Phân tích nâng cao (Advanced analytics) là gì? Các loại phân tích nâng cao hiện nay
Phân tích nâng cao (Advanced analytics) là một thuật ngữ bao gồm phân tích dự đoán, phân tích mô tả, khai thác dữ liệu và các phân tích khác bằng các phương pháp khoa học dữ liệu cấp cao. Hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu phân tích nâng cao là gì trong bài viết dưới đây.
Phân tích nâng cao là gì?
Phân tích nâng cao (Advanced analytics) là việc sử dụng kỹ thuật máy học phức tạp và trực quan hóa dữ liệu để tìm ra thông tin sâu hơn so với phân tích dữ liệu truyền thống trong doanh nghiệp. Các tổ chức hiện đại thu thập và phân tích dữ liệu để phát hiện mẫu và xu hướng ẩn. Thông tin này giúp cải thiện hiệu quả kinh doanh và sự hài lòng của khách hàng.
Advanced analytics là gì
Advanced analytics cho phép sử dụng dữ liệu cho quyết định trong tương lai và thời gian thực, cũng như rút ra ý nghĩa từ dữ liệu không cấu trúc như bình luận trên mạng xã hội. Sự tiến bộ trong điện toán đám mây và lưu trữ dữ liệu đã làm cho advanced analytics trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn cho tất cả các tổ chức.
Ứng dụng phân tích nâng cao trong những trường hợp nào?
Chăm sóc sức khỏe
Các tổ chức chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống đánh giá dữ liệu lâm sàng và hoạt động để tiết kiệm chi phí và cải thiện độ chính xác của chẩn đoán. Ví dụ, phân tích hình ảnh y tế nâng cao hỗ trợ chẩn đoán chính xác. Tương tự, họ áp dụng các phân tích phức tạp để chuyển đổi dữ liệu bệnh nhân, bộ gen, bản phiên mã và các dữ liệu omics khác thành thông tin hữu ích. Nó tăng tốc các thử nghiệm lâm sàng, cải thiện nghiên cứu và đổi mới, đồng thời đơn giản hóa đa hệ lâm sàng.
Tài chính
Các dịch vụ tài chính có thể cải thiện quy trình hoạt động và đổi mới bằng cách tận dụng những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu từ công nghệ chuyển đổi. Ví dụ: họ có thể sử dụng các phân tích phức tạp cho các mục đích sau:
- Tối ưu hóa các thủ tục ngân hàng quan trọng
- Thúc đẩy sự thay đổi và tái tạo lại các mô hình công ty trên thị trường vốn
- Hiện đại hóa các hệ thống cơ bản và cải thiện các mô hình rủi ro trong bảo hiểm
Ngành công nghiệp có thể sử dụng khai thác dữ liệu để cải thiện trải nghiệm cho các bên liên quan, người lao động, người trung gian và khách hàng. Phân tích nâng cao cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn về lợi nhuận và sự hài lòng của khách hàng.
Sản xuất
Ngành công nghiệp sử dụng các phân tích phức tạp để tăng hiệu suất thiết bị tổng thể (OEE). Phân tích chẩn đoán và dự đoán giúp bảo trì và giám sát thiết bị tốt hơn. Hơn nữa, ngành công nghiệp sản xuất có thể thực hiện những việc sau:
- Cải thiện quy trình bằng cách phát hiện và giải quyết các tắc nghẽn.
- Phát hiện các bất thường theo thời gian thực trong thiết bị.
- Tự động hóa việc kiểm tra, xác minh và các quy trình sản xuất tốn thời gian khác.
