• Articles
• admin

a mai vállalkozások az ügyfeleikre, versenytársaikra, a teljes piacra és azon túlra vonatkozó adatokra támaszkodnak, hogy versenyképesek maradjanak. A technológiai fejlődéssel az elmúlt években jelentősen megnőtt az adatgyűjtésre használt módszerek száma. Ez vezetett a növekvő kereslet a szakértők az oktatás elemezni és értelmezni, hogy az adatok.

a felsőfokú végzettség, mint például a Master of Science in Analytics, célja, hogy segítse az érdekelt egyének felfedezni a választ a kérdésekre, mint a “Hogyan nagy adatok gyűjtése?”Ismerje meg, hogyan használják a mai vállalkozások az adatokat.

az analitika története

míg az üzleti analitika története a 19. századig nyúlik vissza, az üzleti analitika mint különálló tudományág valóban az 1950-es években jelent meg.ekkor fejlesztettek ki olyan eszközöket, amelyek gyorsabban képesek rögzíteni az információkat és azonosítani a mintákat és trendeket, mint az emberi elme. Az IBM 1956-ban feltalált merevlemeze különösen az analitikai mozgalom következménye volt, megnyitva az utat a vállalatok számára, hogy a fizikai nyilvántartó rendszereket digitálisakra cseréljék. Ezek a korai erőfeszítések az üzleti intelligencia területén képviselték azt, amit az adatelemzők gyakran Analytics 1.0-nak neveznek.

ennek a korszaknak a jellemzői közé tartoztak a kis, strukturált és többnyire belső adatforrások, a hónapokig tartó kötegelt feldolgozási műveletek és a korlátozott, leíró jelentések. Az elemzők sokkal több időt töltöttek az adatok gyűjtésével és előkészítésével, mint a tényleges elemzéssel, és az elemzésből származó betekintések gyakran túl későn jöttek ahhoz, hogy hatékonyak legyenek.

az üzleti intelligencia korai korszaka körülbelül fél évszázadig tartott, az 1950-es évek közepétől 2009-ig, amikor a big data megjelenése megjelent.

Big Data korszak

a 2000-es évek közepén az internetes és közösségi média óriások, mint például a Google és a Facebook, elkezdtek azonosítani, gyűjteni és elemezni egy új típusú adatot. Míg a “nagy adatok” kifejezés csak 2010-ben került be a közös lexikonba, az elemzők felismerték, hogy ez az új információ minőségileg különbözik a múlt kis adatkészleteitől.

a kis adatokat a vállalat belső műveletei és tranzakciói generálták, de ezek az új adatok külső forrásokból származnak, az internetről, nyilvános adatforrásokból és olyan konkrét projektekből, mint a Human Genome Project. Ez az Analytics 2.0-ra és a big data korszakra való átállást jelentette.

a big data megjelenésével új technológiákat és folyamatokat fejlesztettek ki, hogy segítsék a nagyvállalatokat és a kisvállalatokat abban, hogy az adatokat üzleti betekintéssé alakítsák, ami elősegítheti a profittermelést. A big data előnyeinek kihasználása azonban új feldolgozási keretrendszerekre, például OLAP-ra és olyan fejlett eszközökre volt szükség, mint az adatbányászat az értelmes információk kinyeréséhez. Az Analytics 2.0 korszak adatelemzői jobb helyzetben voltak, mint korábbi társaik. A korszak fejlettebb technológiájának alkalmazásával-beleértve az automatizált Adatkezelési eszközöket is-képesek voltak adatokat, trendeket és egyéb információkat elemezni a stratégiai üzleti döntések megalapozásához.

Az adatelemzés fejlődése

az Analytics 2.0 korszakát a 3.0 követte, amely nagyjából a 2000-es évek végétől a 2010-es évek elejéig tartott. ezt a korszakot az okostelefonok bevezetése, a közösségi média mint adatgyűjtő eszköz elterjedése és az új, ügyfélközpontú szolgáltatások jellemezték, amelyek az analytics segítségével hiper-személyre szabott felhasználói élményt nyújtottak. Sok szakértő valójában úgy véli, hogy megérkezett egy negyedik korszak—az Analytics 4.0—, a fejlett automatizált döntéshozatali eszközök elterjedésével, amelyek a felhő technológiájára támaszkodnak.Az adatelemzés fejlődésének fontosabb fejleményei között szerepel a nagy adatok gyűjtésének számos előrelépése. A szervezeteknek ma számos módszerük van arra, hogy adatokat gyűjtsenek ügyfeleiktől és alkotóelemeiktől.A weboldalak, a közösségi média platformok és az ügyfelek telefonhívásai, az élő csevegések és a felmérések a legnyilvánvalóbb példák arra, hogy a vállalatok hol és hogyan gyűjtik adataikat. Más összetettebb módszerek is léteznek, többek között:

• helyalapú hirdetés: az olyan nyomkövetési technológia, amely naplózza az információkat, például az IP-címeket, segít a technológia felhasználóinak személyre szabott profiljainak felépítésében. Ezt az információt azután arra használják, hogy az egyes személyek eszközeit személyre szabott hirdetésekkel célozzák meg.
• hűségprogramok: ezek a programok ösztönzőket kínálnak az ügyfelek számára, és lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy részletes fogyasztói profilt készítsenek, jelezve a termék preferenciáit és a kiadási szokásokat.
• Online marketing analitika: A digitális marketing hajtóereje, ez általában azt jelenti, hogy az ügyfél kitölti a megrendelőlapot, amely személyes adatokat szolgáltat az adott vállalkozásnak. A vállalkozás ezután felhasználhatja ezt az információt az ügyfélszolgálat javítására és a fogyasztó számára személyre szabottabb élmény biztosítására.

új analitikai tudományágak jelentek meg, amelyek kiegészítik a leíró elemzéseket az analytics portfólióban. A prediktív és előíró elemzések—amelyek betekintést nyújtanak a jövőben bekövetkező események valószínűségébe, és a lehetséges cselekvési irányokat javasolják-kulcsfontosságú eszközként jelennek meg az üzleti vezetők számára. Az analitika az analitikai alkalmazások használatával támogatja a valós idejű döntéshozatalt.

az Analytics 4.0 új korszaka természetesen nem az üzleti elemzés evolúciós történetének vége. Valójában új kihívásokat és lehetőségeket kínál a vállalkozások és az adatelemzők számára egyaránt. Azok az egyének, akik képesek mind az adatok rögzítésére, mind azok szervezésére, valamint elemzésére és felhasználására, hogy jobb üzleti döntéseket hozzanak, továbbra is nagy a kereslet.

üzleti analitikai karrier útja

a hatékony Adatelemzés elengedhetetlen a modern vállalkozások növekedéséhez. A vállalatoknak olyan személyekre van szükségük, akik nemcsak a technikai szakértelemmel rendelkeznek, hogy összegyűjtsék, szervezzék és elemezzék, hanem az üzleti ismereteket is, hogy megértsék, hogyan lehet ezeket az adatokat cselekvésre fordítani.

az online Master of Science in Analytics a Villanova Egyetem segítségével fejleszteni a készségeket, hogy legyen egy üzleti elemző szakértő. Tudjon meg többet arról, hogy a program Hogyan segíthet a nagy adatok jövedelmező karrierjének megkezdésében.

ajánlott olvasmányok

keresendő adatelemzési trendek

Hogyan kezdjünk karriert az analitikában

nők a technológiában: a siker lehetőségei