การวิเคราะห์ขั้นสูงและความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ

การวิเคราะห์ขั้นสูงเกี่ยวข้องกับเทคนิคที่ซับซ้อนและทันสมัย ​​ซึ่งองค์กรใช้ในการคาดการณ์และตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมและเทคนิคข่าวกรองธุรกิจดูเหมือนจะไม่มีประสิทธิภาพสำหรับกรณีการใช้งานจำนวนมากในโลกที่ก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้

ในปัจจุบัน องค์กรจำนวนมากกำลังเปลี่ยนจากวิธีการแบบเดิมไปสู่เทคนิคสมัยใหม่ และขณะนี้กำลังใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ขั้นสูง

เทคนิคมากมายที่ใช้ในการวิเคราะห์ขั้นสูงรวมถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และอื่นๆ เพื่อช่วยองค์กรในหลากหลายวิธี

ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาแคมเปญการตลาด การหาช่องโหว่ในนโยบายใหม่ๆ ของสถาบัน หรือการปรับปรุงความปลอดภัยในระบบธนาคาร การใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงกำลังเติบโตขึ้น

ในบทความนี้ ผมจะพูดถึงการวิเคราะห์ขั้นสูงและความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ

เริ่มกันเลย!

การวิเคราะห์ขั้นสูงคืออะไร?

การวิเคราะห์ขั้นสูงคือวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์ต่างๆ เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ คาดการณ์ผลลัพธ์ ตัดสินใจได้ดีขึ้น และรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเพื่อพัฒนาธุรกิจ

เทคนิคการวิเคราะห์ที่ใช้ในที่นี้ ได้แก่ อัลกอริทึม AI, ML, การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์, กระบวนการทางธุรกิจอัตโนมัติ, การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ เพื่อเรียนรู้และวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจจากหลายแหล่ง โซลูชันและเครื่องมือการวิเคราะห์ขั้นสูงขยายและผสมผสานทั้งการวิเคราะห์เชิงกำหนดและเชิงคาดการณ์เพื่อสร้างภาพข้อมูล ค้นหารูปแบบ และปรับปรุงการตัดสินใจ

การวิเคราะห์ขั้นสูงพบการใช้งานในอุตสาหกรรมและธุรกิจต่างๆ รวมถึงการขุดข้อมูล การตลาด การโฆษณา และการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ธุรกิจจำนวนมากใช้ข้อมูลนี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับธุรกิจของตน ค้นหาช่องโหว่ในนโยบาย คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของตลาด ค้นหาแนวโน้มตลาดใหม่ และใช้เพื่อวัตถุประสงค์อื่นๆ อีกมากมาย

วิธีการที่ซับซ้อนจำนวนมาก เช่น วัฒนธรรมดิจิทัล การวิเคราะห์กลุ่ม การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อน สถิติหลายตัวแปร ข้อมูลการตัดสินใจอัจฉริยะ ฯลฯ คาดว่าจะรวมอยู่ในการวิเคราะห์ขั้นสูงด้วย

รายการวิธีการภายใต้ร่มของการวิเคราะห์ขั้นสูงมีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง และเมื่อเวลาผ่านไป เทคนิคใหม่ๆ ก็ถูกนำมาใช้ อย่างไรก็ตาม งานพื้นฐานที่วิธีการวิเคราะห์นี้ช่วยให้สำเร็จคือการแบ่งส่วน การจำแนก ความสัมพันธ์ การพยากรณ์ และการเชื่อมโยง

• การแบ่งส่วนช่วยในการรวมข้อมูลที่คล้ายคลึงกันที่แตกต่างกัน
• การจำแนกประเภทช่วยในการจัดประเภทรายการที่ไม่ได้จัดประเภท
• ความสัมพันธ์เป็นงานหนึ่งที่ระบุการเชื่อมต่อระหว่างคุณสมบัติของรายการ
• งานการพยากรณ์ช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตได้
• การเชื่อมโยงช่วยให้ธุรกิจประเมินจำนวนครั้งที่ข้อมูลสองรายการร่วมกันอาจเกิดขึ้นในชุดข้อมูลดิบ นอกจากนี้ยังช่วยในการระบุที่มาของกฎ

