• Articles
• admin

dzisiejsze firmy polegają na danych—o swoich klientach, konkurentach, całym rynku i poza nim—aby pozostać konkurencyjnym. Wraz z postępem technologicznym liczba metod wykorzystywanych przez firmy do zbierania danych znacznie wzrosła w ostatnich latach. Doprowadziło to do wzrostu zapotrzebowania na ekspertów z wykształceniem na analizę i interpretację tych danych.

zaawansowany stopień, taki jak magister nauk analitycznych, ma na celu pomóc zainteresowanym osobom odkryć odpowiedzi na pytania takie jak ” w jaki sposób gromadzone są duże ilości danych?”i dowiedz się, jak dzisiejsze firmy wykorzystują dane.

Historia analityki

podczas gdy historia analityki w biznesie sięga XIX wieku, analityka biznesowa jako odrębna dyscyplina naprawdę pojawiła się w latach 50. XX wieku.wtedy to opracowano narzędzia, które mogły przechwytywać informacje i identyfikować wzorce i trendy szybciej niż ludzki umysł. Dysk twardy IBM, wynaleziony w 1956 roku, był szczególnie istotny dla ruchu analitycznego, torując drogę firmom do zastąpienia fizycznych systemów plików cyfrowymi. Te wczesne działania w business intelligence reprezentowały to, co analitycy danych często określają jako Analytics 1.0.

cechy tej epoki obejmowały małe, ustrukturyzowane i głównie wewnętrzne źródła danych, operacje przetwarzania wsadowego, które mogą trwać miesiące, i ograniczone, opisowe raportowanie. Analitycy spędzili znacznie więcej czasu na zbieraniu i przygotowywaniu danych niż na ich analizowaniu, a wszelkie spostrzeżenia, jakie można było uzyskać z analizy, często były zbyt późno, aby mogły być skuteczne.

wczesna era business intelligence trwała około pół wieku, od połowy lat 50. do 2009 roku, kiedy pojawił się Big data.

Era Big Data

w połowie lat 2000-tych giganci Internetu i mediów społecznościowych, tacy jak Google i Facebook, zaczęli identyfikować, zbierać i analizować nowy typ danych. Podczas gdy termin „big data” nie wszedł do wspólnego leksykonu aż do około 2010 roku, analitycy uznali, że ta nowa informacja była jakościowo inna od małych zbiorów danych z przeszłości.

Małe dane zostały wygenerowane przez wewnętrzne operacje i transakcje firmy, ale te nowe dane pochodziły ze źródeł zewnętrznych, zaczerpniętych z Internetu, publicznych źródeł danych i konkretnych projektów, takich jak Human Genome Project. Oznaczało to przejście na Analytics 2.0 i erę big data.

wraz z pojawieniem się big data, nowe technologie i procesy zostały opracowane z dużą prędkością, aby pomóc firmom, zarówno dużym, jak i małym, przekształcić dane w informacje biznesowe, które mogą pomóc w generowaniu zysków. Wykorzystanie zalet big data wymagało jednak nowych ram przetwarzania, takich jak OLAP i zaawansowanych narzędzi, takich jak eksploracja danych, aby wydobyć znaczące informacje. Analitycy danych z ery Analytics 2.0 mieli lepszą pozycję niż ich wcześniejsi odpowiednicy. Dzięki zastosowaniu bardziej zaawansowanej technologii era-w tym zautomatyzowanych narzędzi do zarządzania danymi – byli w stanie analizować dane, trendy i inne informacje w celu podjęcia strategicznych decyzji biznesowych.

Ewolucja analityki danych

po erze Analytics 2.0 nastąpiła era 3.0, która trwała od mniej więcej końca 2000 do początku 2010 roku. era ta była naznaczona wprowadzeniem smartfonów, rozpowszechnieniem mediów społecznościowych jako narzędzi do zbierania danych oraz nowymi usługami skierowanymi do klientów, które wykorzystywały analitykę do zapewnienia hiper-spersonalizowanych doświadczeń użytkowników. Wielu ekspertów uważa, że przyszła czwarta era—Analytics 4.0—z rozpowszechnieniem zaawansowanych zautomatyzowanych narzędzi do podejmowania decyzji opartych na technologii chmury.Wśród ważniejszych zmian w ewolucji analityki danych były liczne postępy w zakresie gromadzenia dużych zbiorów danych. Organizacje mają dziś wiele metod zbierania danych od swoich klientów i części składowych.Strony internetowe, platformy społecznościowe i rozmowy telefoniczne z klientami, czaty na żywo i ankiety to jedne z najbardziej oczywistych przykładów tego, gdzie i jak firmy zbierają swoje dane. Istnieją również inne bardziej złożone metody, w tym:

• Reklama oparta na lokalizacji: technologia śledzenia, która rejestruje informacje, takie jak adresy IP, pomaga tworzyć spersonalizowane profile użytkowników technologii. Informacje te są następnie wykorzystywane do kierowania na urządzenia każdej osoby zindywidualizowanej reklamy.
• programy lojalnościowe: programy te oferują zachęty dla klientów i pozwalają firmom opracować szczegółowy profil konsumenta, wskazując preferencje produktowe i nawyki wydatkowania.
• analityka marketingu internetowego: Siła napędowa w marketingu cyfrowym, to zazwyczaj pociąga za sobą klienta wypełnienie formularza zamówienia, który dostarcza, że firma z danymi osobowymi. Firma może następnie wykorzystać te informacje, aby poprawić obsługę klienta i zapewnić konsumentowi bardziej spersonalizowane wrażenia.

pojawiły się nowe dyscypliny analityki, które uzupełniają analitykę opisową w portfolio analytics. Analizy predykcyjne i predykcyjne—które dają wgląd w prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia w przyszłości i zalecają możliwe kierunki działania—stają się kluczowymi narzędziami dla kadry kierowniczej biznesu. Narzędzia analityczne umożliwiają podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym za pomocą aplikacji analitycznych.

ta nowa era Analytics 4.0 z pewnością nie jest końcem ewolucyjnej opowieści w analityce biznesowej. W rzeczywistości stwarza nowe wyzwania i możliwości zarówno dla firm, jak i analityków danych. Te osoby, które są w stanie zarówno przechwytywać dane i organizować je, jak i analizować i wykorzystywać je do podejmowania lepszych decyzji biznesowych, są i nadal będą poszukiwane.

droga do kariery analityki biznesowej

skuteczna analiza danych jest niezbędna do rozwoju współczesnych firm. Firmy potrzebują osób, które posiadają nie tylko wiedzę techniczną, aby je gromadzić, organizować i analizować, ale także wiedzę biznesową, aby zrozumieć, jak przekształcić te dane w działanie.

internetowy magister analityki z Uniwersytetu Villanova może pomóc ci rozwinąć umiejętności, aby stać się ekspertem ds. analityki biznesowej. Dowiedz się więcej o tym, jak program może pomóc ci rozpocząć satysfakcjonującą karierę w big data.

Polecane Lektury

Trendy analityki danych do poszukiwania

jak rozpocząć karierę w analityce

kobiety w technologii: szanse na sukces