OpenText startsida.
Tekniska ämnen

Vad är avancerad analys?

Prata med en expertUtforska relaterade produkter
Illustration av IT-objekt med fokus på ett frågetecken

Översikt

Avancerad analys innebär att man använder sofistikerade tekniker - som maskininlärning, prediktiv modellering och realtidsanalys - för att få insikter från komplexa data. Till skillnad från traditionell analys, som fokuserar på vad som hände, hjälper avancerad analys till att förutse vad som kommer att hända och vägleder beslutsfattarna mot optimala åtgärder. Det gör det möjligt för team att upptäcka trender, förutse framtida resultat och agera på data med tillförsikt.

Avancerad analys

Vad är skillnaden mellan grundläggande och avancerad analys?

Basic analytics fokuserar på att sammanfatta historiska data för att svara på vad som hände. Den använder rapporter, instrumentpaneler och enkla trendanalyser för att följa upp prestandan.

Avancerad analys går längre och tillämpar tekniker som prediktiv modellering, maskininlärning och statistisk analys för att förklara varför något hände, förutse vad som sannolikt kommer att hända härnäst och till och med rekommendera hur man ska reagera. Detta tillvägagångssätt avslöjar mönster och möjligheter som grundläggande analys inte kan, vilket möjliggör snabbare och säkrare beslutsfattande.

Är avancerad analys samma sak som AI?

Även om de är nära besläktade är avancerad analys och AI inte samma sak. AI används ofta inom avancerad analys, särskilt i form av maskininlärning och bearbetning av naturligt språk. Men avancerad analys omfattar också statistiska modeller, datautvinning och simuleringstekniker som inte alltid bygger på AI. Att förstå skillnaden hjälper organisationer att välja rätt verktyg för sina behov.

Vilka är användningsområdena för avancerad analys?

Avancerad analys ger värde inom nästan alla affärsfunktioner. Dess förmåga att bearbeta och tolka massiva, olika dataset gör det till ett kraftfullt verktyg för att förutse händelser, identifiera ineffektivitet och fatta smartare beslut. Här är några av de mest betydelsefulla användningsområdena:

Förutsägelse av kundbeteende: Återförsäljare och tjänsteleverantörer använder det för att förutse kundernas behov, segmentera målgrupper och anpassa marknadsföringen. Detta möjliggör riktad uppsökande verksamhet som förbättrar förvärv och kvarhållande.

Upptäckt och förebyggande av bedrägerier: Finansiella institutioner förlitar sig på mönsterigenkänning och anomalidetektering i realtid för att upptäcka misstänkt aktivitet innan skadan är skedd. Analysmodeller kan flagga för ovanliga transaktioner och bedöma risker dynamiskt.

Förutseende underhåll: Tillverkare och transportföretag använder sensordata för att förutse när utrustningen riskerar att gå sönder. Detta minimerar stilleståndstiden och minskar underhållskostnaderna genom att reaktiv service ersätts med proaktiv planering.

Optimering av leveranskedjan: Avancerade modeller prognostiserar efterfrågan, simulerar störningar och rekommenderar justeringar av inköps-, rutt- och lagerstrategier. Detta bidrar till att säkerställa att produkterna finns tillgängliga där och när de behövs, utan överlager.

Prognostisering av vårdresultat: Vårdgivare och försäkringsbolag använder prediktiva modeller för att identifiera riskpatienter, skräddarsy behandlingar och fördela resurser på ett effektivt sätt. Detta stöder tidiga insatser och förbättrar den övergripande vårdkvaliteten.

Planering av personalstyrkan: Organisationer använder analyser för att förutse anställningsbehov, optimera personalstyrkan och identifiera medarbetare med hög potential för utveckling. Detta möjliggör mer agila, datadrivna HR-strategier.

Finansiell modellering och prognostisering: Ekonomiteamen använder det för att simulera marknadsscenarier, förutse kassaflöden och förfina investeringsstrategier. Dessa insikter stöder en snabbare och mer exakt finansiell planering.

Dessa exempel visar hur avancerad analys omvandlar statisk data till framåtblickande insikter, vilket hjälper organisationer att reagera snabbare, minska riskerna och ta vara på nya möjligheter.

Vilka typer av avancerad analys finns det?

