Расширенная аналитика, также известная как бизнес-аналитика, является мощным инструментом, который может помочь бизнесам внести изменения и улучшения в свои практики. Она включает четыре фазы: описательная аналитика, диагностическая аналитика, прогностическая аналитика и прескриптивная аналитика.

Описательная аналитика

Первая фаза, описательная аналитика, часто называется “бизнес-интеллектом”. В этой фазе большие объемы цифровой информации захватываются и сжимаются в более полезные кусочки информации. Цель состоит в том, чтобы понять взаимосвязи между этими кусочками и выявить тенденции и закономерности. Например, Netflix использует исторические данные о продажах и клиентах для улучшения своего рекомендательного движка.

Диагностическая аналитика

В фазе диагностической аналитики аналитики углубляются в данные, чтобы выявить причины определенных событий или тенденций. Анализируя взаимосвязи между различными точками данных, они могут определить, почему что-то произошло. Эта фаза предоставляет ценные понимания прошлого и помогает бизнесам принимать обоснованные решения. Например, анализ данных о продажах, данных из социальных сетей и погодных данных может помочь прогнозировать спрос на продукцию в конкретном регионе и соответствующим образом корректировать производство.

Прогностическая аналитика

Прогностическая аналитика использует статистические, моделирующие, анализ данных и техники машинного обучения для изучения недавних и исторических данных. Это позволяет аналитикам делать прогнозы о будущем. Анализируя различные источники данных, такие как данные о продажах, данные из социальных сетей и поведение клиентов, бизнесы могут предвидеть результаты, такие как отток клиентов или спрос на продукцию. Эта информация помогает им принимать проактивные решения и планировать будущее.

Прескриптивная аналитика

Последняя фаза, прескриптивная аналитика, выходит за рамки прогнозирования будущих результатов. Она предлагает действия, которые позволяют воспользоваться прогнозами и показывает лицам, принимающим решения, последствия каждого варианта решения. Прескриптивная аналитика не только предвидит, что произойдет и когда это произойдет, но и предоставляет понимание причин. С помощью методов симуляции и оптимизации бизнесы могут определить наилучшее решение или предпочтительный курс действий среди различных вариантов. Например, авиакомпании анализируют миллионы маршрутов полетов, чтобы установить оптимальные цены на основе спроса и предложения.

Прескриптивная аналитика также может применяться в здравоохранении для руководства действиями клиницистов. Основываясь на исторических данных о вмешательствах и результатах, профессионалы здравоохранения могут предоставлять более персонализированную и эффективную помощь.

Заключение

Расширенная аналитика в SQL Server предлагает бизнесам всеобъемлющий подход к пониманию и использованию их данных. Путем использования описательной, диагностической, прогностической и прескриптивной аналитики бизнесы могут получить ценные понимания, принимать обоснованные решения и улучшать свои практики. Будь то оптимизация стратегий ценообразования, прогнозирование спроса или улучшение результатов в здравоохранении, расширенная аналитика предоставляет необходимые инструменты для успеха в современном мире, основанном на данных.