Wykorzystanie wiedzy analitycznej

Płynność w świecie danych

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Poza eksplorację i opis danych

• Wychodzi poza podstawową eksplorację i opis danych
• Zaawansowane metody analityczne obejmują:
  • Analizę dużych zbiorów danych
  • Tworzenie dashboardów KPI
  • Budowanie modeli predykcyjnych

Świadomość dostępnych technik

• Osoby biegłe w pracy z danymi nie muszą opanować szczegółów zaawansowanych metod analitycznych
• Powinny jednak znać ich istnienie i rozumieć ich potencjał
• Oraz współpracować z ekspertami ds. danych
• To pozwala stosować skuteczniejsze rozwiązania analityczne

Identyfikowanie przypadków użycia zaawansowanej analityki

• Osoby biegłe w pracy z danymi mogą identyfikować przypadki użycia zaawansowanej analityki
• Na przykład:
  • Menedżer marketingu dostrzega potencjał przewidywania odejść klientów w celu ukierunkowania strategii retencji

Współpraca z ekspertami ds. danych

• Współpraca z ekspertami ds. danych jest kluczem do sukcesu
• Osoby z biznesu wnoszą wiedzę dziedzinową
• Eksperci ds. danych zapewniają wiedzę techniczną
• To środowisko sprzyja innowacjom, gdy wiedza biznesowa i techniczna łączą się, by rozwiązywać złożone problemy

Zrozumienie ograniczeń

• Skuteczność zaawansowanych metod analitycznych zależy od jakości danych wejściowych
  • Kluczowe jest uzupełnianie brakujących wartości i obsługa wartości odstających
• Wymaga to:
  • Specjalistycznych umiejętności
  • Zasobów obliczeniowych
  • Czasu

Przykład: równoważenie dokładności i czasu

• Kierownik operacyjny w sklepie detalicznym zleca opracowanie prognozy popytu, aby wspierać decyzje o uzupełnianiu zapasów
• Złożony model może zapewnić wyższą dokładność, ale wymaga znacznych nakładów czasu i zasobów
• Prostsze podejście pozwala zachować równowagę między dokładnością a ograniczeniami czasowymi

Czas na ćwiczenia!

Płynność w świecie danych