El panorama comercial actual es un turbulento, el 20% del negocio del Reino Unido es la principal causa de incertidumbre económica para influir en la facturación. El éxito en este clima significa tomar las decisiones correctas de manera rápida y confidencial, a menudo antes de la competencia, una serie de decisiones estratégicas, más pequeñas que un gran pivote.
Para lograr la precisión y la velocidad al calcular esta invaluable comprensión comercial, los datos juegan un papel clave en la prueba de que las recomendaciones se basan en la educación empresarial. La toma de decisiones propulsadas por datos se está convirtiendo realmente en un maquillaje y una parte de las predicciones y el análisis de prescripción.
Vicepresidente senior de asociación global en Oxilab.
La diferencia entre el predicción y el análisis de gestión
Estas dos formas de análisis de datos comparten muchas similitudes, por ejemplo, ambos métodos usan el aprendizaje automático (ML) y las soluciones de IA para analizar una gran cantidad de datos para que los líderes puedan tomar decisiones de retroceso de datos en movimiento.
A pesar de estas superposiciones, se deben considerar algunas diferencias clave. Los análisis predictivos han sido casi largos, y el análisis impulsado por el conjunto de big data para predecir lo que puede suceder. En esta forma de análisis, los algoritmos y los equipos de IA están capacitados para predecir en función de los patrones de datos existentes.
No solo lo que puede suceder la toma de decisiones de análisis de recetas, sino que al darles consejos sobre los próximos pasos, avanza un paso más allá. Proporciona un nuevo nivel de valor al actuar como socio comercial fuera de una producción comercial simplemente dando una gran diferencia.
Acelera la toma de decisiones oportunas, lo que puede crear todas las diferencias entre el negocio económico dinámico y de movimiento rápido. Teniendo esto en cuenta, no es sorprendente que en los últimos años, los análisis de gestión hayan logrado una tracción especial y se espera que vea una adopción más amplia para avanzar.
Análisis
Los análisis avanzados ya han influido en la vida cotidiana de una manera más de lo que la gente cree. Según la revisión comercial de Harvard, las aplicaciones son diferentes de identificar la detección de la detección en la detección de objetivos de comportamiento en la fabricación de fabricación. A continuación se muestra el caso en el caso que ha logrado la máxima tracción en los últimos 12 meses.
Los análisis predictivos han estado utilizando profesionales de la salud durante años para predecir el estallido de la enfermedad, observar el número de caso y predecir patrones de gráficos en todo el mundo. Para las compañías farmacéuticas, pueden usar esta herramienta para analizar la información histórica para predecir los resultados del desarrollo de fármacos y el ensayo clínico, en el que ayuda a mejorar la eficiencia operativa y ayuda a llevar medicamentos al mercado.
Fuera de las drogas, estamos viendo análisis predictivos para resolver problemas de delitos cibernéticos. El año pasado, una encuesta de PwC encontró que el 75% de los funcionarios ejecutivos de la encuesta dijeron que Cybercope había arriesgado su negocio. Los piratas informáticos están constantemente desarrollando nuevas estrategias, por lo que es en parte; La industria minorista ha sido abrumada con este año.
Como respuesta, los científicos de datos utilizan activamente análisis de prescripción para ataques anteriores a cero. Para detectar los tipos de comportamiento, obtienen registros de protección, tráfico de red, alimentación de inteligencia de amenazas y otras fuentes de datos. Una vez que se han recopilado estos datos, las partes buscan inconsistencias que puedan indicar amenazas.
Los datos de análisis de prescripción permiten la protección de los científicos realizar activamente los sistemas de seguridad, manteniéndolos por delante de los piratas informáticos.
El análisis de prescripción también juega un papel clave en los mercados minoristas y de comercio electrónico para personalizar las experiencias de los clientes estadounidenses. Por ejemplo, los usuarios de motores de recomendación de ML con ML predicen la siguiente clave para comprar la siguiente clave y sugerir exención, optimización de distribución y ajuste de inventario para la máxima conversión.
Este nivel de análisis se ha convertido en una parte esencial de la industria minorista en la industria minorista y el crecimiento de los ingresos.
¿Cuál es la economía de crecimiento que vuelve a crecer?
