Gegevens en analyses zijn bijzonder belangrijk voor de bedrijven van vandaag, omdat ze de strategische besluitvorming verbeteren. Analytics-oplossingen en use-cases bieden klanten toegevoegde waarde in de gezondheidszorg, detailhandel, hoger onderwijs, productie en andere industrieën die veel waardevolle gegevens vastleggen. 

Door te benutten verschillende soorten van de beschikbare analyses kunnen organisaties in verschillende sectoren begrijpen hoe producten worden gebruikt, waarom specifieke resultaten optreden, en zelfs hoe ze de toekomst kunnen voorspellen en inzicht krijgen in hoe ze toekomstige resultaten kunnen veranderen - waardoor de manier waarop bedrijven werken volledig verandert. Sommige selfservice business intelligence-platforms bieden de mogelijkheid om analysedashboards in applicaties in te bedden, waardoor het voor mensen gemakkelijker wordt om gegevens te analyseren.

Oplossingen voor gegevensanalyse in het tijdperk van gegevenswetenschap

De evolutie van data Science en de vooruitgang op het gebied van analyse hebben samen geleid tot een uitgebreid scala aan toepassingen, die betere inzichten en bedrijfswaarde opleveren. Terwijl conventionele analyse een proces is dat historische gegevens gebruikt om betere beslissingen over de toekomst te nemen, proberen voorspellende modellen de toekomst te voorspellen. Voorspellende modellen zijn met name nuttig in real-time omgevingen, waar de gegevens die worden geanalyseerd in realtime worden gecreëerd. Met een aantal predictive analytics technieken, evenals een grondige herziening van de historische gegevens, is het mogelijk om modellen te construeren voor toekomstige gebeurtenissen.

Hoewel voorspellende analyses al tientallen jaren bestaan, data Science past machine learning en andere algoritmische benaderingen toe op grote datasets om de besluitvormingsmogelijkheden te verbeteren, door modellen te creëren die klantgedrag, financiële risico's, markttrends, enzovoort beter voorspellen. Analytics helpt inzichten te ontdekken en deze te benutten om de besluitvormingsprocessen en effectiviteit van bedrijven te verbeteren. Analytics is de tool die helpt bij het nuttig maken van gegevens, waardoor processen beter kunnen worden begrepen en de bedrijfsproductiviteit kan worden verbeterd.

Om uit te leggen hoe Gegevenswetenschap, AI en ML bedrijfsanalyses in het huidige decennium hebben getransformeerd, presenteert dit artikel drie minicases, met bekende experts uit de industrie en marktleiders die meewegen.

Een van de grootste toepassingen voor analyse van bedrijfsgegevens vandaag is het voorspellen van gebeurtenissen - bijvoorbeeld voorspellen wanneer een machine kapot gaat, of hoeveel voorraad er op een bepaald moment in een bepaalde winkel nodig is. 

Analytics-oplossingen voor big data: toepassingen en use-cases 

De beschikbaarheid van innovatieve oplossingen op de markt is een doorbraak geweest voor organisaties die hun enorme hoeveelheden gegevens voorheen niet konden gebruiken. Naarmate de markt en technologieën volwassener, verfijnder en kosteneffectiever zijn geworden internet van dingen Analytics-oplossingen zetten gegevens die voorheen niet toegankelijk waren om in inzichten die de manier waarop bedrijven zaken doen letterlijk veranderen. 

Big data-analyse is een proces waarbij enorme hoeveelheden zakelijke datasets uit verschillende bronnen worden beoordeeld om belangrijke inzichten te extraheren, zoals verborgen patronen in klantgegevens, correlaties, doorlopende markttrends, klantvoorkeuren, gedrag, enzovoort. Big data maakt analyse mogelijk van gegevens die niet worden gebruikt in de productiekant van het bedrijf. 

Het primaire doel van big data-analyse is om bruikbare inzichten te bieden aan bedrijfsleiders om hen te helpen betere zakelijke beslissingen te nemen. Meerdere industrieën gebruiken verschillende use-cases voor big data om het succes van ondernemingen te stimuleren door enorme hoeveelheden ongestructureerde data te analyseren. 

• In het sensorgestuurd internet der dingen (IoT) helpen verschillende soorten geavanceerde analyseoplossingen bij het begrijpen van real-time data van IoT. Oplossingen zoals ThingWorx helpen organisaties hun grote hoeveelheden IoT-gegevens direct om te zetten in bruikbare inzichten die de beslissingen die in verschillende bedrijfsfuncties worden genomen, kunnen verbeteren.

