایت مشتری اتخاذ کنند.

تولید

صنعت تولید از تحلیل پیشرفته برای بهبود کارایی کلی تجهیزات (OEE) استفاده می‌کند. تحلیل‌های تشخیصی و پیش‌بینی‌کننده به بهبود نگهداری و نظارت بر تجهیزات کمک می‌کند. علاوه بر این، بخش تولید می‌تواند کارهای زیر را انجام دهد:

• بهبود فرآیندها با شناسایی و رفع گلوگاه‌ها
• شناسایی ناهنجاری‌های زمان واقعی در تجهیزات
• خودکارسازی بازرسی، تأیید و دیگر فرآیندهای زمان‌بر تولید

خرده‌فروشی

صنعت خرده‌فروشی از فناوری‌های تحلیل پیشرفته برای ایجاد فروشگاه‌های هوشمند، ساده‌سازی تجارت دیجیتال و ساخت زنجیره تأمین هوشمند استفاده می‌کند. آن‌ها می‌توانند از تعامل و رفتار مشتریان برای اهداف مختلف بینش استخراج کنند:

• بهبود تصمیمات مربوط به فروش و توسعه استراتژی‌های مؤثر فروش،
• افزایش ارزش عمر مشتری با شخصی‌سازی توصیه‌های محصول،
• بهینه‌سازی عملیات داخلی کسب‌وکار برای کاهش هزینه‌ها و بهبود حاشیه سود،
• دموکراتیزه کردن دسترسی به داده‌ها برای نوآوری و تسریع نتایج مثبت.

انواع تحلیل پیشرفته چیست؟

پیشرفت‌های علم داده به توسعه چندین حوزه متمرکز متمایز در زمینه تحلیل کمک کرده است.

۱. تحلیل کلاستر

تحلیل کلاستر داده‌ها را بر اساس شباهت‌ها به گروه‌هایی تقسیم می‌کند. این تحلیل نیاز به فرضیات اولیه درباره رابطه بین نقاط داده ندارد، بنابراین می‌توانید الگوها و ارتباطات جدیدی را در داده‌های خود پیدا کنید.

برای مثال، می‌توانید از تحلیل کلاستر برای ایجاد دسته‌بندی‌های جمعیتی یا روانشناختی در میان پایگاه‌های مشتریان استفاده کنید. سپس می‌توانید رابطه بین یک ویژگی و ویژگی دیگر را ترسیم کنید. می‌توانید بررسی کنید که آیا رابطه‌ای بین برخی از جمعیت‌شناسی‌های مشتریان و عادات خرید آن‌ها وجود دارد یا خیر.

۲. تحلیل گروهی

مانند تحلیل کلاستر، تحلیل گروهی داده‌های بزرگ را به بخش‌های کوچک تقسیم می‌کند. با این حال، این تحلیل رفتار یک گروه را در طول زمان پیگیری می‌کند. از سوی دیگر، تحلیل کلاستر بر یافتن شباهت‌ها در مجموعه داده‌ها تمرکز دارد بدون اینکه جنبه زمانی را به‌طور خاص در نظر بگیرد.

تحلیل گروهی اغلب در مطالعات رفتار و حفظ مشتری استفاده می‌شود. می‌توانید از آن برای ردیابی نحوه واکنش هر گروهی به رویدادهای مختلف استفاده کنید. این روش تحلیل پیشرفته به بهبود حفظ مشتری، تعامل کاربران، پذیرش محصول و تعامل کمک می‌کند.

۳. تحلیل پیش‌بینی‌کننده 

تحلیل توصیفی سنتی به داده‌های تاریخی نگاه می‌کند تا روندها و الگوها را شناسایی کند. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کند. شما عمدتاً از تحلیل پیش‌بینی‌کننده در زمینه‌های مرتبط با ریسک یا زمانی که می‌خواهید فرصت‌های جدیدی پیدا کنید، استفاده می‌کنید. با مشاهده سناریوهای احتمالی آینده، می‌توانید با اطمینان تصمیمات بهتری بگیرید. این تحلیل به کاهش ریسک و افزایش کارایی عملیاتی کمک می‌کند.

۴. تحلیل تجویزی

تحلیل تجویزی اقداماتی را پیشنهاد می‌کند که می‌توانید برای دستیابی به یک نتیجه مطلوب انجام دهید. فراتر از صرفاً نشان دادن روندهای آینده، تحلیل تجویزی دوره‌های مختلف عمل را برای بهره‌برداری بهتر از سناریوی پیش‌بینی‌شده پیشنهاد می‌کند. به‌عنوان مثال، تصور کنید یک سناریو تجاری وجود دارد که تحلیل پیش‌بینی‌کننده به شما می‌گوید کدام مشتریان در سه ماه آینده احتمالاً از دست خواهند رفت. تحلیل تجویزی استراتژی‌های خاص حفظ مشتری را متناسب با هر بخش مشتری در معرض خطر، مانند پیشنهادات تخفیف ویژه، برنامه‌های وفاداری یا کمپین‌های ارتباطی شخصی‌سازی شده، پیشنهاد می‌کند.

