Konsultacje w zakresie nauki o danych i analityki

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.

Rodzaje analizy danych

Ogólnie rzecz biorąc, istnieją cztery rodzaje analityki danych. Są to:

1. Analityka opisowa

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. Analityka diagnostyczna

Analityka diagnostyczna odpowiada na pytanie, dlaczego coś się stało. Mierzy dane historyczne w porównaniu z innymi rodzajami danych. Analiza diagnostyczna pozwala na zagłębianie się w szczegóły. Pomaga zlokalizować zależności i znaleźć wzorce. Firmy wykorzystują tę analizę, aby uzyskać dogłębną wiedzę na temat konkretnego problemu. Organizacje muszą mieć szczegółowe dane przez cały czas. W przeciwnym razie zbieranie danych może wydawać się pojedyncze dla każdego wyzwania i pochłaniać więcej czasu. Analityka diagnostyczna wysyła alerty, zanim pojawi się potencjalny problem. Na przykład informuje o pracownikach, którzy przepracowali mniej godzin niż powinni.

3. Analityka predykcyjna

Predictive Analytics dostarcza informacji o tym, co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości. Wykorzystuje odkrycia zarówno analityki opisowej, jak i diagnostycznej. Pomaga odkrywać klastry, tendencje i wyjątki. Następnie można przewidywać trendy, które prawdopodobnie wystąpią w przyszłości. Zatem predykcyjna analityka jest kluczowym narzędziem prognozowania. Pomimo wielu zalet prognozowanie dostarcza jedynie szacunków. Jego dokładność zależy od jakości danych. Dlatego wymaga regularnej optymalizacji i ostrożnego traktowania.

4. Analityka preskryptywna

Ten typ analityki przepisuje działania, które należy podjąć, aby zapobiec przyszłym problemom. Wykorzystuje również wszystkie obiecujące trendy. W tym typie analityki wkraczają duże zbiory danych i sztuczna inteligencja. Modelowanie statystyczne zajmuje się oceną sytuacji w celu udowodnienia lub obalenia hipotezy. AI zajmuje się przewidywaniem potencjalnych wyników na podstawie wielu zmiennych.

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.