Використання аналітичної експертизи

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Поза навичками дослідження й опису даних

• Вихід за межі базової розвідкової аналітики чи описових методів
• До складних методів аналітики належать:
  • Аналіз великих наборів даних
  • Створення дашбордів KPI
  • Розроблення прогнозних моделей

Обізнаність щодо методів

• Данограмотним не обов'язково досконало володіти тонкощами просунутих методів
• Але варто знати про їх існування й потенціал
• Та співпрацювати з дата-експертами
• Це допомагає застосовувати ефективніші аналітичні рішення

Визначення кейсів для просунутої аналітики

• Данограмотні можуть визначати бізнес-кейси для просунутої аналітики
• Наприклад:
  • Маркетинг-менеджер бачить потенціал прогнозування відтоку клієнтів для таргетування утримання

Співпраця з дата-експертами

• Співпраця з дата-експертами — ключ до успіху
• Бізнес-фахівці надають доменну експертизу
• Дата-експерти приносять технічні знання
• Така співпраця живить інновації, коли бізнес-інсайти та технічна експертиза поєднуються для розв'язання складних завдань

Розуміння обмежень

• Ефективність просунутих методів залежить від якості вхідних даних
  • Усунення пропусків і обробка викидів — критично важливі
• Це потребує:
  • Спеціалізованих навичок
  • Обчислювальних ресурсів
  • Часу

Приклад: баланс точності та часових обмежень

• Операційний менеджер магазину просить розробити прогноз попиту, щоб ухвалювати обґрунтовані рішення про поповнення запасів
• Складна модель може дати вищу точність, але вимагатиме багато часу й ресурсів
• Тому застосовують простіший підхід, щоб збалансувати точність і часові обмеження

Давайте потренуємось!

Data Fluency