Роль аналитики данных в оптимизации бизнес–процессов

11.12.2024 

 

 

Информация – ценный ресурс. Ее анализ позволяет компаниям выявлять узкие места в проводимых операциях, снижать издержки и повышать продуктивность. Используя инструменты аналитики, организации отслеживают текущие показатели, предсказывают будущее поведение рынка и потребительских предпочтений.

Анализ данных призван автоматизировать принятие решений, ускоряя реакцию на динамику в рыночной среде. Теснота соприкосновения анализа с другими бизнес–функциями (маркетинг и финансы) создает целостную картину деятельности компании и демонстрирует, насколько бизнес эффективен.

Виды аналитики данных и их применение

Выделяют виды аналитики:

• Описательная.
• Диагностическая.
• Предсказательная.
• Предписывающая.

Описательная аналитика: выявление текущих трендов

Она представляет собой первый шаг при анализе данных, в которой акцент делается на том, что произошло, а не на том, почему это произошло. Охватывает сбор, обработку и представление данных, обеспечивая комплексное понимание тенденций и закономерностей. Применяются сводные таблицы, графики, диаграммы и иные визуализации, с помощью которых зрительно интерпретируют полученную информацию.

При помощи статистических методов (средние значения, медианы, стандартные отклонения) оценивают ее состояние и выявляют аномалии или статистически значимую динамику. Такой подход подходит для бизнес–анализа, при котором компании используют описательные метрики для оценки производительности и удовлетворенности клиентов.

Описательная аналитика – базис для проведения предсказательной аналитики. Собранные данные предоставляют информацию для:

• принятия обоснованных решений;
• оптимизации процессов;
• определения областей для улучшения.

Диагностическая аналитика: причины проблем

Диагностическая аналитика – процесс, при котором исследуются и анализируются данные для выявления причинных связей и закономерностей. Это позволяет лучше понять, почему происходят некоторые события, и выявить проблемы на ранних стадиях. Методология включает в себя использование:

• статистических методов;
• машинного обучения;
• визуализации данных.

При помощи этого метода компании оптимизируют бизнес–процессы, улучшают качество обслуживания клиентов и уменьшают издержки. Применение анализа временных рядов и корреляционного анализа помогает увидеть скрытые взаимосвязи и выполнять достоверный прогноз будущих тенденций.

Диагностическая аналитика обеспечивает конкурентоспособность конкретной компании.

Предсказательная аналитика: прогнозирование будущих результатов

Предсказательная аналитика – инструмент, с помощью которого извлекают полезную информацию из больших массивов информации и делают обоснованные прогнозы. Компании выявляют тренды, аномалии и принимают обоснованные решения.

Предсказательная аналитика – часть стратегического управления. Отраслевые компании (от финансов до здравоохранения) используют ее для повышения эффективности, сокращения затрат и улучшения клиентского сервиса.

Преобладающие методики:

• регрессионный анализ;
• деревья решений;
• нейронные сети;
• и другие.

Чем точнее и полнее информация, тем надежнее будут результаты анализа.

Предписывающая аналитика: рекомендации по улучшению

Предписывающая аналитика – главный инструмент для принятия обоснованных решений. С ее помощью анализируют текущие тенденции и поведенческие модели, предсказывают будущие результаты на основе имеющихся сведений при помощи сложных алгоритмов и машинного обучения, извлекающих скрытые паттерны из больших объемов информации.

Компании, использующие предписывающую аналитику, приобретают новые возможности для оптимизации процессов и оптимизации. С ее помощью выявляют риски, находят пути их минимизации, создавая устойчивую бизнес–модель. Оптимизация бизнес–процессов с использованием предписывающей аналитики требует использования труда высококвалифицированных работников и интеграции с существующими системами.

