Применение аналитической экспертизы

Свободное владение данными

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

За пределами исследования и описания данных

• Выход за рамки базового исследовательского анализа и описания данных
• К методам сложной аналитики относятся:
  • Анализ больших наборов данных
  • Создание KPI-дашбордов
  • Разработка прогностических моделей

Осведомлённость о методах

• Специалисты, владеющие данными, не обязаны досконально знать все методы продвинутой аналитики
• Но им важно понимать, какие методы существуют и каков их потенциал
• А также сотрудничать с экспертами по данным
• Это позволяет применять более эффективные аналитические решения

Определение сценариев для продвинутой аналитики

• Специалисты, владеющие данными, умеют определять бизнес-кейсы для продвинутой аналитики
• Например:
  • Менеджер по маркетингу видит потенциал в прогнозировании оттока клиентов для выстраивания стратегий удержания

Взаимодействие с экспертами по данным

• Сотрудничество с экспертами по данным — ключ к успеху
• Бизнес-специалисты вносят экспертизу в предметной области
• Эксперты по данным привносят технические знания
• Такая среда стимулирует инновации: бизнес-инсайты и техническая экспертиза объединяются для решения сложных задач

Понимание ограничений

• Эффективность методов продвинутой аналитики во многом зависит от качества входных данных
  • Обработка пропущенных значений и выбросов — обязательный этап
• Также требуются:
  • Специализированные навыки
  • Вычислительные ресурсы
  • Время

Пример: баланс между точностью и временными ограничениями

• Операционный менеджер розничного магазина инициирует разработку прогноза спроса для обоснованных решений о пополнении запасов
• Сложная модель может обеспечить более высокую точность, но потребует значительных временных и ресурсных затрат
• Для баланса между точностью и временными ограничениями выбирается более простой подход

Давайте потренируемся!

Свободное владение данными