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什么是高级分析？

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概述

高级分析是指使用复杂的技术，如机器学习、预测建模和实时分析，从复杂的数据中提取洞察力。传统分析侧重于已发生的事情，而高级分析则不同，它有助于预测将要发生的事情，并指导决策者采取最佳行动。它使团队能够发现趋势、预测未来结果，并满怀信心地根据数据采取行动。

高级分析

基础分析和高级分析有什么区别？

基本分析侧重于总结历史数据，以回答发生了什么。它使用报告、仪表板和简单的趋势分析来帮助跟踪性能。

高级分析则更进一步，应用预测建模、机器学习和统计分析等技术来解释事情发生的原因，预测下一步可能发生的情况，甚至建议如何应对。这种方法可以发现基本分析无法发现的模式和机会，从而更快、更自信地做出决策。

高级分析等于人工智能吗？

虽然高级分析与人工智能密切相关，但两者并不相同。人工智能通常用于高级分析，特别是机器学习和自然语言处理。不过，高级分析还包括统计模型、数据挖掘和模拟技术，这些技术并不总是依赖于人工智能。了解两者的区别有助于组织根据自身需要选择合适的工具。

高级分析有哪些用例？

高级分析几乎能为所有业务功能带来价值。它能够处理和解释海量、多样的数据集，是预测事件、识别低效和推动更明智决策的强大工具。以下是一些最具影响力的使用案例：

客户行为预测：零售商和服务提供商利用它来预测客户需求、细分受众并进行个性化营销。这样就能有针对性地开展外联活动，从而提高获取率和保留率。

欺诈检测和预防：金融机构依靠实时模式识别和异常检测来捕捉可疑活动，防患于未然。分析模型可以标记异常交易并动态评估风险。

预测性维护：制造商和运输公司利用传感器数据预测设备可能出现故障的时间。这样就能以主动规划取代被动服务，从而最大限度地减少停机时间，降低维护成本。

供应链优化：先进的模型可预测需求、模拟中断，并对采购、路线安排和库存策略提出调整建议。这有助于确保在需要的时间和地点提供产品，而不会出现库存过多的情况。

医疗成果预测：医疗服务提供商和保险公司应用预测模型来识别高危患者、定制治疗方案并有效分配资源。这有助于早期干预并提高整体护理质量。

劳动力规划：企业利用分析技术来预测招聘需求、优化人员配置水平，并识别具有发展潜力的员工。这样就能制定更加灵活、以数据为导向的人力资源战略。

财务建模和预测：财务团队用它来模拟市场情景、预测现金流和完善投资策略。这些见解有助于更快、更准确地制定财务规划。

这些例子展示了高级分析如何将静态数据转化为前瞻性洞察力，帮助企业更快地做出反应、降低风险并抓住新机遇。

高级分析有哪些类型？

.主要有四种类型，每种类型都有不同的决策目的：

  • 预测分析利用历史数据预测未来结果。
  • 预设分析会根据这些预测建议采取相应的行动。
  • 诊断分析法通过找出根本原因来解释事情发生的原因。
  • 实时分析可在数据生成后立即提供见解。认识到这些类型有助于组织针对每项业务挑战采用正确的方法。

使用了哪些技术？

高级分析依赖于为速度和规模而构建的技术堆栈。Spark 和 Hadoop 等大数据引擎可高效处理海量数据。TensorFlow 和 PyTorch 等机器学习框架支持模型开发。AWS、Azure 和 GCP 等云服务可提供灵活、可扩展的基础设施。这些技术共同为当今分析能力背后的智能提供了动力。

高级分析的核心组成部分

一个强大的数据分析系统包括相互关联的组件，这些组件可处理从数据摄取到深入分析的整个过程。机器学习分析可识别模式并进行预测。预测模型可预测未来趋势。实时分析可立即获得洞察力。而自然语言处理则能让非结构化内容变得有意义。这些组件在严格的数据准备工作的支持下，将原始数据转化为可用于业务的情报。

这与传统的商业智能有何不同？

传统的商业智能（BI）侧重于仪表盘和历史报告，而高级分析则涉及预测、建议和响应。商业智能通常局限于结构化数据和已知问题，而高级分析则同时处理结构化和非结构化数据，并发现你不知道要寻找的模式。它将思维方式从被动反应转变为积极主动。

