Door zakelijke gebruikers gestuurde analyses op basis van hun behoeften en gebruiksscenario's is een benadering van data-analyse. Hiermee kunnen data-analisten en zakelijke gebruikers visualisaties creëren die als hulpmiddel bij besluitvorming dienen. U kunt gestuurde analyses direct gebruiken of als blauwdruk voor het bouwen van uw eigen applicaties op maat.
Bedrijfsmanagers en traditionele BI-benaderingen hebben moeite om gelijke tred te houden met de voortdurend veranderende dataomgeving van vandaag, de efficiëntie te verbeteren, rendement op investeringen te genereren en de bedrijfswaarde te verhogen. Organisaties moeten de kloof overbruggen tussen datawetenschappers, bedrijfsanalisten en de machines die het werk daartussen doen, om de waarde van data te maximaliseren, toekomstige resultaten te voorspellen en betere zakelijke beslissingen te nemen.
Met begeleide analyses kunnen eindgebruikers snel de inzichten en informatie begrijpen die in dashboards worden gepresenteerd. Dashboards moeten informatief en gebruiksvriendelijk zijn, zodat iedereen snel de informatie kan bekijken en begrijpen. Door gebruikers meerdere opties te bieden voor het filteren en documenteren van gegevens, kunnen ze een dieper inzicht in de data verkrijgen.
Begeleide analyses helpen teams ook om op één lijn te blijven door alle bedrijfsgegevens te centraliseren op een plek waar iedereen er toegang toe heeft.
Als zelfstandige applicatie of als geïntegreerd analyseproduct kan Guided Analytics ook worden gebruikt voor het ontwerpen van apps. Een geïntegreerd analyseproduct integreert realtime rapportage, interactieve datavisualisatie en/of geavanceerde analyses rechtstreeks in de interface van een applicatie, inclusief AI en machine learning.
Het integreren van analyses in je apps heeft veel voordelen, waaronder het besparen van tijd en moeite voor je ontwikkelaars, die anders geen analyses helemaal opnieuw voor elke applicatie hoeven te ontwikkelen.
Bovendien stelt begeleide analyse gebruikers in staat om de volledige dataset in een veilige omgeving te verkennen, waardoor ze met meer vertrouwen de bruikbare inzichten kunnen verkrijgen die ze nodig hebben voor hun besluitvorming.
Gerichte analyses in de banksector
In de banksector helpt data-analyse banken om interne en externe klantgegevens te consolideren en zo een voorspellend profiel van elke klant op te bouwen. Hierdoor kunnen banken potentiële risico's identificeren die verbonden zijn aan het verstrekken van leningen aan klanten met een lage kredietscore. Daarnaast gebruiken banken analyses om te begrijpen hoe hun klanten hun rekeningen gebruiken en om trends te ontdekken die hen kunnen helpen bij het creëren en onderhouden van gebruiksvriendelijke diensten.
Begeleide analyses in de IT-industrie
Financiële analyses kunnen de prestaties van een bedrijf inzichtelijk maken, financiële situaties voorspellen op basis van verschillende scenario's die het systeem analyseert, en nog veel meer in de financiële sector. Hoe kan data-analyse de IT-sector ten goede komen?
Door de kloof tussen data, inzichten en actie te overbruggen, kunnen IT-bedrijven ons allemaal beter van dienst zijn in de moderne technologiewereld van vandaag. Door gebruik te maken van realtime data-inzichten kunnen IT-afdelingen betere, datagestuurde beslissingen nemen om hun diensten en aanbod concurrerend te houden door trends in de bedrijfsvoering te begrijpen.
Begeleide analyses in de maakindustrie
Productie- en bedrijfsprocessen bieden een enorm potentieel voor bedrijfsontwikkeling. Productieanalyses , waaronder machine learning-algoritmen, geavanceerde analyses en andere data-analysemethoden en -tools, bieden fabrikanten een breed scala aan mogelijkheden. De doelstellingen omvatten onder andere preventief onderhoud om de onderhoudskosten van apparatuur te verlagen, de effectiviteit van apparatuur te maximaliseren, de logistiek voor klantenservice te verbeteren, machinebewerkingen te automatiseren om stilstand te minimaliseren en de nauwkeurigheid van verkoop en marketing te verhogen.