Cos'è l'analisi avanzata?
L'analisi avanzata è il processo che utilizza complesse tecniche di machine learning (ML) e visualizzazione per ricavare informazioni sui dati oltre la business intelligence tradizionale. Le organizzazioni moderne raccolgono enormi volumi di dati e li analizzano per scoprire modelli e tendenze nascosti. Utilizzano le informazioni per migliorare l'efficienza dei processi aziendali e la soddisfazione dei clienti. Grazie all'analisi avanzata, è possibile fare un ulteriore passo avanti e utilizzare i dati per prendere decisioni in tempo reale e per il futuro. Le tecniche di analisi avanzata ricavano significato anche da dati non strutturati come commenti o immagini sui social media. Possono aiutare la tua organizzazione a risolvere problemi complessi in modo più efficiente. I progressi nel cloud computing e nell'archiviazione di dati hanno reso l'analisi avanzata più conveniente e accessibile a tutte le organizzazioni.
Quali sono i casi d'uso dell'analisi avanzata?
La tua organizzazione può utilizzare l'analisi avanzata per risolvere sfide complesse che vanno oltre l'analisi e il reporting delle aziendali tradizionali. Ecco alcuni esempi nei singoli settori.
Sanità
Le aziende del settore sanitario e scientifico analizzano i dati clinici e operativi per ridurre i costi di assistenza e aumentare l'accuratezza della diagnosi. Ad esempio, l'analisi avanzata delle immagini mediche supporta la diagnosi di precisione. Allo stesso modo, utilizza l'analisi avanzata per trasformare i dati relativi a pazienti, genomici, trascrittomici e altri dati omici in informazioni utili. Accelera le sperimentazioni cliniche, migliora la ricerca e l'innovazione e semplifica la multiomica clinica.
Finanza
I servizi finanziari possono migliorare i processi operativi e l'innovazione utilizzando informazioni basate sui dati provenienti da tecnologie trasformative. Ad esempio, possono utilizzare analisi avanzate per questi scopi:
- Ottimizza le operazioni bancarie critiche
- Promuovi la trasformazione e reinventa i modelli di business nei mercati dei capitali
- Modernizza i sistemi principali e migliora la modellazione del rischio nel settore assicurativo
Il settore può eseguire il data mining per trasformare le esperienze per le parti interessate, i dipendenti, gli intermediari e i clienti. L'analisi avanzata aiuta le aziende a prendere decisioni migliori per la redditività e la soddisfazione dei clienti.
Manifatturiero
L'industria manifatturiera utilizza l'analisi avanzata per migliorare l'efficienza complessiva delle apparecchiature (OEE). L'analisi diagnostica e predittiva migliora la manutenzione e il monitoraggio delle apparecchiature. Inoltre, il settore manifatturiero può:
- Migliorare i processi identificando e ponendo rimedio ai colli di bottiglia
- Rilevare anomalie in tempo reale nelle apparecchiature
- Automatizzare l'ispezione, la verifica e altri processi di produzione che richiedono molto tempo
Vendita al dettaglio
Il settore della vendita al dettaglio utilizza tecnologie di analisi avanzate per creare negozi intelligenti, semplificare il commercio digitale e costruire una catena di approvvigionamento intelligente. Può ricavare informazioni dall'interazione e dal comportamento dei clienti per molti scopi:
- Migliora le decisioni relative al merchandising e sviluppa strategie di merchandising efficaci
- Incrementa il valore del ciclo di vita del cliente personalizzando i consigli sui prodotti
- Ottimizza le operazioni aziendali interne per ridurre i costi e migliorare i margini
- Democratizza l'accesso ai dati per innovare e accelerare i risultati positivi
Quali sono i tipi di analisi avanzata?
I progressi nel data science hanno contribuito a sviluppare diverse aree di interesse distinte nel campo dell'analisi.
Analisi dei cluster
L'analisi dei cluster organizza i punti dati in gruppi in base alle similitudini. Non richiede ipotesi iniziali sulla relazione tra i punti dati, quindi puoi trovare nuovi modelli e associazioni nei tuoi dati.
Ad esempio, puoi utilizzare l'analisi dei cluster per creare categorie demografiche o psicografiche all'interno delle basi clienti. È quindi possibile tracciare la relazione tra una qualità e l'altra. È possibile verificare se esiste una relazione tra determinati dati demografici dei clienti e le loro abitudini di acquisto.
Analisi di coorte
Come l'analisi dei cluster, l'analisi di coorte divide grandi set di dati in piccoli segmenti. Tuttavia, tiene traccia del comportamento di un gruppo nel tempo. D'altra parte, l'analisi dei cluster si concentra sulla ricerca di similitudini nel set di dati senza necessariamente considerare l'aspetto temporale.
L'analisi di coorte viene spesso utilizzata negli studi sul comportamento e sulla fidelizzazione degli utenti. Puoi usarlo per tracciare come ogni coorte risponde a diversi eventi. Questo metodo di analisi avanzato migliora la fidelizzazione dei clienti, il coinvolgimento degli utenti, l'adozione del prodotto e l'interazione.
Analisi predittive
L'analisi descrittiva tradizionale esamina i dati storici per identificare tendenze e modelli. La modellazione predittiva utilizza i dati passati per prevedere i risultati futuri. Utilizzi principalmente l'analisi predittiva in campi legati al rischio o quando desideri trovare nuove opportunità. Osservando i potenziali scenari futuri, puoi prendere decisioni migliori con sicurezza. Contribuisce alla riduzione del rischio e aumenta l'efficienza operativa.
Analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva consiglia le operazioni che è possibile intraprendere per influire sul risultato desiderato. Oltre a mostrare le tendenze future, l'analisi prescrittiva suggerisce diverse linee d'azione per sfruttare al meglio lo scenario futuro previsto. Ad esempio, immagina uno scenario aziendale in cui l'analisi predittiva ti indichi quali clienti hanno maggiori probabilità di abbandono nel trimestre successivo. L'analisi prescrittiva suggerisce strategie di fidelizzazione specifiche su misura per ogni segmento di clienti a rischio, come offerte speciali di sconto, programmi di fidelizzazione o campagne di comunicazione personalizzate.
Quali sono le tecnologie utilizzate nell'analisi avanzata?
Le soluzioni di analisi avanzate combinano diverse tecnologie.
Machine learning
I modelli di machine learning come l'analisi delle serie temporali, gli alberi decisionali e la regressione supportano l'analisi avanzata. Nelle tecniche di analisi avanzata predittiva e prescrittiva, è necessario comprendere i dati ed estrapolarli per effettuare osservazioni. Le tecniche di machine learning possono aiutare nel suggerimento e nel monitoraggio predittivi elaborando rapidamente milioni di punti dati. L'analisi avanzata utilizza il machine learning per le previsioni future.
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Intelligenza artificiale
L'analisi avanzata utilizza l'intelligenza artificiale (IA) per simulare un livello di intelligenza umana. Con l'intelligenza artificiale, puoi elaborare più dati, lavorare su modelli più complessi e incorporare algoritmi sempre più astratti.
Gli strumenti di intelligenza artificiale includono una gamma di tecnologie che funzionano per consentire l'analisi avanzata per eseguire varie funzioni. Le tecniche di deep learning utilizzano reti neurali con molti livelli per analizzare varie forme di dati, come immagini, suoni e testo. Ad esempio, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) estrae informazioni dal testo generato dall'uomo e la visione artificiale interpreta immagini e video per completare le attività.
Quali sono le tecnologie di infrastruttura essenziali necessarie per l'analisi avanzata?
I seguenti elementi sono necessari per eseguire un programma di analisi avanzata di successo nell'organizzazione.
Internet of Things
Per acquisire dati del mondo reale per l'elaborazione analitica avanzata, sono necessari dispositivi di Internet delle cose (IoT). I sensori intelligenti forniscono flussi di dati in tempo reale che consentono di accedere a informazioni continue. Senza dispositivi IoT per alimentare i tuoi sistemi di analisi, potresti non avere informazioni preziose e un utile contesto decisionale.
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Archiviazione
Il software di analisi avanzata richiede set di big data per fornire informazioni precise e utili. I big data richiedono sistemi di archiviazione con capacità, tolleranza agli errori, disponibilità e funzionalità di backup automatico. È necessario poter integrare automaticamente nel sistema di archiviazione i dati provenienti da diverse origini. Dovrebbe inoltre supportare integrazioni integrate con il machine learning e altri software di analisi dei dati.
Elaborazione
Per funzionare in modo efficace, gli strumenti di analisi avanzata richiedono un'elevata capacità di elaborazione dei dati. Dovresti essere in grado di supportare il calcolo distribuito in modo che più nodi server possano elaborare i dati contemporaneamente. Sono inoltre necessarie funzionalità di calcolo per i modelli predittivi e altri strumenti di machine learning e intelligenza artificiale.
Maggiori informazioni sull’elaborazione distribuita
Visualizzazione
Sono necessari strumenti di visualizzazione dei dati per creare e presentare report sui risultati delle analisi avanzate. Senza una visualizzazione chiara, sarà difficile agire sulla base delle informazioni generate. Puoi ottenere informazioni più approfondite con le analisi avanzate, ma potrebbe essere difficile condividerle. Con la tecnologia di visualizzazione, diventa possibile condividere queste informazioni con gli utenti aziendali e le parti non tecniche interessate.
Scopri di più sulla visualizzazione di dati »
Sicurezza
Il controllo degli accessi, la crittografia e la protezione dagli accessi non autorizzati sono fondamentali durante tutto il processo di analisi. La sicurezza dei dati è essenziale poiché la maggior parte delle analisi si occupa di dati sensibili, specialmente in settori come la finanza o l'assistenza sanitaria. Allo stesso modo, potresti avere degli standard di regolamentazione sulla privacy dei dati da rispettare.
In che modo AWS può aiutarti con i tuoi requisiti di analisi avanzata?
Amazon Web Services (AWS) offre la più ampia selezione di servizi di analisi. Aiutiamo le aziende di tutte le dimensioni a reinventare la propria attività con processi decisionali basati sui dati. Dal trasferimento dei dati fino all'analisi in streaming, AWS offre servizi costruiti appositamente che garantiscono il miglior rapporto prezzo-prestazioni, scalabilità e costi più contenuti. Per scegliere i servizi più adatti alle tue esigenze, puoi utilizzare la nostra guida per la scelta dei servizi di analisi.
AWS dispone anche di centinaia di servizi completamente gestiti che aiutano in ogni fase del processo di analisi avanzata. Ecco alcuni esempi:
- I servizi AWS IoT possono connettersi a miliardi di dispositivi IoT e raccogliere, archiviare e analizzare dati dai sensori IoT per vari carichi di lavoro.
- Le soluzioni di machine learning su AWS aiutano a innovare l'analisi avanzata abilitando servizi completi di intelligenza artificiale e machine learning. Puoi ottenere informazioni più approfondite dai tuoi dati, ridurre i costi e accedere a un'infrastruttura di dati leader del settore.
In alternativa, le organizzazioni possono anche cercare soluzioni predefinite e pronte all'uso nel Marketplace AWS.
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