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什麼是進階分析？

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概述

進階分析是指使用複雜的技術，例如機器學習、預測建模和即時分析，從複雜的資料中擷取洞察力。傳統分析專注於已發生的事情，而先進分析則不同，可協助預測將會發生的事情，並引導決策者採取最佳行動。它可讓團隊發掘趨勢、預測未來結果，並有信心地根據資料採取行動。

進階分析

基本分析與進階分析有何差異？

基本分析的重點在於總結歷史資料以回答發生了什麼事。它使用報告、儀表板和簡單的趨勢分析來協助追蹤績效。

進階分析更進一步，應用預測建模、機器學習和統計分析等技術來解釋事情發生的原因、預測下一步可能發生的情況，甚至建議如何回應。這種方法可以發現基本分析無法發現的模式和機會，讓您更快、更有信心地做出決策。

進階分析是否等同於 AI？

雖然進階分析與AI密切相關，但兩者並不相同。AI 通常用於進階分析，尤其是以機器學習和自然語言處理的形式。然而，進階分析也包括統計模型、資料挖掘和模擬技術，這些技術並不總是依賴於 AI。瞭解其中的差異有助於組織選擇符合其需求的正確工具。

進階分析有哪些使用個案？

先進的分析技術幾乎能為所有業務功能帶來價值。其處理及詮釋大量、多樣化資料集的能力，使其成為預測事件、識別低效率及推動更明智決策的強大工具。以下是一些最具影響力的使用案例：

客戶行為預測：零售商和服務供應商利用它來預測客戶需求、細分受眾群以及個人化行銷。這能夠進行有針對性的推廣，提高獲取率和保留率。

詐欺偵測與預防：金融機構仰賴即時模式識別和異常偵測，在損害發生之前捕捉可疑活動。分析模型可標示異常交易，並動態評估風險。

預測性維護：製造商和運輸公司使用感測器資料來預測設備可能發生故障的時間。透過以主動規劃取代被動服務，可將停機時間降至最短，並降低維護成本。

供應鏈最佳化：先進的模型可預測需求、模擬中斷情況，並建議調整採購、路由和庫存策略。這有助於確保產品在需要的時間和地點供應，而不會出現過量存貨的情況。

醫療照護結果預測：醫療服務提供者和保險公司應用預測模型來識別高風險病患、量身打造治療方案，並有效分配資源。這可支援早期介入並改善整體照護品質。

人力規劃：組織使用分析來預測雇用需求、最佳化員工配置水準，並找出具有發展潛力的員工。這可讓人力資源策略更靈活、更資料驅動。

財務建模與預測：財務團隊使用它來模擬市場情境、預測現金流量，以及完善投資策略。這些洞察力可支援更快、更準確的財務規劃。

這些範例展示了先進的分析技術如何將靜態資料轉換為前瞻性的洞察力，幫助組織更快地做出反應、降低風險並捕獲新的機遇。

先進分析的類型有哪些？

.有四種主要類型，每種類型都有不同的決策目的：

  • 預測分析使用歷史資料預測未來結果。
  • 預設性分析會根據這些預測建議行動。
  • 診斷分析透過找出根本原因來解釋事情發生的原因。
  • 即時分析可在資料產生時立即提供洞察力。辨識這些類型有助於組織針對每項業務挑戰採用正確的方法。

使用了哪些技術？

進階分析取決於專為速度和規模而打造的技術堆疊。Spark 和 Hadoop 等大數據引擎可有效處理大量資料。TensorFlow 和 PyTorch 等機器學習框架支援模型開發。AWS、Azure 和 GCP 等雲端服務可提供彈性、可擴充的基礎架構。這些技術共同為今日分析能力背後的智慧提供動力。

先進分析的核心元件

強大的資料分析系統包含從資料擷取到深入分析的相互連結元件。機器學習分析可辨識模式並進行預測。預測模型可預測未來趨勢。即時分析可立即呈現洞察力。而自然語言處理可讓非結構化內容變得更有意義。這些元件在嚴謹的資料準備支援下，可將原始資料轉換為適合業務使用的智慧型資料。

這與傳統商業智慧有何不同？

傳統的商業智慧 (BI) 著重於儀表板和歷史報告，而進階分析則關乎預測、建議和回應。商業智慧通常只限於結構化的資料和已知的問題，而進階分析同時處理結構化和非結構化的資料，並發現您不知道要尋找的模式。它將思維從被動反應轉變為主動積極。