高级分析能带来哪些商业利益？

它能帮助企业改善运营、增加收入并更有效地管理风险。在运营方面，预测性维护减少了设备故障，供应链模型改进了规划并降低了库存成本。劳动力分析有助于根据实际需求调整人员配置。在收入方面，企业利用先进的分析技术来完善客户细分、个性化营销活动、动态调整定价，以及识别新的交叉销售机会。例如，零售商可以更准确地预测需求，并量身定制产品推荐。在风险管理方面，它能更早地发现欺诈、信用风险或网络威胁--往往是在它们造成损害之前。预测模型通过实时标记趋势和异常情况，帮助企业采取先发制人的行动。归根结底，其价值在于基于更深入的数据洞察力做出更快、更自信的决策。

哪些行业从高级分析中获益最多？

一些行业因其数据的数量、种类和价值而受益更多：

  • 金融服务：银行和保险公司使用先进的模型进行信用评分、欺诈检测和算法交易。这些工具有助于提高合规性、减少损失并个性化金融产品。
  • 医疗保健：医院和制药公司应用分析技术来预测患者预后、识别高危人群并简化临床研究。预测模型支持精准医疗并优化治疗方案。
  • 制造业：制造商依靠传感器数据和实时监控来预防设备故障、减少停机时间并提高生产效率。预测性维护和质量分析是关键用例。
  • 零售和电子商务：企业将分析技术用于库存规划、价格优化、欺诈检测和定向营销。这样就能更快地应对市场变化，提高客户参与度。

这些部门利用数据的方式各不相同，但结果却相似--更好的决策和更强的绩效。

哪些技术可实现高级分析？

可扩展、灵活的基础设施是高级分析成功的关键。分布式计算框架可处理大量数据。内存数据库通过减少查询延迟来提高性能。云平台具有弹性，可根据需求增减分析资源。

数据集成工具可连接和统一来自内部和外部来源（结构化和非结构化）的数据，以便随时进行分析。通过这种基础设施，可以持续、可靠地获取数据见解，为业务决策提供依据。

企业如何成功实施高级分析？

成功需要明确的计划、强大的数据基础和跨职能合作。

从明确的业务目标和可衡量的成果开始。

根据这些目标调整分析计划，避免浪费精力。从一开始就确保数据质量和管理。不准确或不完整的数据会影响模型的可靠性。团队必须建立清理、规范和保护数据的流程。

建立由领域专家、数据科学家和工程师组成的内部能力。必要时提高团队技能或与外部专家合作。许多组织都受益于创建内部卓越中心，以便在各部门推广分析技术。

最后，为变革留有余地。分析技术的成熟需要时间，也需要文化转变。鼓励实验，支持新的工作流程，庆祝速赢，以建立长期采用。

OpenText™ 解决方案如何实现高级分析功能

OpenText™ Analytics Database (Vertica)支持从实时欺诈检测到预测性维护等各种使用案例，同时在海量数据集上提供低延迟性能。

主要功能包括

  • 内置分析功能：700 多种功能，用于时间序列分析、地理空间洞察以及分类、聚类和预测等机器学习应用。
  • 语言灵活：支持 SQL、Python、R 和 Java，因此数据科学家和分析师可以使用熟悉的工具工作。
  • 混合部署： 在内部、云或混合环境中部署。Eon Mode 架构将计算和存储分离，可实现弹性扩展和高效的资源分配。
  • 大规模性能：分布式计算和列式存储架构优化了查询性能，即使是 PB 级数据也不例外。
  • 安全分析：包括加密、细粒度访问控制、审计跟踪以及与身份验证系统（LDAP、Kerberos、SSL）的集成。格式保留加密支持隐私和合规要求，如 GDPR 和 CCPA。
  • 无缝集成：可与 Tableau、Power BI、Qlik、Informatica、Talend 和 Pentaho 等流行的商业智能和提取、转换、加载 (ETL)工具配合使用。支持多种数据格式（Parquet、JSON、ORC、本地 Vertica）。
  • 行业用例： 广告技术公司使用该平台进行广告活动优化，制造商依靠它进行预测性维护，金融机构应用它进行风险建模，电信公司部署它进行 5G 网络分析。

OpenText Analytics Database 统一了结构化和非结构化数据，能够快速提供洞察力并适应任何环境，从而帮助企业快速、安全地从原始数据转向自信的决策制定。

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