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馬里蒙特大學工商管理高級博士：什么是高級業(yè)務分析？在為組織追求最大成功時，世界各地的領導者都在轉向高級業(yè)務分析，以獲得支持數據驅動決策的獨特見解。利用超越傳統商業(yè)智能技術的數據科學，高級數據分析可以預測模式和趨勢，使組織能夠保持競爭優(yōu)勢。
以意大利時裝公司Yamamay為例。該公司在12個國家擁有1300家店鋪，其數據豐富、不一致且不準確。領導者希望用一個包含高級業(yè)務分析的基礎設施來取代過時的系統，并通過從本地硬件轉向基于云的服務來推進公司的可持續(xù)發(fā)展目標。
通過甲骨文解決方案，該公司改進了預測，增強了決策，加快了響應速度，并賦予其營銷人員個性化促銷的能力。因此，客戶忠誠度提高，公司銷售額大幅增長，在許多商店位置幾乎翻了一番。
考慮高級業(yè)務分析如何通過查看技術的好處、探索幾個用例和發(fā)現高級分析技術來幫助組織取得成功。
 

高級分析的好處
正如Yamamay的案例研究所揭示的，高級業(yè)務分析有許多好處。高級分析工具將預測分析與規(guī)范分析相結合，以獲得對數據的更深入洞察。由于預測分析預測未來最有可能發(fā)生的事情，而規(guī)范分析建議影響未來結果的行動，因此將兩者結合起來可以提供許多好處。這種結合通常與人工智能和機器學習等功能相結合，以提供更豐富的見解。
高級業(yè)務分析的一些好處包括：
? 創(chuàng)建數據驅動的公司文化
? 預測未來結果以獲得競爭優(yōu)勢
? 做出更快、更準確的決策
? 改進風險管理流程
? 預見問題和機會
? 個性化客戶體驗
? 改善財務業(yè)績
借助先進的數據分析，公司和組織正在增強每個部門和業(yè)務職能，從財務和會計到營銷和廣告。
 

高級分析用例
各行各業(yè)的專業(yè)人士利用高級業(yè)務分析來更好地了解他們的客戶并改進他們的產品和服務?？紤]高級分析的四個用例，這些用例突出了它們在所有類型的組織中的有效性。
 

客戶體驗
隨著組織尋求更好地了解其客戶的愿望，高級分析可以提供深入的信息，否則這些信息將無法被發(fā)現。通過識別客戶痛點和揭示個性化促銷的機會，高級數據分析有助于改善客戶體驗。
例如，意大利橄欖油公司弗拉泰利?卡利實施了高級分析解決方案SAS客戶智能360，以增強客戶對品牌的體驗。通過這樣做，該公司保持了以客戶為中心的方法，同時做出數據驅動的決策。這種方法培養(yǎng)了客戶忠誠度，提高了公司以適應性強、個性化的方式吸引消費者的能力。
 

供應鏈
供應鏈中的錯誤和中斷會導致利潤損失、高成本和整體缺乏組織效率。通過高級數據分析，組織領導者可以了解供應鏈的各個方面，并更好地做出快速、準確的決策。供應鏈中高級分析應用程序的用例包括庫存可見性、得出交付承諾失敗的根本原因和縮短交貨時間。
億滋國際有限公司是世界上最大的餅干、巧克力和糖果產品生產商，其復雜的全球供應鏈需要先進的分析解決方案。他們轉向Tableau，結果非常顯著。Tableau儀表板提供了對公司供應鏈的完整可見性，使他們能夠在供應商面臨沒有所需商品的風險時迅速采取行動?，F在，億滋領導者能夠清楚地看到他們的28,000家供應商，可以更好地增加現有供應商的價值或計劃減少供應商基礎。
 

風險管理
高級分析是識別和檢測網絡攻擊和欺詐等威脅的強大工具。對于許多以前缺乏對各種風險的洞察力的組織來說，實時這樣做的能力改變了游戲規(guī)則。這些強大的數據分析可以防止重復損失，降低成本，并快速標記欺詐活動。
加拿大體育和娛樂組織楓葉體育娛樂（MLSE）面臨潛在風險，如干擾門票銷售、活動期間社交媒體賬戶接管和網站黑客攻擊。通過實施高級分析解決方案，MLSE減少了風險因素，調查非威脅安全事件的總時間減少了80%，總體安全事件減少了90%。
 

高級分析技術描述：高級分析技術從數據挖掘到機器學習。考慮成功的組織用來為其客戶和公司產生積極成果的六種高級業(yè)務分析技術。

數據挖掘：這種技術包括收集、存儲和處理數據，以通過描述性、預測性和規(guī)范性建模來識別模式和預測未來結果。數據挖掘在許多行業(yè)都很有幫助，包括零售和醫(yī)療保健。

機器學習：機器學習是指一種創(chuàng)建統計模型的高級分析工具。這些模型基于數據模式，計算方法通過監(jiān)督、無監(jiān)督、半監(jiān)督和強化學習來檢測這些模式。如今，幾乎每個行業(yè)都有機器學習應用，因為它們有助于圖像識別和文本生成等常用功能。
 

隊列分析：群組分析的技術包括通過對用戶進行分組和研究每個群體的行為模式來建立適用的洞察力。群組分析可以提供對可能成功并增加客戶生命周期價值的營銷和廣告活動的可見性。

聚類分析：聚類分析過程包括發(fā)現數據集中的異同，并生成可視化以呈現見解。聚類分析通常用于營銷和保險，可用于識別獨特的消費者細分市場。

留存分析：這種技術包括研究不同的客戶群體，以深入了解行為模式、消費者影響和保留趨勢。保留分析在營銷和客戶服務中很有用。

復雜事件分析/處理：這種技術涉及實時收集和分析來自多個來源的事件數據，以識別關系并發(fā)現模式。經常使用復雜事件分析的行業(yè)包括制造、股票市場交易和營銷。
 

準備通過馬里蒙特大學BI DBA領導高級業(yè)務分析
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