Analityka danych odgrywa kluczową rolę w budowie modeli decyzyjnych, dostarczając firmom danych niezbędnych do podejmowania trafnych i uzasadnionych decyzji, dlatego analityka przekłada się na realne korzyści biznesowe, takie jak zwiększenie efektywności, redukcja kosztów, lepsze dopasowanie oferty do potrzeb rynku i szybsze reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe.
Analityka danych jest to proces, w tym zbieranie danych, identyfikacja wzorców, budowa modeli predykcyjnych, tworzenie reguł biznesowych, optymalizacja decyzji oraz monitorowanie i aktualizacja modeli, który powinien być traktowany spójnie i poddawany ciągłej ewolucji i doskonaleniu.
Definicja celu
Podstawowym krokiem, który powinniśmy podjąć przed rozpoczęciem etapu analizy jest określenie, co w zasadzie chcemy analizą osiągnąć. Czy chcemy optymalizować obecny proces bazując na jego KPI, czy może chcemy sprawdzić, czy nowe dane wniosą lepszą jakość oceny np. klienta.
Jasna definicja celu jest kluczowym elementem procesu, gdyż ocena powstającego modelu oraz jego części składowych będzie opierała się o ich wpływna realizację tego celu.
Identyfikacja wzorców i zależności
Przy użyciu metod statystycznych, eksploracji danych czy uczenia maszynowego, można wykrywać ukryte wzorce, korelacje i trendy. Te wnioski służą jako podstawa do formułowania zmiennych modeli scoringowych lub całych reguł decyzyjnych.
Budowa modeli predykcyjnych
Gdy mamy już zidentyfikowane wzorce, zależności i poszczególne cechy modelu predykcyjnego, które są wartościowe z punktu widzenia realizacji celu modelu, możemy przystąpić do jego budowy.
Tworzenie modeli predykcyjnych zazwyczaj wykorzystuje popularne podejścia do modelowania jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne czy sieci neuronowe. Modele te prognozują wyniki na podstawie historycznych danych, co wspiera decyzje w obszarach takich jak zarządzanie procesem czy segmentacja klientów.
Tworzenie reguł biznesowych
W wyniku analizy danych definiuje się reguły logiczne, na przykład „jeśli X, to Y”, które automatyzują procesy decyzyjne. Reguły te są na tyle wartościowe z punktu widzenia realizacji celu modelu, iż można je wyodrębnić z modelu statystycznego, tak aby miały większą wartość w zastosowaniu praktycznym. Jest to też istotne z punktu widzenia przygotowania do budowy modelu, gdyż warunki brzegowe mogą zaburzać definiowanie wartościowych cech i wzorców.
Monitorowanie i aktualizacja
Po wdrożeniu modeli decyzyjnych, kolej na monitorowanie ich wydajności, na przykład poprzez wskaźniki KPI. KPI powinny oczywiście być tak dobrane, aby współgrały z określonym dla modelu celem. Innym aspektem monitoringu modeli jest szersze spojrzenie na proces i jego zmienność zachowania w czasie.
W przypadku konieczności aktualizacji modelu z powodu zidentyfikowania konieczności jego polepszenia lub przygotowania na nowy typ danych, rozpoczynamy proces analizy od początku.
Jednakże jesteśmy w o tyle lepszej sytuacji, gdyż mamy dostępne dane historyczne dotyczące „pracy” modelu. Musimy jednak pamiętać o tym, aby po raz kolejny od nowa zdefiniować cel modelu, który oczywiście może pozostać niezmieniony.
Podsumowanie
Analityka danych dostarcza wiedzy i narzędzi niezbędnych do tworzenia, testowania i doskonalenia modeli decyzyjnych oraz reguł. Dzięki tym procesom organizacje mogą podejmować lepsze decyzje biznesowe oraz automatyzować swoje procesy, co przekłada się na zwiększenie efektywności i konkurencyjności na rynku.