• Bij de administratie van verzekeringsclaims worden op big data gebaseerde voorspellende analyses gebruikt om snellere services mogelijk te maken door enorme hoeveelheden gegevens te analyseren in de acceptatiefase. Voorspellende analyses kunnen worden gebruikt om de efficiëntie te verhogen en risico's te beperken. 

• In de financiële sector wordt big data-analyse gebruikt voor risicoanalysepraktijken zoals het opsporen van witwaspraktijken, bedrijfsrisicobeheer, KYC en fraudebeperking. In de meeste gevallen passen verschillende soorten financiële instellingen routinematig inzichten uit big data-analyse toe op hoogfrequente handel, pre-trade-activiteiten, sentimentanalyse en meer.

• De komst van diepgaand leren, met behulp van kunstmatige neurale netwerken om big data-sets te analyseren, hebben organisaties effectiever in staat gesteld ongestructureerde gegevens te analyseren, variërend van beeld-, object- en audioherkenningstaken tot het categoriseren van gegevens op basis van het type document.

Topoplossingen die het moderne data-analyseproces versterken

Bedrijven van elke omvang doen rudimentaire analyses van operationele gegevens, maar de toenemende beschikbaarheid en verfijning van tools voor gegevensanalyse hebben het aantal soorten inzichten dat bedrijven kunnen verzamelen, uitgebreid. Ondersteuning voor moderne data-analyseplatforms ingebedde analyses, augmented analytics en handsfree, selfservice analytics. 

Hieronder hebben we de beste moderne analyseoplossingen uitgelicht: de platforms en tools die alle transformatieve analyseactiviteiten mogelijk hebben gemaakt in elk modern bedrijf. 

• R en Python zijn nog steeds de beste programmeertalen voor data-analyse. Hoewel R een open-sourceoplossing is voor statistische analyse, biedt Python eenvoudige syntaxis en dynamische semantiek.
• Microsoft Excel, een favoriet onder een groot aantal gebruikers, van studenten tot ervaren professionals, biedt voldoende functies om inzichten uit gegevens te halen. Naar verluidt heeft het misschien niet de verfijning van een volwaardig analyseplatform.
• Tableau is erg populair voor BI-doeleinden, omdat het uitstekende analyse- en visualisatiefuncties biedt. Tableau is voor het 2022e opeenvolgende jaar uitgeroepen tot "Leader" voor Analytics en BI in het Gartner Magic Quadrant 10 en stelt gebruikers in staat om met live datasets te werken. 
• RapidMiner, uitgeroepen tot "Visionair" in het Gartner Magic Quadrant 2021 voor Data Science en Machine Learning Platforms, is uitzonderlijk vanwege zijn mogelijkheden voor het bouwen van modellen. 
• Konstanz Informatie Mijnwerker of MES is een open-source, GUI-gestuurd data-analyse- en rapportageplatform. 
• Power BI, het tweede product van Microsoft dat op deze lijst staat, werd uitgeroepen tot "Leader" in het 2022 Gartner Magic Quadrant for Analytics and BI. De opvallende kenmerken zijn self-service BI en geavanceerde visualisatietools waarmee gebruikers zelf dashboards en rapporten kunnen bouwen.
• Apache Spark is een open-source analyseoplossing die "cluster-computing" en "real-time verwerking" ondersteunt. Het biedt ook een fouttolerante interface voor het programmeren. 
• QlikView staat bekend om zijn data-analyse, datavisualisatie en self-service BI-mogelijkheden. Dit oplossingsplatform is voor het 2022e achtereenvolgende jaar uitgeroepen tot "Leader" in het Gartner Magic Quadrant 12 voor Analytics en BI en bevat nichefuncties zoals datageletterdheid en data-integratie.
• Talend werd voor het zevende jaar op rij uitgeroepen tot "Leader" in het 2022 Gartner's Magic Quadrant for Data Integration Tools; deze oplossing biedt stapsgewijze begeleiding voor het ETL-proces.
• Splunk werd uitgeroepen tot "Leader" in het 2021 Gartner Magic Quadrant for Security Information and Event Management (SIEM); deze oplossing helpt bij het zoeken, analyseren en visualiseren van gegevens die zijn verzameld van applicaties of websites.

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com