Det finns fyra huvudtyper som var och en tjänar olika syften för beslutsfattandet:

  • Prediktiv analys förutser framtida resultat med hjälp av historiska data.
  • Prescriptive analytics rekommenderar åtgärder baserat på dessa förutsägelser.
  • Diagnostisk analys förklarar varför något hände genom att identifiera grundorsaker.
  • Realtidsanalys ger insikter omedelbart när data genereras. Att känna igen dessa typer hjälper organisationer att tillämpa rätt tillvägagångssätt för varje affärsutmaning.

Vilka tekniker används?

Avancerad analys är beroende av en teknikstack som är byggd för hastighet och skala. Big data-motorer som Spark och Hadoop bearbetar stora datamängder på ett effektivt sätt. Ramverk för maskininlärning som TensorFlow och PyTorch stöder modellutveckling. Molntjänster som AWS, Azure och GCP ger en flexibel och skalbar infrastruktur. Tillsammans skapar dessa teknologier intelligensen bakom dagens analytiska kapacitet.

Centrala komponenter i avancerad analys

Ett robust dataanalyssystem innehåller sammankopplade komponenter som hanterar data från inmatning till insikt. Analyser med maskininlärning identifierar mönster och gör förutsägelser. Prediktiva modeller förutspår framtida trender. Realtidsanalys ger insikter direkt. Och naturlig språkbehandling gör ostrukturerat innehåll begripligt. Dessa komponenter, som stöds av rigorös dataförberedelse, förvandlar rådata till affärsmässig intelligens.

Hur skiljer sig detta från traditionell business intelligence?

Medan traditionell business intelligence (BI) fokuserar på instrumentpaneler och historisk rapportering, handlar avancerad analys om att förutse, rekommendera och reagera. Business Intelligence är ofta begränsad till strukturerad data och kända frågor, medan avancerad analys bearbetar både strukturerad och ostrukturerad data och avslöjar mönster som du inte visste att du skulle leta efter. Det förändrar tankesättet från reaktivt till proaktivt.

Vilka affärsfördelar ger avancerad analys?

Det hjälper företag att förbättra verksamheten, öka intäkterna och hantera risker på ett mer effektivt sätt. Inom den operativa verksamheten kan förebyggande underhåll minska antalet fel på utrustningen, medan modeller för leveranskedjan förbättrar planeringen och minskar lagerkostnaderna. Medarbetaranalys hjälper till att anpassa bemanningen till den faktiska efterfrågan. På intäktssidan använder företagen avancerad analys för att förfina kundsegmenteringen, anpassa kampanjer, justera prissättningen dynamiskt och identifiera nya möjligheter till korsförsäljning. Detaljhandlare kan t.ex. göra mer exakta prognoser för efterfrågan och skräddarsy produktrekommendationer. Inom riskhantering möjliggör det tidigare upptäckt av bedrägerier, kreditrisker eller cyberhot - ofta innan de orsakar skada. Prediktiva modeller hjälper företag att vidta förebyggande åtgärder genom att flagga för trender och avvikelser i realtid. I slutändan ligger värdet i snabbare och säkrare beslutsfattande baserat på djupare datainsikter.

Vilka branscher har störst nytta av avancerad analys?

Vissa branscher gynnas mer på grund av volymen, variationen och värdet på deras data:

  • Finansiella tjänster: Banker och försäkringsbolag använder avancerade modeller för kreditbedömning, upptäckt av bedrägerier och algoritmisk handel. Dessa verktyg bidrar till att förbättra efterlevnaden, minska förlusterna och anpassa finansiella produkter.
  • Hälso- och sjukvård: Sjukhus och läkemedelsföretag använder analyser för att förutse patientresultat, identifiera riskindivider och effektivisera den kliniska forskningen. Prediktiva modeller stöder precisionsmedicin och optimerar behandlingsprotokoll.
  • Tillverkning: Tillverkningsindustrin förlitar sig på sensordata och realtidsövervakning för att förhindra fel på utrustningen, minska stilleståndstiden och förbättra produktionseffektiviteten. Förutseende underhåll och kvalitetsanalys är viktiga användningsområden.
  • Detaljhandel och e-handel: Företag använder analyser för lagerplanering, prisoptimering, upptäckt av bedrägerier och riktad marknadsföring. Detta möjliggör snabbare respons på marknadsförändringar och förbättrat kundengagemang.

Var och en av dessa sektorer använder data på olika sätt, men resultaten är likartade - bättre beslutsfattande och starkare resultat.

Vilka tekniker möjliggör avancerad analys?

