데이터 과학 및 분석 컨설팅

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.

데이터 분석의 유형

일반적으로 데이터 분석에는 네 가지 유형이 있습니다. 그들은:

1. 기술적 분석

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. 진단 분석

진단 분석은 어떤 일이 발생한 이유에 대한 질문에 답합니다. 다른 종류의 데이터와 비교하여 과거 데이터를 측정합니다. 진단 분석을 통해 드릴다운할 수 있습니다. 종속성을 찾고 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다. 기업은 이 분석을 활용하여 특정 문제에 대한 심층적인 지식을 얻습니다. 조직은 항상 상세한 데이터를 보유해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터 수집이 각 과제에 대해 단일한 것으로 나타나 더 많은 시간을 소비할 수 있습니다. 진단 분석은 잠재적인 문제가 발생하기 전에 경고를 제공합니다. 예를 들어, 필요한 것보다 적은 근무 시간을 근무하는 직원을 알려줍니다.

3. 예측 분석

예측 분석은 미래에 일어날 가능성이 있는 일에 대한 정보를 제공합니다. 기술 분석과 진단 분석의 발견을 모두 활용합니다. 클러스터, 경향 및 예외를 발견하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 미래에 발생할 가능성이 있는 추세를 예측할 수 있습니다. 따라서 예측 분석은 중요한 예측 도구입니다. 많은 장점에도 불구하고 예측은 추정치만 제공합니다. 정확성은 데이터 품질에 따라 달라집니다. 따라서 정기적인 최적화와 세심한 치료가 필요합니다.

4. 처방적 분석

이러한 유형의 분석은 향후 문제를 방지하기 위해 취해야 할 조치를 규정합니다. 또한 모든 유망한 추세를 활용합니다. 이러한 유형의 분석에는 빅데이터와 인공지능이 활용됩니다. 통계 모델링은 가설을 입증하거나 반증하기 위해 상황을 평가하는 작업을 다룹니다. AI는 다양한 변수를 기반으로 잠재적인 결과를 예측합니다.

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.