Объем создаваемой информации неустанно растет и, как следствие, увеличивается и размер данных. Кроме этого и меняется тип представляемой информации: она представлена может быть, как в структурированном виде, так и неоднородным потоком. Сама информация тоже не всегда является числовой, все чаще необходимо обрабатывать текстовые данные, при этом учитывая множество факторов. 

Для обработки и анализа больших объемов информации используют машинное обучение. С помощью машинного обучения можно обрабатывать различные виды данных, осуществлять прогнозирование, извлекать скрытую информацию из ваших данных. 

1

Системы бизнес-анализа используют машинное обучение для того, чтобы помочь пользователям извлечь потенциально важные точки данных. 

Использование машинного обучения позволяет создавать модели, которые могут анализировать большие, более сложные данные и получать более быстрые, более точные результаты - даже в очень больших масштабах. Строя точные модели, у организации есть больше шансов определить прибыльные возможности - или избежать неизвестных рисков.

2

Данные методы позволяют проводить классификацию, кластеризацию, находить скрытые зависимости между данными. Данное направление активно развивается и в Qlik. Для использования машинного обучения была введена возможность интеграции QlikсPythonиR. Данные языки чаще всего используются для реализации методов обучения. 

Например, с помощью данных методов можно решать задачи разбиения клиентов на определенные категории: платежеспособности, возраста, пола, набора покупательской корзины, наличия домашних животных и т.д. 

3

Также может решаться такая важная задача как выявление аномалий.  Особенностью выявления аномалий является то, что для их определения примеров очень мало, либо они вообще отсутствуют.  При выявлении аномалий может быть устранено мошенничество по банковским картам, подозрительные транзакции, проведенные кассирами и др.

Кроме этого прогнозирование выручки сети в следующем месяце также может быть решено данными методами. 

4

На основе машинного обучения и возможной визуализации и алгоритмов систем бизнес-аналитики формируется новое понятие «умной» аналитики.  Инструменты «умной» аналитики ориентированы на прогнозирование будущих событий и поведения, позволяя проводить сложные анализы «что-если», чтобы предсказать влияние потенциальных изменений в бизнес-стратегиях. Предикативная аналитика, интеллектуальный анализ данных, анализ больших данных и машинное обучение - это лишь некоторые из аналитических категорий, подпадающих под заголовки «умной» аналитики. Эти технологии широко используются в таких отраслях, как маркетинг, здравоохранение, управление рисками и экономика.

Развитие методов анализа данных не стоит на месте и все больше функций переносится на сторону программного обеспечения, оставляя за специалистами принятие управленческих решений. Появление новых инструментов влияет и на развитие BI-систем, в том числе Qlik. Внедряя новые технологии, Qlikостается передовым инструментом для проведения бизнес-анализа компании. 

 Если вы хотите получить развернутую консультацию или презентацию аналитической платнформы - просто заполните онлайн-форму, позвоните нам +375296083700 или напишите запрос на Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.