En skalbar och flexibel infrastruktur är nyckeln till framgång inom avancerad analys. Ramverk för distribuerad databehandling hanterar stora datavolymer. Databaser i minnet ökar prestandan genom att minska fördröjningen av sökningar. Molnplattformar ger elasticitet för att skala upp eller ner analysresurserna baserat på efterfrågan.

Verktyg för dataintegration kopplar samman och förenar data från interna och externa källor - strukturerade och ostrukturerade - så att de är redo för analys. Denna infrastruktur ger konsekvent och tillförlitlig åtkomst till de datainsikter som ligger till grund för affärsbeslut.

Hur implementerar organisationer avancerad analys på ett framgångsrikt sätt?

För att lyckas krävs en tydlig plan, starka datagrunder och tvärfunktionellt samarbete.

Börja med att definiera affärsmål och mätbara resultat.

Anpassa analysinitiativen till dessa mål för att undvika onödiga ansträngningar. Säkerställ datakvalitet och styrning redan från början. Felaktiga eller ofullständiga data undergräver modellens tillförlitlighet. Teamen måste etablera processer för att rensa, normalisera och säkra data.

Bygga upp intern kapacitet med en blandning av domänexperter, datavetare och ingenjörer. Förbättra teamens kompetens eller samarbeta med externa experter vid behov. Många organisationer drar nytta av att skapa ett internt kompetenscenter för att skala upp analysarbetet över avdelningsgränserna.

Slutligen, ge utrymme för förändring. Det tar tid att mogna för analys och det krävs kulturella förändringar. Uppmuntra till experiment, stöd nya arbetsflöden och fira snabba vinster för att bygga upp en långsiktig användning.

Hur OpenText™ lösningar möjliggör avancerad analys

OpenText™ Analytics Database (Vertica) stöder ett brett utbud av användningsfall - från realtidsdetektering av bedrägerier till förutsägbart underhåll - samtidigt som det ger prestanda med låg latens på massiva datamängder.

Viktiga funktioner inkluderar:

  • Inbyggda analytiska funktioner: Över 700 funktioner för tidsserieanalys, geospatiala insikter och maskininlärningsapplikationer som klassificering, klustring och prognostisering.
  • Språklig flexibilitet: Stöd för SQL, Python, R och Java så att datavetare och analytiker kan arbeta med välbekanta verktyg.
  • Hybrid driftsättning: Distribuera lokalt, i molnet eller i hybridmiljöer. Eon Mode-arkitekturen separerar beräkning och lagring för elastisk skalning och effektiv resursallokering.
  • Prestanda i stor skala: Distribuerad databehandling och kolonnbaserad lagringsarkitektur optimerar sökprestanda, även för data i petabyte-skala.
  • Säker analys: Inkluderar kryptering, finkornig åtkomstkontroll, verifieringskedjor och integration med autentiseringssystem (LDAP, Kerberos, SSL). Formatbevarande kryptering stöder integritets- och efterlevnadskrav som GDPR och CCPA.
  • Sömlös integration: Fungerar med populära BI- och ETL-verktyg (Extract, Transform, Load), inklusive Tableau, Power BI, Qlik, Informatica, Talend och Pentaho. Stödjer flera dataformat (Parquet, JSON, ORC, native Vertica).
  • Användningsfall för industrin: AdTech-företag använder plattformen för kampanjoptimering, tillverkare använder den för förebyggande underhåll, finansinstitut använder den för riskmodellering och telekomföretag använder den för analys av 5G-nätverk.

Genom att förena strukturerad och ostrukturerad data, möjliggöra snabb insiktsleverans och anpassa sig till alla miljöer, OpenText Analytics Database hjälper företag att flytta från rådata till säkert beslutsfattande - snabbt och säkert.

Relaterade produkter

OpenText™ Analytics Database

Snabbare insikter med snabb, skalbar analys och inbyggd ML - lokalt, i molnet eller hybrid

OpenText™ Intelligent Classification

Förstå ostrukturerat innehåll, miljontals sidor i taget

OpenText™ Intelligence

Förbättra beslutsfattandet med självbetjäning och AI-driven intelligens

OpenText™ Data Discovery

Snabbt få tillgång till, blanda, utforska och analysera data med enkelhet genom dra-och-släpp

OpenText Analytics Cloud

Förutsäg, agera och vinn med realtidsanalys på en smartare dataplattform

Se alla produkter

Hur kan vi hjälpa till?

Fotnoter