การวิเคราะห์ขั้นสูง: ประโยชน์

การวิเคราะห์ขั้นสูงเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่ธุรกิจจำนวนมากทั่วโลกใช้ ช่วยให้ธุรกิจเข้าถึงเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลมากมายที่ช่วยให้พวกเขาหลีกเลี่ยงความท้าทายทางธุรกิจและทำให้องค์กรเติบโต

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ขั้นสูงคือ:

• การคาดการณ์ที่แม่นยำ: ประโยชน์หลักของการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ดึงดูดธุรกิจส่วนใหญ่ให้สนใจคือความแม่นยำในระดับสูงในการคาดการณ์ ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือ BI แบบเก่าที่ยังคงใช้ประโยชน์จากองค์ประกอบของความไม่แน่นอน การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและช่วยให้คุณตัดสินใจได้ ไม่ว่าคุณควรตัดสินใจทางธุรกิจไปในทิศทางนั้นหรือไม่

• การจัดการความเสี่ยงที่ดีขึ้น: ความเสี่ยงเป็นส่วนหนึ่งของธุรกิจ และการวิเคราะห์ขั้นสูงทำหน้าที่เป็นทางออกที่ดีที่สุดสำหรับการลดความเสี่ยง ความแม่นยำในการคาดการณ์สูงช่วยให้องค์กรสามารถจัดการความเสี่ยงได้ดีขึ้นและลดโอกาสที่จะเกิดความผิดพลาดซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง ไม่ว่าคุณจะเริ่มต้นธุรกิจใหม่หรือเปิดตัวผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถช่วยคุณป้องกันการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นได้

• ลงลึกในรายละเอียด: ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ในเชิงลึกยิ่งขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลตลาด ด้วยการวิเคราะห์ไดนามิกของตลาดและใช้การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ คุณจะสามารถระบุศักยภาพของก้าวต่อไปของธุรกิจในตลาดได้

• ตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น: ด้วยการคาดการณ์ในอนาคตที่แม่นยำสูง คุณสามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้นสำหรับกลยุทธ์ทางธุรกิจใดๆ ช่วยให้คุณสำรองการตัดสินใจใด ๆ ที่คุณคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ดี
• ลดอคติ: ประโยชน์หลักอีกประการของการใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงคือความสามารถในการควบคุมอคติทางความคิดที่อาจส่งผลเสียต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ การวิเคราะห์ขั้นสูงใช้การเรียนรู้ของเครื่องและ AI ที่ให้ผลลัพธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นและวิธีแก้ปัญหาเชิงตรรกะในการตัดสินใจ
• คาดการณ์โอกาสและปัญหา: ด้วยการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงที่เชื่อถือได้ ธุรกิจสามารถระบุโอกาสใหม่ในตลาดและดำเนินการตามความต้องการ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยให้คุณมองเห็นปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในแนวทางธุรกิจของคุณและทำการเปลี่ยนแปลงตามนั้น

เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง

การวิเคราะห์ขั้นสูงเกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ ที่ทำงานร่วมกันเพื่อช่วยให้องค์กรคาดการณ์และตัดสินใจทางธุรกิจ นี่คือเทคนิคยอดนิยม:

• การทำเหมืองข้อมูล: การทำเหมืองข้อมูลเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้มากที่สุดซึ่งใช้ในการระบุรูปแบบ ช่องโหว่ และแนวโน้มด้วยชุดข้อมูลที่กำหนด นอกจากนี้ยังช่วยในการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในชุดข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น การทำเหมืองข้อมูลเป็นการรวมเอา AI สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องเข้าด้วยกันเพื่อทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ
• การวิเคราะห์ความรู้สึก: การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นเทคนิคสมัยใหม่ที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ไบโอเมตริก และการวิเคราะห์ข้อความเพื่อตรวจสอบว่าข้อความนั้นเป็นเชิงลบ เป็นกลาง หรือเป็นบวก ช่วยธุรกิจในการวิเคราะห์อารมณ์ของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าและวิธีที่พวกเขารับรู้แบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ใหม่
• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: เป็นอีกหนึ่งเทคนิคที่รู้จักกันดีซึ่งถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อประเมินข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล เทคนิคนี้มีประโยชน์อย่างมากในการค้นหาแนวโน้มของตลาด ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี รูปแบบที่ซ่อนอยู่ ความชื่นชอบของลูกค้า และข้อมูลอื่นๆ ที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลชุดใหญ่