Bán lẻ
Doanh nghiệp bán lẻ sử dụng các công cụ phân tích phức tạp để xây dựng mặt tiền cửa hàng thông minh, đẩy nhanh thương mại kỹ thuật số và hướng tới chuỗi cung ứng thông minh. Họ có thể hiểu rõ hơn về các tương tác và hành vi của khách hàng cho nhiều mục đích khác nhau:
- Cải thiện các quyết định bán hàng của bạn và tạo ra chiến lược bán hàng hiệu quả
- Tăng giá trị trọn đời của khách hàng bằng cách điều chỉnh các đề xuất sản phẩm
- Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh nội bộ để giảm chi phí và tăng lợi nhuận
- Dân chủ hóa quyền truy cập vào dữ liệu để phát triển và đẩy nhanh kết quả tuyệt vời
Các loại phân tích nâng cao
Có bốn loại phân tích nâng cao, bao gồm có:
- Phân tích cụm: Sắp xếp dữ liệu thành nhóm dựa trên điểm tương đồng, không cần giả định trước, giúp phát hiện mẫu hình và liên kết mới trong dữ liệu.
- Phân tích đoàn hệ: Chia dữ liệu thành phân đoạn nhỏ và theo dõi hành vi của nhóm theo thời gian, thường được sử dụng trong nghiên cứu hành vi người dùng.
- Phân tích dự đoán: Dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử, giúp giảm rủi ro và tăng hiệu quả hoạt động.
- Phân tích theo quy định: Đề xuất hành động để ảnh hưởng đến kết quả mong muốn, cung cấp chiến lược cụ thể dựa trên kịch bản dự đoán trong tương lai.
Để thực hiện phân tích nâng cao cần có cơ sở hạ tầng CNTT như thế nào?
Internet of Things
Bạn cần các thiết bị Internet of Things (IoT) để thu thập dữ liệu trong thế giới thực nhằm xử lý phân tích nâng cao. Cảm biến thông minh cung cấp luồng dữ liệu theo thời gian thực, giúp bạn truy cập thông tin liên tục. Nếu không có thiết bị IoT để cung cấp các công cụ phân tích, bạn có nguy cơ mất đi những hiểu biết quan trọng và bối cảnh ra quyết định.
Lưu trữ
Để tạo ra những hiểu biết chính xác và phù hợp, phần mềm phân tích nâng cao yêu cầu lượng dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn đòi hỏi các giải pháp lưu trữ có dung lượng, khả năng chịu lỗi, tính khả dụng và khả năng sao lưu tự động. Bạn phải có khả năng tự động tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào hệ thống lưu trữ của mình. Nó cũng nên bao gồm các trình kết nối tích hợp với máy học và các công cụ phân tích dữ liệu khác.
Các loại phân tích nâng cao
Điện toán
Các công cụ phân tích nâng cao yêu cầu khả năng xử lý dữ liệu đáng kể để hoạt động chính xác. Bạn sẽ có thể kích hoạt tính toán phân tán, cho phép nhiều nút máy chủ xử lý dữ liệu đồng thời. Bạn cũng cần sức mạnh tính toán cho các mô hình dự đoán của mình cũng như các công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo khác.
Trực quan hóa
Bạn sẽ cần các công cụ trực quan hóa dữ liệu để xây dựng và xuất bản báo cáo về kết quả phân tích phức tạp của mình. Thật khó để hành động dựa trên những khám phá chưa được hình dung rõ ràng. Phân tích nâng cao có thể giúp bạn hiểu rõ hơn nhưng việc chia sẻ chúng có thể là một thách thức. Bạn có thể sử dụng các công nghệ trực quan hóa để truyền đạt những hiểu biết sâu sắc của mình với người dùng doanh nghiệp và các bên liên quan phi kỹ thuật.
Bảo mật
Kiểm soát truy cập, mã hóa và bảo mật chống truy cập bất hợp pháp là rất quan trọng trong suốt quá trình phân tích. Bảo mật dữ liệu rất quan trọng vì hầu hết các phân tích đều xử lý thông tin nhạy cảm, đặc biệt là trong các ngành như ngân hàng và chăm sóc sức khỏe. Tương tự, bạn có thể cần phải tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu.
