Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям

Рассылка закрыта

При закрытии подписчики были переданы в рассылку "Как поднять свой бизнес" на которую и рекомендуем вам подписаться.

Вы можете найти рассылки сходной тематики в Каталоге рассылок.

←   Ноябрь 2009   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Автор
pr@basegroup.ru

Статистика

82 подписчиков
0 за неделю
←   Все выпуски   →

Учимся внедрять аналитику


Учимся внедрять аналитику
Выпуск №3 от 10.11.2009
СЕГОДНЯ В НОМЕРЕ:
Учимся внедрять аналитику

Что такое аналитические технологии? Вокруг только и говорят о применении аналитических технологий для эффективного управления бизнесом. Но на деле приходится столкнуться с рядом сложностей. Потратив не один миллион на внедрение аналитической системы, большинство компаний не могут с уверенностью сказать, какую пользу они получили от внедренной аналитики. Итог таков - внедренные технологии и анализ не обеспечивают необходимой отдачи. Вот типичные причины неудач:

  • использование простых моделей анализа
  • неправильная интерпретация результатов
  • недоверие к полученным результатам

Рассмотрим подробнее влияние каждой причины на результат. Для начала нужно понять, что главная задача аналитических технологий – сделать данные наглядными.

Для этого аналитические системы предоставляют пользователям целый спектр возможностей: от классических статистических механизмов анализа до самообучающихся алгоритмов, таких как нейронные сети, деревья решений, карты Кохонена и прочее. Но для получения качественного решения сложной многофакторной задачи недостаточно использовать мощные алгоритмы, нужно еще уметь правильно с ними работать.

Подавляющее большинство специалистов в области бизнес-аналитики рады перспективам анализа данных, но зачастую имеют довольно поверхностное представление о возможностях моделирования. Отсюда попытки с помощью небольшого числа параметров модели описать реальный процесс. Недавние исследования индустрии интеллектуальной практики моделирования показали, что 51% проектов по анализу данных либо не поддаются оценке, либо выдают некорректные результаты.

Это происходит в основном из-за желания упростить решение, сократить число параметров, облегчить саму модель. Но ни одно из этих действий не может положительно повлиять на результат. Использование сложных прогрессивных моделей в лоб не приведет ни к чему хорошему. Опытный аналитик должен понимать, как выбрать баланс между сложностью и точностью.

Кроме того, для получения качественного решения необходимо понимать не только методологию анализа, но и уметь правильно интерпретировать полученные результаты. К сожалению, аналитическая обработка не дает готовых ответов на вопросы, которые интересуют пользователя. В процессе анализа происходит лишь их преобразование к представлению, которое позволяет увидеть в них нечто, что представляет интерес с точки зрения исследования и управления некоторым объектом или процессом.

Неправильная интерпретация может не только обесценить самые удачные результаты анализа, но и привести к неправильным выводам и заключениям, что повлечет за собой неверные управленческие решения.

В процессе интерпретации всплывает вопрос доверия к полученным результатам. Закрытая модель как черный ящик: нет возможности контролировать работу механизма. Соответственно нет стопроцентной уверенности в корректности аналитической обработки.

Из всего этого следует, что простых решений не существует. Data Mining - это не волшебная палочка, а набор знаний, которыми нужно суметь воспользоваться. Поэтому первым шагом внедрения аналитики в Ваш бизнес должно быть обучение.

Под обучением в данном случае подразумевается не просто ознакомление с базовыми понятиями и определениями, а реальный практический опыт глубокого анализа данных, выявления скрытых закономерностей, имитационного моделирования и прогнозирования. Только уловив все тонкости и особенности технологий анализа данных, можно получить реальную отдачу от аналитических систем.

А знаете ли Вы что...

Учебные курсы от компании BaseGroup Labs состоят из 11 разделов, включающих 80 теоретических модулей и 14 практикумов. Программа курса ориентирована на подготовку аналитиков. Все практикумы проходятся на аналитической платформе Deductor и заключаются в закреплении теоретических знаний путем решения различных бизнес-задач: хранилища данных, OLAP-отчетность, очистка данных, скоринг, прогнозирование спроса, сегментация клиентов и многие другие…

Каждый успешно окончивший дистанционный курс получает фирменные сертификаты BaseGroup Labs об обучении и статусе сертифицированного аналитика Deductor. Кроме того, на базе Института экономики и финансов "Синергия" при Академии им. Плеханова имеется возможность по результатам дистанционного обучения сдать экзамен и получить удостоверение государственного образца.

Биржа труда компании BaseGroup Labs содержит базу данных вакансий в компаниях, использующих аналитическую платформу Deductor и желающих принять работу аналитиков, и базу данных сертифицированных аналитиков Deductor, прошедших обучение на образовательном портале, и пользователей платформы Deductor, желающих получить предложения от работодателей.

Deductor включен в учебную программу десятков высших учебных заведений в России, Украине, Белоруссии: Российская экономическая академия имени Г.В. Плеханова, Государственный университет управления, Санкт-Петербуржский государственный университет, Нижегородский государственный технический университет, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники и множество других. Список ВУЗов, участвующих в образовательной программе BaseGroup Labs, постоянно расширяется.


О программе E-learning

На базе сайта компании организована программа бесплатного дистанционного обучения. Данная программа ориентирована на подготовку аналитиков. Удаленный доступ к веб-ресурсу позволит организовать учебный процесс в индивидуальном порядке, а также сэкономить время и деньги. С подробной информацией о процессе обучения и разделах курса можно ознакомиться в разделе E-learning.
Задать вопрос

Все интересующие вас вопросы и пожелания присылайте по адресу info@basegroup.ru. Ответы смотрите в ближайших выпусках рассылки.

Выпуск подготовилa Розумеенко Марина
"BaseGroup Labs"
В избранное