• การแสดงข้อมูล: การแสดงข้อมูลนำเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟิก เป็นแนวทางปฏิบัติในการวิเคราะห์มาตรฐานโดยหน่วยงานธุรกิจเพื่อแสดงการวิเคราะห์และข้อมูลอื่น ๆ ผ่านการแสดงภาพกราฟิก การแสดงข้อมูลเป็นมากกว่าแค่กราฟและผังงาน มันแสดงข้อมูลเพิ่มเติมมากมาย เช่น ธุรกิจของคุณเป็นอย่างไรและกำลังมุ่งหน้าไปที่ใด

• การวิเคราะห์กลุ่ม: การวิเคราะห์ขั้นสูงใช้การวิเคราะห์กลุ่มเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและระบุกลุ่มของจุดข้อมูลที่คล้ายกัน เป็นวิธีการวิเคราะห์ทั่วไปที่ช่วยให้ธุรกิจจัดประเภทข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและใช้ในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ไม่เพียงแต่ความคล้ายคลึงกันเท่านั้น เทคนิคนี้ยังช่วยในการค้นหาความแตกต่างในจุดข้อมูลเหล่านั้นและแสดงให้เห็นเป็นภาพ
• แมชชีนเลิร์นนิง: ไม่ต้องสงสัยเลยว่า แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย โดยจะเรียนรู้ข้อมูลที่สำคัญจากแหล่งข้อมูลที่รวบรวมไว้และสร้างโมเดลที่มีรายละเอียด สิ่งนี้ช่วยในการระบุรูปแบบที่ซับซ้อนและสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำซึ่งจะช่วยตัดสินใจเกี่ยวกับแผนงานขององค์กร

• การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อน: การประมวลผลเหตุการณ์ที่ซับซ้อนเป็นวิธีการที่มีประโยชน์ซึ่งช่วยติดตามและวิเคราะห์สตรีมของข้อมูลที่มีโครงสร้างในแบบเรียลไทม์ และคาดการณ์ข้อสรุปที่สามารถดำเนินการได้อย่างแม่นยำสูง มันใช้เทคนิคพิเศษของการจับคู่รูปแบบเพื่อรับรู้เหตุการณ์หรือการกระทำใด ๆ และให้ข้อมูลที่สำคัญทั้งหมดเกี่ยวกับวิธีตอบสนองต่อเหตุการณ์นั้น

• การวิเคราะห์ตามรุ่น: เทคนิคนี้ช่วยในการแบ่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ออกเป็นชุดที่เกี่ยวข้องและใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อดำเนินการต่อไปในตลาดเป้าหมาย

ธุรกิจต่างๆ ใช้เทคนิคนี้เพื่อแยกแยะข้อมูลลูกค้าจำนวนมากตามการวิเคราะห์ต่างๆ แล้วแยกข้อมูลออกเป็นกลุ่มที่เกี่ยวข้องกัน มักใช้ในการทดสอบความถูกต้องของสมมติฐานต่างๆ ตามข้อมูลตัวอย่าง

• การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย: ธุรกิจต่างๆ ใช้แบบจำลองเชิงทำนายอย่างแพร่หลายเพราะช่วยในการคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ในอนาคตของกลยุทธ์ทางธุรกิจ การคาดการณ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีต และเทคนิคนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการสร้างแบบจำลองทางสถิติเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ และการใช้การคาดการณ์ ธุรกิจต่างๆ สามารถตัดสินใจดำเนินการต่อไปได้อย่างเหมาะสมในขณะที่ลดความเสี่ยงให้เหลือน้อยที่สุด
• การวิเคราะห์การจำลอง: การวิเคราะห์การจำลองมีประโยชน์สำหรับธุรกิจ เนื่องจากเทคนิคนี้ช่วยให้คุณคาดการณ์ผลลัพธ์ทางเลือกที่อาจเกิดขึ้นระหว่าง ก่อน หรือหลังการตัดสินใจได้ดำเนินการไปแล้ว
• สถิติหลายตัวแปร: เป็นเทคนิคขั้นสูงที่เกี่ยวข้องกับวิธีการต่างๆ เพื่อตรวจสอบความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรต่างๆ ภายในชุดข้อมูล โดยจะระบุการเชื่อมต่อพร้อมกันเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
• การวิเคราะห์การสตรีม: การวิเคราะห์การสตรีมเป็นเทคนิคขั้นสูงสมัยใหม่ที่ประเมินข้อมูลการสตรีมแบนด์วิธสูงอย่างต่อเนื่องและแบบเรียลไทม์ด้วย ธุรกิจจำนวนมากที่ดำเนินการร้านค้าออนไลน์มักใช้เทคนิคนี้เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการขายและพฤติกรรมของลูกค้า
• การวิเคราะห์เชิงกำหนด: องค์กรมักใช้การวิเคราะห์เชิงกำหนด เนื่องจากเป็นการรวมคุณลักษณะของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และข่าวกรองธุรกิจ เทคนิคนี้ช่วยให้องค์กรตัดสินใจก้าวต่อไปและปูทางตามบันทึกที่ผ่านมา ใช้เฉพาะเมื่อองค์กรสงสัยเกี่ยวกับแนวทางของตนและต้องการทราบว่าแนวทางใดที่จะให้ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น

ระบบธุรกิจอัจฉริยะเทียบกับการวิเคราะห์ขั้นสูง

ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และการวิเคราะห์ขั้นสูงเป็นสองตัวเลือกที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับองค์กรธุรกิจ เพื่อช่วยให้พวกเขาตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างแม่นยำสูง แม้ว่าจะมีจุดมุ่งหมายสำหรับงานที่คล้ายกัน แต่ก็มีความแตกต่างมากมายระหว่างพวกเขา

การวิเคราะห์ขั้นสูงระบบธุรกิจอัจฉริยะคำนิยามการวิเคราะห์ขั้นสูงใช้เทคนิคสมัยใหม่ต่างๆ และกลยุทธ์การสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายอนาคตและตัดสินใจตามนั้น
โดยมุ่งเน้นที่เหตุการณ์ในอนาคตเป็นหลัก BI ใช้ประสิทธิภาพก่อนหน้านี้และข้อมูลในอดีตเพื่อช่วยองค์กรในการปรับปรุงธุรกิจ
ส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่เหตุการณ์ในอดีตและปัจจุบัน วัตถุประสงค์หลัก วัตถุประสงค์หลักคือการค้นหาปัญหาที่ซับซ้อนในธุรกิจและตัดสินใจแนวทางการดำเนินการตามนั้น ช่วยในการรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตและแก้ไขปัญหาเล็กน้อย เทคนิคหลักที่เกี่ยวข้องเทคนิคเกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ความหมาย การวิเคราะห์กลุ่ม การจับคู่รูปแบบ และอื่นๆ อีกมากมาย เทคนิคเกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูล การรายงาน และการสอบถาม การใช้งาน Big DataIt มักจะใช้ Big Data มันมักจะใช้ Big Data เป็นประจำ ประเภทการวิเคราะห์มันทำให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีความแม่นยำสูง มันค้นหาสาเหตุของ รูปแบบข้อมูล การใช้งานประเภทข้อมูล การวิเคราะห์ขั้นสูงใช้ทั้งประเภทข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและที่มีโครงสร้าง ระบบธุรกิจอัจฉริยะเกี่ยวข้องกับประเภทข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นหลัก วิธีการใช้แนวทางการจัดการเชิงรุก ทำให้แนวทางธุรกิจเชิงโต้ตอบสำหรับการประมวลผลข้อมูล การสร้างความรู้ความรู้ถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติในวิธีนี้ความรู้ ถูกสร้างขึ้นด้วยตนเอง นักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ ผู้ใช้หลักของการวิเคราะห์ขั้นสูง ส่วนใหญ่จะใช้โดยนักวิเคราะห์ธุรกิจและผู้ใช้

กรณีการใช้งานของการวิเคราะห์ขั้นสูง

การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถใช้ได้หลายวิธีในระบบธุรกิจปัจจุบันของคุณ เช่น:

• การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน: การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถช่วยองค์กรของคุณในการประเมินความต้องการ การเปลี่ยนแปลงความต้องการของลูกค้า ปรับตัวให้เข้ากับความผันผวนของต้นทุน และสร้างห่วงโซ่อุปทานแบบไดนามิก ทำให้ห่วงโซ่อุปทานปรับตัวได้ทันกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างรวดเร็ว และช่วยลดความล่าช้า ลดต้นทุนการจัดจำหน่าย และทำให้กระบวนการคล่องตัวขึ้น

• การวิเคราะห์การตลาด: ช่วยให้ธุรกิจสร้างแคมเปญการตลาดที่ปรับแต่งและตรงเป้าหมายและขายผลิตภัณฑ์ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถหลีกเลี่ยงกลยุทธ์ที่ไม่ได้ผลและลดการสิ้นเปลืองเงิน ด้วยการวิเคราะห์ผลลัพธ์ในอนาคต คุณสามารถระบุโอกาสในการขายต่อยอดและการขายต่อเนื่อง และยังปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอีกด้วย
• เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจ: ด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูง คุณสามารถปรับปรุงการดำเนินงานของคุณและทำให้ปรับตัวเข้ากับแนวโน้มของตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือ BI ที่อาจปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างเหมาะสม การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ รายได้ และผลผลิตขององค์กรของคุณได้
• วิเคราะห์เวกเตอร์ความเสี่ยง: ด้วยการใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสตรีมข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถตรวจจับรูปแบบในข้อมูลที่อาจก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อองค์กรมากขึ้น ตั้งแต่การฉ้อโกงการชำระเงินและช่องโหว่ของนโยบาย ไปจนถึงหนี้สินด้านการประกันภัยและการตรวจสอบชื่อเสียงของลูกค้า การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถช่วยลดความเสี่ยงและประหยัดเงินได้

เครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงบางอย่าง

#1. นับ

Countly เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงที่มีประสิทธิภาพที่สามารถช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับธุรกิจของคุณจากแอปพลิเคชันของคุณ มีให้บริการบนคลาวด์ส่วนตัวหรือสามารถโฮสต์ด้วยตนเองได้ ซึ่งช่วยให้คุณติดตามประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์และพฤติกรรมของลูกค้าและการเดินทางบนเดสก์ท็อป เว็บ และแอปพลิเคชันมือถือ

คุณสมบัติและประโยชน์:

• เป็นเจ้าของและควบคุมข้อมูลอย่างสมบูรณ์
• สามารถขยายได้ด้วยความช่วยเหลือของปลั๊กอิน
• เข้าถึงข้อมูลได้ง่ายขึ้นด้วยแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้
• การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์
• รองรับกลยุทธ์การติดตาม
• การแจ้งเตือนแบบโต้ตอบ
• อีเมลและการรายงานข้อขัดข้อง
• การรักษาความปลอดภัยที่มากขึ้นด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้
• ปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูลด้วยการปฏิบัติตามกฎระเบียบเช่น HIPAA, GDPR และ COPPA

บน GitHub มีการรวบรวม 5.1k+ stars และ 949 fork ทั้งหมด

#2. อาปาเช่ ซูเปอร์เซ็ต

Superset เป็นแพลตฟอร์มการสำรวจข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูลโดย Apache แอปพลิเคชันข่าวกรองธุรกิจสมัยใหม่ที่พร้อมใช้งานสำหรับองค์กรนี้สามารถเพิ่มหรือแทนที่เครื่องมือ BI ที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับธุรกิจจำนวนมาก

คุณสมบัติและประโยชน์:

• คุณสามารถสร้างแผนภูมิได้อย่างรวดเร็วโดยใช้อินเทอร์เฟซแบบไม่มีโค้ดของ Superset
• ทำการสอบถามขั้นสูงด้วยโปรแกรมแก้ไข SQL บนเว็บที่มีประสิทธิภาพ
• กำหนดเมตริกและมิติข้อมูลที่กำหนดเองได้อย่างรวดเร็วด้วยเลเยอร์ความหมายที่มีน้ำหนักเบา
• รองรับฐานข้อมูล SQL เกือบทั้งหมดตั้งแต่แกะกล่อง
• การแสดงข้อมูลด้วยการแสดงภาพที่สวยงามมากมาย เช่น แผนภูมิแท่ง การแสดงข้อมูลเชิงพื้นที่ เป็นต้น
• ตัวเลือกที่ขยายได้สำหรับการตรวจสอบความปลอดภัยและบทบาท
• เลเยอร์แคชที่กำหนดค่าได้และน้ำหนักเบาเพื่อลดความซับซ้อนในการโหลดฐานข้อมูล
• การปรับแต่งด้วย API