Преимущества аналитики данных в оптимизации бизнес–процессов

Ключевые преимущества аналитики:

• Повышение операционной эффективности – применение передовых методов обработки и анализа данных для выявления скрытых зависимостей, трендов и аномалий, улучшающих стратегическое планирование.
• Снижение затрат и ресурсов – внедрение автоматизированных аналитических инструментов, способных обрабатывать большие объемы с минимальными затратами времени и человеческих ресурсов, использование облачных технологий, обучение сотрудников методам работы и аналитическим инструментам.
• Улучшение качества обслуживания клиентов – компании способны предсказывать потребности клиентов, предлагать релевантные продукты и услуги, минимизировать время отклика на запросы; внедрение систем обратной связи и аналитических инструментов позволяет оперативно реагировать на отзывы и жалобы.
• Ускорение принятия решений на основе фактов – искусственный интеллект в аналитике и машинное обучение способствуют автоматизации процесса агрегации информации, сокращая время, необходимое для получения необходимых инсайтов, повышают производительность и минимизируют ошибки из–за работы человека, обеспечивая точные и обоснованные решения.

Инструменты и технологии аналитики данных

Ключевыми инструментами в технологии аналитики данных выступают:

• BI–системы (Business Intelligence).
• Инструменты Big Data (Hadoop, Spark).
• ML и AI для анализа данных.
• Программные продукты для аналитики и визуализации (Tableau, Power BI).

BI–системы

Функционал BI включает в себя средства визуализации, помогающие интерпретировать сложные наборы данных с хорошей оптимизацией. Графики, диаграммы и интерактивные панели управления позволяют принимать обоснованные решения. Они предоставляют инструменты для прогнозирования и моделирования, с помощью которых выявляют тенденции и предсказывают будущие результаты.

Инструменты Big Data

Инструменты Big Data позволяют извлекать информацию из социальных сетей, IoT–устройств и транзакционных баз данных. Среди популярных инструментов выделяются Apache Hadoop для распределенной обработки данных, и Apache Spark, предлагающий высокоскоростной анализ в реальном времени. Эти технологии позволяют обрабатывать структурированные и неструктурированные данные.

ML и AI для анализа данных

 Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) стали неотъемлемыми инструментами для детального анализа информации. С их помощью обрабатывают большие массивы информации, выявляют скрытые закономерности, недоступные человеческому восприятию.

Применение ML и AI происходит в сферах:

• медицине;
• финансах;
• маркетинге;
• искусстве;
• и других.

Программные продукты для аналитики и визуализации

Современные решения для визуализации (Tableau, Power BI) предлагают много инструментов для обработки данных в реальном времени, обеспечивая пользователей возможностью мгновенно реагировать на изменения и выявлять скрытые закономерности. С их помощью аналитики легко создают отчеты и представляют результаты работы техническим работникам и конечным пользователям.

Как аналитика помогает в реорганизации бизнес–процессов

При применении аналитики данных происходит:

• Анализ узких мест и проблемных зон – выявление неэффективных этапов, замедляющих общий процесс, связанных с недостаточной автоматизацией, недостаточной квалификацией сотрудников или отсутствием четкой коммуникации между отделами.
• Разработка более эффективных стратегий – выявление узких мест и областей для улучшения, установление четких целей и приоритетов; использование аналитики и больших данных поможет в принятии обоснованных решений и усилит способность компании адаптироваться к изменениям.
• Мониторинг внедрения изменений – отслеживание и оценка произведенных изменений.

Внедрение аналитики данных: шаги к успеху

Внедрение аналитики происходит последовательно:

• Определение целей и задач анализа.
• Сбор и интеграция данных из разных источников.
• Построение инфраструктуры для анализа.
• Обучение сотрудников работе с аналитикой.

Риски и вызовы при использовании аналитики

Основные риски, возникающие при использовании аналитики:

• Ошибки интерпретации.
• Проблемы с качеством информации.
• Угроза конфиденциальности.

Данные часто поступают из неоднородных источников. Аналитики не умеют работать с автоматизацией сбора данных, а на ручной сбор уходит масса времени. Решение – постановка высокоуровневых целей, составление иерархии, привлечение квалифицированных работников. Все данные нуждаются в проверке на конфиденциальность, использовании профилирования и очистке, применении модуля контроля и их обогащения.

Будущее аналитики данных в бизнесе

Эффективность бизнеса определяется использованием улучшенных методов визуализации данных. В 2024 году намечены тренды развития технологии визуализации данных и аналитики:

• конфиденциальность;
• использование облачных платформ для хранения и анализа информации;
• использование мобильных устройств для аналитики;
• большее внимание качеству.

Упор на использование искусственного интеллекта и автоматизации бизнес–процессов на основе информации.