進階分析能提供哪些商業效益？

它可以幫助企業改善營運、增加收入，並更有效地管理風險。在營運方面，預測性維護可減少設備故障，而供應鏈模型則可改善規劃並降低庫存成本。人力分析有助於根據實際需求調整人員配置。在營收方面，公司會使用進階分析來精細客戶區隔、個人化行銷活動、動態調整定價，以及找出新的交叉銷售機會。例如，零售商可以更準確地預測需求，並度身訂造產品建議。在風險管理方面，它可提早偵測詐欺、信用風險或網路威脅 - 通常是在威脅造成損害之前。預測模型可即時標示趨勢和異常現象，協助企業採取預防措施。最終，其價值在於以更深入的資料洞察力為基礎，做出更快速、更有信心的決策。

哪些產業最能從先進分析中獲益？

有些產業因其資料的數量、種類和價值而獲益更多：

  • 金融服務：銀行和保險公司使用先進的模型進行信用評分、詐騙偵測和演算法交易。這些工具有助於改善合規性、降低損失以及個人化金融產品。
  • 醫療保健：醫院和製藥公司應用分析預測病患的結果、識別高危個體，以及簡化臨床研究。預測模型可支援精準醫療並優化治療方案。
  • 製造業：製造商依賴感測器資料和即時監控來預防設備故障、縮短停機時間並提高生產效率。預測性維護和品質分析是主要的使用案例。
  • 零售和電子商務：企業將分析用於庫存規劃、價格最佳化、詐欺偵測和目標行銷。這能夠更快地回應市場變化，並提高客戶參與度。

這些部門利用資料的方式各有不同，但結果卻大同小異 - 更好的決策和更強的績效。

哪些技術可實現先進分析？

可擴充、靈活的基礎架構是進階分析成功的關鍵。分散式運算架構可處理大量資料。記憶體資料庫可透過減少查詢延遲來加速效能。雲端平台提供彈性，可根據需求增減分析資源。

資料整合工具可連結及統一來自內部與外部來源 (結構化與非結構化) 的資料，以便隨時進行分析。此基礎架構可讓您持續、可靠地存取資料洞察力，為業務決策提供動力。

組織如何成功實施進階分析？

成功需要明確的計劃、強大的資料基礎和跨功能的協作。

從定義的業務目標和可衡量的結果開始。

根據這些目標調整分析計畫，以避免浪費精力。從一開始就確保資料品質和管理。不準確或不完整的資料會削弱模型的可靠性。團隊必須建立清理、規範化和保護資料的流程。

結合領域專家、資料科學家和工程師，建立內部能力。必要時，提升團隊技能或與外部專家合作。許多組織受益於建立內部卓越中心，以擴大跨部門的分析規模。

最後，為改變留出空間。分析的成熟需要時間，也需要文化的轉換。鼓勵嘗試、支援新的工作流程，並慶祝快速獲勝，以建立長期的採用。

OpenText™ 解決方案如何實現先進的分析功能

OpenText™ Analytics Database (Vertica)支援廣泛的使用個案 - 從即時詐欺偵測到預測性維護 - 同時在大量資料集上提供低延遲效能。

主要功能包括

  • 內建分析功能：超過 700 種功能，可用於時間序列分析、地理空間洞察，以及機器學習應用程式，例如分類、聚類和預測。
  • 語言彈性：支援 SQL、Python、R 和 Java，因此資料科學家和分析師可以使用熟悉的工具工作。
  • 混合部署： 在內部、雲端或混合環境中部署。Eon Mode 架構將運算與儲存分離，以達到彈性擴充及有效率的資源分配。
  • 規模效能：分散式運算與列式儲存架構可優化查詢效能，即使是 PB 級的資料也不例外。
  • 安全分析：包括加密、細緻的存取控制、稽核追蹤，以及與認證系統 (LDAP、Kerberos、SSL) 整合。格式保留加密可支援 GDPR 和 CCPA 等隱私權與合規要求。
  • 無縫整合：可與常用的 BI 和抽取、轉換、載入 (ETL)工具搭配使用，包括 Tableau、Power BI、Qlik、Informatica、Talend 和 Pentaho。支援多種資料格式 (Parquet、JSON、ORC、原生 Vertica)。
  • 產業用例： AdTech公司使用該平台進行廣告優化，製造商依賴該平台進行預測性維護，金融機構應用該平台進行風險建模，而電信公司則部署該平台進行 5G 網路分析。

OpenText Analytics Database 透過統一結構化及非結構化資料、快速提供洞察力，以及適應任何環境，協助企業快速且安全地從原始資料轉換為有信心的決策。

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