Имеет ли значение аналитика данных?
В эти первые дни сбора и анализа данных «аналитика данных» может означать огромное количество вещей, начиная от простых графиков представления и заканчивая сложным устройством прогнозирования. С практической точки зрения, «аналитику данных», возможно, лучше всего определить как «способность извлекать из информации рентабельность инвестиций».
Как количественно оценить рентабельность инвестиций на основе информации?
Окупаемость инвестиций, полученная на основе информации, может быть описана почти так же, как окупаемость инвестиций от любых других вложений ресурсов: с точки зрения затрат и окупаемости.
Затраты можно измерить традиционными способами:
- затраты капитала,
- инвестирование интеллектуальной собственности,
- вложение времени,
- вложение других ограниченных ресурсов.
В конечном счете, ROI можно измерить и традиционными способами: получая ценность от конечного продукта. Значение может варьироваться от варианта к варианту использования. Во многих случаях использования в бизнесе ценность - это дополнительный доход, полученный в результате деятельности. В других случаях это может быть достижение цели, например, решение конкретной проблемы. Во всех случаях его можно в конечном итоге свести к традиционному показателю, используемому для оценки рентабельности инвестиций в неаналитической деятельности.
Какие факторы определяют величину рентабельности инвестиций от информации?
Это зависит от того, как будет использоваться анализ данных. Многие усилия по анализу данных тратят много времени и усилий на представление и рассмотрение данных и их атрибутов. Когда варианты использования рассматриваются более подробно, неизменно желаемым конечным продуктом является определение, применение или направление действий. Имея это в виду, если анализ данных рассматривается как черный ящик, он имеет ввод данных и цель; он имеет выход директивы для действия. Затем рентабельность инвестиций становится функцией того, что находится в этом черном ящике с точки зрения времени / затрат / ресурсов и качества его продукции. («Черный ящик» используется гипотетически и символически, для целей этого документа «черный ящик» представляет собой инструмент абстрактного анализа, он не предназначен для утверждения, что данный инструмент функционирует как черный ящик без видимости функции и внутренности).
Что означают потребности этого «черного ящика» во времени / стоимости / ресурсах и качество его продукции на практике?
Вопрос в первую очередь - это качество продукции. Если качество результатов не приводит к высокой рентабельности инвестиций, остальная часть этого уравнения затрат не имеет значения. Цель анализа данных не может быть достигнута независимо от затрат.
Второй вопрос - это требования ко времени / стоимости / ресурсам для данного «черного ящика» анализа. Они управляют несколькими вещами.
Во-первых, это затраты, они напрямую влияют на эффективную рентабельность инвестиций. Если эти затраты велики, качество продукции должно быть во много раз больше этих затрат, чтобы иметь приемлемый минимальный ROI, чтобы иметь ценность. Это значительно усложняет успешный анализ данных. Это также снижает количество возможностей, которые можно использовать с помощью анализа данных, за счет повышения планки приемлемых результатов и увеличения затрат на анализ.
Во-вторых, требования к ресурсам. Если у черного ящика есть сложные требования, это ограничивает его применение доступностью этих ресурсов (например, вычислительного оборудования, знаний в предметной области, анализа / статистики и т. Д.). В этих случаях, даже если затраты не являются проблемой, а результат является достаточно качественным, все равно может оказаться невозможным масштабировать этот процесс для применения ко всем потенциальным возможностям.
Последнее время. Во многих случаях важно время. В случаях использования в бизнесе скорость реакции на изменение динамики может быть определяющим отличием между конкурирующими организациями. В некоторых случаях ценность данных со временем быстро уменьшается. Если невозможно извлечь и использовать ценность до истечения этого срока, успешный анализ данных не может быть успешным.
Требования по времени накладывают ограничение на пропускную способность. Процесс, который занимает меньше времени, дает преимущества в виде количества возможностей, которые можно изучить и использовать, и глубины, с которой они могут быть исследованы.
Как оценить данный инструмент с учетом этих соображений?
Существует множество инструментов и вариантов для анализа данных. Они предоставляют разные уровни функций и возможностей. Некоторые сосредотачиваются на числах, некоторые - на визуализации. Легко отвлечься на количество функций, инструментов и рабочих процессов. Важно иметь в виду, что для обсуждаемой концепции черного ящика идеальным и идеальным решением будет черный ящик, в котором данные и цель предоставляются в качестве входных данных, и мгновенно получается высококачественный результат без дальнейшего вмешательства. или опыт, необходимый оператору. Фактически, в идеале такое решение можно было бы использовать даже полностью автономно без участия оператора.
Это затем проясняет: если предположить, что инструмент генерирует качественный результат, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций, сам процесс анализа - это то, что следует активно и настойчиво минимизировать. Все, что не позволяет агрессивно минимизировать время, затраты и ресурсы, работает против рентабельности инвестиций в анализ данных.
Как определить «качественный выпуск»?
«Качественный продукт» должен соответствовать двум важным критериям.
Во-первых, это действие. Выходные данные должны прямо и немедленно давать вам информацию для принятия решений о действиях без дальнейшего рассмотрения или анализа. Например, если вы пытаетесь принимать торговые решения на финансовом рынке, выходные данные не должны состоять из графиков, сводной статистики, прогнозов цен и т. Д. Он должен недвусмысленно указывать торговое действие, такое как покупка или продажа. Если это не так, то это не полное решение. Он оставляет часть процесса на усмотрение пользователя / оператора для интерпретации промежуточных данных, формирования собственных выводов и принятия решения о порядке действий. В таких случаях инструмент анализа не работает. Это оставляет часть работы (и, возможно, наиболее важную) пользователю.
Второй критерий, которому он должен соответствовать, - это то, что он достаточно точен, чтобы принести пользу, выходящую за рамки статус-кво (мы можем определить «статус-кво» как то, что произошло бы, если бы не было усилий по анализу данных). В качестве такого примера рассмотрим процесс контроля качества, в котором анализ данных предназначен для использования для повышения качества продукции и выпуска продукции за счет сокращения количества дефектных единиц. Статус-кво может быть так, что 10 из 100 произведенных единиц являются дефектными. Если результаты усилий по анализу данных уменьшат это число до 5 из 100 единиц дефектных, что не является идеальным решением, это снизит частоту дефектов на 50%. Такой результат отвечал бы критериям, согласно которым результат приносит выгоду, выходящую за рамки существующего положения вещей.
Как узнать, какие инструменты и технологии воплощают в себе эти важные черты?
Первое, что нужно учитывать, это то, обеспечивает ли данный набор инструментов полное описание черного ящика, приведенное выше: данные + цель входят - ›выходит качественный результат. Как упоминалось в ответе на последний вопрос, если инструмент не обеспечивает непрерывную функцию ввода / вывода данных, то это не полное решение. В лучшем случае это неоптимально.
Имеет ли значение MyDataModels?
Учитывая вышеизложенные соображения, поскольку TADA имеет уникальный и эксклюзивный базовый движок анализа, обеспечивает высококачественные результаты для большого набора сценариев использования и активно минимизирует время, затраты и ресурсы в концепции «черного ящика» анализа данных, он занимает очень уникальное и ценное положение. Несмотря на бесчисленное множество аналитических решений, доступных сегодня, немногие, если вообще есть, соответствуют TADA по этим характеристикам, необходимым для аналитики с высокой рентабельностью инвестиций. Трудно прийти к другому выводу, кроме: «Да. ТАДА имеет значение. В самом деле, это очень важно ».