تکنولوژی‌های مورد استفاده در تحلیل پیشرفته چیست؟

راه‌حل‌های تحلیل پیشرفته ترکیبی از چندین فناوری هستند.

۱. یادگیری ماشین (ML)

مدل‌های یادگیری ماشین مانند تحلیل سری‌های زمانی، درخت‌های تصمیم و رگرسیون از تحلیل پیشرفته پشتیبانی می‌کنند. در تکنیک‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی تحلیل پیشرفته، شما نیاز دارید که داده‌ها را درک کرده و از آن‌ها برای انجام مشاهدات استنباط کنید. تکنیک‌های یادگیری ماشین می‌توانند در پیشنهادات پیش‌بینی و نظارت با پردازش سریع میلیون‌ها نقطه داده کمک کنند. تحلیل پیشرفته از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی آینده استفاده می‌کند.

۲. هوش مصنوعی 

تحلیل پیشرفته از هوش مصنوعی (AI) برای شبیه‌سازی سطحی از هوش انسانی استفاده می‌کند. با هوش مصنوعی، می‌توانید داده‌های بیشتری را پردازش کنید، بر روی مدل‌سازی‌های پیچیده‌تری کار کنید و الگوریتم‌های انتزاعی‌تری را به کار بگیرید.

ابزارهای هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از فناوری‌ها هستند که با هم کار می‌کنند تا تحلیل پیشرفته بتواند عملکردهای مختلفی را انجام دهد. تکنیک‌های یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای تحلیل انواع مختلف داده‌ها، مانند تصاویر، صدا و متن استفاده می‌کنند. به‌عنوان مثال، پردازش زبان طبیعی (NLP) اطلاعات را از متون تولیدشده توسط انسان استخراج می‌کند و بینایی کامپیوتری تصاویر و ویدیوها را تفسیر می‌کند.

تکنولوژی‌های زیرساخت ضروری برای تحلیل پیشرفته چیست؟

برای اجرای یک برنامه تحلیل پیشرفته موفق در سازمان شما، عناصر زیر مورد نیاز است:

۱. اینترنت اشیا (IoT) 

شما به دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) نیاز دارید تا داده‌های دنیای واقعی را برای پردازش تحلیلی پیشرفته جمع‌آوری کنید. حسگرهای هوشمند جریان‌های داده‌ای زمان واقعی را ارائه می‌دهند که به شما دسترسی به اطلاعات مستمر می‌دهد. بدون دستگاه‌های IoT برای تغذیه سیستم‌های تحلیلی خود، ممکن است بینش‌های ارزشمند و زمینه‌های مفید برای تصمیم‌گیری را از دست بدهید.

۲. ذخیره‌سازی

نرم‌افزارهای تحلیل پیشرفته به مجموعه‌های داده بزرگ نیاز دارند تا بینش‌های دقیق و مفیدی ارائه دهند. داده‌های کلان به سیستم‌های ذخیره‌سازی با ظرفیت، تحمل خطا، دسترسی و قابلیت‌های پشتیبان‌گیری خودکار نیاز دارند. شما باید قادر باشید داده‌ها را به‌طور خودکار از منابع مختلف به سیستم ذخیره‌سازی خود ادغام کنید. همچنین باید از ادغام‌های داخلی با یادگیری ماشین و دیگر نرم‌افزارهای تحلیل داده پشتیبانی کند.

۳. محاسبات

ابزارهای تحلیل پیشرفته به ظرفیت پردازش داده بالا نیاز دارند تا به‌طور مؤثر عمل کنند. باید قادر باشید محاسبات توزیع‌شده را پشتیبانی کنید تا چندین گره سرور بتوانند به‌طور همزمان داده‌ها را پردازش کنند. همچنین به قابلیت‌های محاسباتی برای مدل‌های پیش‌بینی و دیگر ابزارهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیاز دارید.

۴. بصری‌سازی

شما به ابزارهای بصری‌سازی داده نیاز دارید تا گزارش‌هایی در مورد یافته‌های تحلیل پیشرفته خود ایجاد و ارائه دهید. بدون بصری‌سازی واضح، اقدام بر اساس بینش‌های تولیدشده دشوار است. ممکن است با تحلیل پیشرفته بینش‌های عمیق‌تری کشف کنید، اما به اشتراک‌گذاری آن‌ها می‌تواند دشوار باشد. با فناوری بصری‌سازی، می‌توانید این بینش‌ها را با کاربران تجاری و ذینفعان غیرتخصصی خود به اشتراک بگذارید.

۵. امنیت

کنترل دسترسی، رمزگذاری و حفاظت در برابر دسترسی غیرمجاز در طول فرآیند تحلیل بسیار مهم است. امنیت داده‌ها ضروری است زیرا اکثر تحلیل‌ها با داده‌های حساس سر و کار دارند، به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند مالی یا بهداشت و درمان. همچنین ممکن است استانداردهای مقررات حریم خصوصی داده‌ها را رعایت کنید.