นอกจากนี้ยังทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้ค่อนข้างดี และมีสถาปัตยกรรมแบบเนทีฟบนคลาวด์ที่สร้างขึ้นใหม่ตั้งแต่ต้นเพื่อการปรับขนาดที่ง่ายดาย

#3. ความคาดหวังสูง

Great Expectations (GX) ช่วยให้ทีมข้อมูลสามารถสร้างความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับข้อมูลที่เก็บรวบรวมผ่านการจัดทำโปรไฟล์ การจัดทำเอกสาร และการทดสอบคุณภาพที่ดีขึ้น ช่วยให้คุณจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับใช้การทดสอบคุณภาพที่ยืดหยุ่นและขยายได้อย่างรวดเร็ว

คุณสมบัติและประโยชน์:

• เข้ากันได้อย่างแนบเนียนกับกลุ่มเทคโนโลยีปัจจุบันและผสานรวมกับไปป์ไลน์ CI/CD
• เร่งการค้นหาข้อมูล แม้สำหรับปริมาณข้อมูลที่มากขึ้น
• เอกสารข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ
• การควบคุมและบำรุงรักษาข้อมูลที่ดีขึ้นด้วยขั้นตอนการกำกับดูแลและความปลอดภัย
• การแจ้งเตือนและการแจ้งเตือน
• ผสานรวมกับระบบและเครื่องมือต่างๆ ได้ดี เช่น AWS S3, GCP เป็นต้น

เอกสารประกอบนั้นเข้าใจง่ายสำหรับผู้ใช้ทั้งที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคและด้านเทคนิค

ทรัพยากรเพื่อเรียนรู้การวิเคราะห์ขั้นสูง

#1. การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงโดยใช้ Python

หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ขั้นสูงโดยใช้ Python และแก้ปัญหาตามเวลาจริง

#2. การวิเคราะห์ขั้นสูงด้วย Excel – เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล/Solver

หลักสูตรนี้สอนการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงใน excel โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น toolpak สำหรับสถิติ และ Solver สำหรับการปรับให้เหมาะสมเชิงเส้น

#3. การวิเคราะห์ขั้นสูงพร้อม Spark- Patterns สำหรับการเรียนรู้

หนังสือเชิงปฏิบัตินี้เขียนโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Cloudera สี่คน ช่วยให้คุณสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ Spark ที่นี่ คุณจะพบตัวอย่างวิธีการเข้าถึงและแก้ปัญหาการวิเคราะห์ต่างๆ

#4. การวิเคราะห์ขั้นสูงใน Power BI ด้วย R และ Python

ผู้เขียน Ryan Wade ได้ให้สูตร Python และ R เพื่อช่วยให้คุณใช้ภาษาต่างๆ ในฟิลด์การวิเคราะห์ข้อมูลกับงานของคุณใน MS Power BI

#5. การวิเคราะห์ขั้นสูงด้วย Excel 2019

ผู้เขียน Manisha Nigam ให้คุณสำรวจวิธีการและวิธีการที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน การรวมข้อมูล และการคาดการณ์ตามแนวโน้มล่าสุด

บทสรุป

การวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพสูงและประสิทธิผล เพื่อช่วยให้คุณเติบโตและกำหนดเป้าหมายของคุณในขณะที่ลดความเสี่ยง มันพัฒนาอย่างต่อเนื่องตามความก้าวหน้าของเทคโนโลยี เพิ่มสเปกตรัมมากขึ้นและมีประโยชน์มากขึ้น แบรนด์ใหญ่ ๆ กำลังใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงอยู่แล้ว และในไม่ช้าก็จะแพร่กระจายไปยังแบรนด์อื่น ๆ

คุณยังสามารถสำรวจ Augmented Analytics