Estos ejemplos no son una lista completa del uso actual de análisis de datos. Los análisis predictivos y de prescripción son la gestión de la cadena de suministro, la logística, los viajes y el transporte, la industria pesada, el convertidor de marketing de comercio electrónico: toda la lista será imposible de incluir aquí. Después de todo, se espera que aumente el uso de análisis de recetas.
Sin embargo, hay algunas razones detrás de la implementación efectiva en el mercado, ya que algunos posibles “famosos” deben eliminarse sobre el uso de análisis de datos. Un desafío que estamos viendo actualmente son las razones humanas: debido al analfabetismo de los datos, muchas partes de fracción cruzada aún carecen de conocimientos y habilidades para explicar los datos predictivos y prescritos y mantenerlos detrás de sus verdaderas posibilidades.
Hay un “handbreak” más que probablemente sea más importante: falta de datos de calidad. Según el IBM, se estima que los 3.1 billones de dólares del PIB de EE. UU. Se pueden perder debido a los datos malos anuales, 1 de cada 3 líderes empresariales les dijeron que no creen sus propios datos.
No necesita que sus habilidades sean confiables, oportunas y relevantes para la toma de decisiones exitosa basada en datos. En la parte superior, las empresas pueden entrar en varios problemas de calidad de datos. Un problema general depende de la información tihásica histórica e histórica para el análisis, que abordan los desafíos de mañana en lugar de mañana.
Otra cosa común es que los datos internos son el sellado. Esta puede ser una imagen incompleta que crea los resultados y las ideas que no pueden depender. En términos más generales, aunque los datos internos pueden ser muy valiosos para responder preguntas específicas, si los operadores realmente se benefician de análisis de datos avanzados, deben incluirse en los datos externos.
Papel inesperado del raspado web en ideas basadas en datos
Conduce al papel del raspado web en nuestro análisis avanzado de datos: una forma automática es un método de acceso y recopilación de datos disponibles universalmente. Utilizando API u otras soluciones de raspado, las empresas pueden recopilar datos estructurales de varias fuentes, como sitios de comercio electrónico, medios de comunicación, foros, motores de viaje, juntas de trabajo y conjuntos de datos analíticos.
Con el raspado web, las empresas pueden recopilar datos granulares que son valiosos para el análisis profético y de gestión. Los datos multilaterales pueden complementar los conjuntos de datos internos recopilados por las empresas y proporcionar sentimientos del consumidor, tendencias del mercado, fluctuaciones de determinación de precios y técnicas competitivas.
La colección de inteligencia web ha sido durante mucho tiempo una industria invisible que proporciona una ventaja competitiva para varios sectores económicos, que son utilizados por varios millones todos los días. Para los profesionales, el intelecto web proporciona información importante al intelecto web, la creciente amenaza, la debilidad y el ciberdelino.
Mientras tanto, el comercio electrónico, ajuste dinámicamente los precios y la recopilación de ideas sobre el interés y los sentimientos del cliente, los jugadores de raspado web todos los días. En otras palabras, el raspado de datos se crea en la vida diaria de varios millones de usuarios para obtener mejores precios, servicios y experiencias.
Al nombrar nuevas soluciones de raspado con IA y ML, es posible recopilar datos en tiempo real. En serio, es necesario sincronizar señales externas oportunas con soluciones de análisis de datos internos para un análisis de gestión efectivo.
Como se mencionó anteriormente, los comerciantes no quieren crear planes de acción para los datos de ayer, necesitan saber que seguir las recomendaciones de análisis avanzado es la respuesta correcta a las condiciones. La factorización en el desarrollo en tiempo real puede ser fatal en la toma de decisiones.
La toma de decisiones con datos es el nuevo ideal
En el mundo actual, los análisis predictivos y de gestión se están volviendo esencialmente esenciales. Hace unos años, solo fueron considerados como “agradables a los havs” que dieron a las empresas una ventaja competitiva, pero hoy se han convertido en el equipo necesario para mantener el ritmo de la situación cambiante del mercado y la competencia global. Si las empresas aún pueden adoptar completamente el análisis de datos avanzados, hacerlo es cada vez más importante.
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