データサイエンスと分析コンサルティング

The digital revolution is becoming more popular in the consulting industry. The result is a lot of opportunities available to enhance the experience of the clients. Despite this, consultants have to gain new knowledge to remain ahead. There has been a global surge in how companies spend on analytics consulting. Investment is between spending on external consultants and creating capabilities in-house.

Data analytics is a method of extracting and drawing conclusions from data to make better decisions. This technology is fast-rising. It uses artificial intelligence, statistics, and advanced market knowledge. Users gather this data to figure out essential patterns in large sets of data. Deploying smart analytics provides excellent insights into the performance metrics of a company. It also shows the complicated changes taking place there.

データ分析の種類

一般的に、データ分析には次の 4 つの種類があります。

1. 記述的分析

Descriptive analytics provides expository information. It answers the fundamental questions of what, who, where, when, and how many. It is not possible to have dashboards and Business Intelligence tools without it, because it is the backbone of reporting. We can further divide Descriptive Analytics into two groups: canned reports and ad hoc reporting. Canned reports contain information about a particular subject. An example is a monthly report providing information on ad performance. Ad hoc reporting is usually not scheduled. It is essential to get better information about a particular issue. You can do this through social media by viewing the people who have interacted with your page. It also helps you get other demographic data. Ad hoc reporting is hypersensitive, and it provides a bigger picture of your audience.

2. 診断分析

診断分析は、なぜ何かが起こったのかという疑問に答えます。これは、履歴データを他の種類のデータと比較します。診断分析により、ドリルダウンできます。これは、依存関係を見つけてパターンを見つけるのに役立ちます。企業は、特定の問題に関する詳細な知識を得るためにこの分析を活用します。組織は常に詳細なデータを持っている必要があります。そうしないと、データの収集が各課題に対して単一のように見え、より多くの時間を費やす可能性があります。診断分析は、潜在的な問題が発生する前にアラートを提供します。たとえば、労働時間が適切よりも短い従業員を知らせます。

3. 予測分析

予測分析は、将来何が起こる可能性があるかに関する情報を提供します。記述分析と診断分析の両方の発見を活用します。クラスター、傾向、例外を発見するのに役立ちます。その後、将来起こりそうな傾向を予測できます。したがって、予測分析は重要な予測ツールです。多くの利点があるにもかかわらず、予測は推定値のみを提供します。その精度はデータの品質に依存します。したがって、定期的な最適化と慎重な処理が必要です。

4. 処方的分析

このタイプの分析は、将来の問題を防ぐために取るべき行動を規定します。また、有望な傾向もすべて活用します。このタイプの分析では、ビッグデータと人工知能が役立ちます。統計モデリングは、仮説を証明または反証するために状況を評価することを扱います。AI は、多くの変数に基づいて潜在的な結果を予測することを扱います。

Data science and analytics consulting are essential to all businesses. It can help them create new products. It also makes them more efficient for better performance and enhances the customer experience. It provides information for better decision-making and detects challenges and opportunities. It makes forecasts that can reduce labor and cost, saving time.