马里蒙特大学工商管理高级博士：什么是高级业务分析？在为组织追求最大成功时，世界各地的领导者都在转向高级业务分析，以获得支持数据驱动决策的独特见解。利用超越传统商业智能技术的数据科学，高级数据分析可以预测模式和趋势，使组织能够保持竞争优势。
以意大利时装公司Yamamay为例。该公司在12个国家拥有1300家店铺，其数据丰富、不一致且不准确。领导者希望用一个包含高级业务分析的基础设施来取代过时的系统，并通过从本地硬件转向基于云的服务来推进公司的可持续发展目标。
通过甲骨文解决方案，该公司改进了预测，增强了决策，加快了响应速度，并赋予其营销人员个性化促销的能力。因此，客户忠诚度提高，公司销售额大幅增长，在许多商店位置几乎翻了一番。
考虑高级业务分析如何通过查看技术的好处、探索几个用例和发现高级分析技术来帮助组织取得成功。
 

高级分析的好处
正如Yamamay的案例研究所揭示的，高级业务分析有许多好处。高级分析工具将预测分析与规范分析相结合，以获得对数据的更深入洞察。由于预测分析预测未来最有可能发生的事情，而规范分析建议影响未来结果的行动，因此将两者结合起来可以提供许多好处。这种结合通常与人工智能和机器学习等功能相结合，以提供更丰富的见解。
高级业务分析的一些好处包括：
• 创建数据驱动的公司文化
• 预测未来结果以获得竞争优势
• 做出更快、更准确的决策
• 改进风险管理流程
• 预见问题和机会
• 个性化客户体验
• 改善财务业绩
借助先进的数据分析，公司和组织正在增强每个部门和业务职能，从财务和会计到营销和广告。
 

高级分析用例
各行各业的专业人士利用高级业务分析来更好地了解他们的客户并改进他们的产品和服务。考虑高级分析的四个用例，这些用例突出了它们在所有类型的组织中的有效性。
 

客户体验
随着组织寻求更好地了解其客户的愿望，高级分析可以提供深入的信息，否则这些信息将无法被发现。通过识别客户痛点和揭示个性化促销的机会，高级数据分析有助于改善客户体验。
例如，意大利橄榄油公司弗拉泰利•卡利实施了高级分析解决方案SAS客户智能360，以增强客户对品牌的体验。通过这样做，该公司保持了以客户为中心的方法，同时做出数据驱动的决策。这种方法培养了客户忠诚度，提高了公司以适应性强、个性化的方式吸引消费者的能力。
 

供应链
供应链中的错误和中断会导致利润损失、高成本和整体缺乏组织效率。通过高级数据分析，组织领导者可以了解供应链的各个方面，并更好地做出快速、准确的决策。供应链中高级分析应用程序的用例包括库存可见性、得出交付承诺失败的根本原因和缩短交货时间。
亿滋国际有限公司是世界上最大的饼干、巧克力和糖果产品生产商，其复杂的全球供应链需要先进的分析解决方案。他们转向Tableau，结果非常显著。Tableau仪表板提供了对公司供应链的完整可见性，使他们能够在供应商面临没有所需商品的风险时迅速采取行动。现在，亿滋领导者能够清楚地看到他们的28,000家供应商，可以更好地增加现有供应商的价值或计划减少供应商基础。
 

风险管理
高级分析是识别和检测网络攻击和欺诈等威胁的强大工具。对于许多以前缺乏对各种风险的洞察力的组织来说，实时这样做的能力改变了游戏规则。这些强大的数据分析可以防止重复损失，降低成本，并快速标记欺诈活动。
加拿大体育和娱乐组织枫叶体育娱乐（MLSE）面临潜在风险，如干扰门票销售、活动期间社交媒体账户接管和网站黑客攻击。通过实施高级分析解决方案，MLSE减少了风险因素，调查非威胁安全事件的总时间减少了80%，总体安全事件减少了90%。
 

高级分析技术描述：高级分析技术从数据挖掘到机器学习。考虑成功的组织用来为其客户和公司产生积极成果的六种高级业务分析技术。

数据挖掘：这种技术包括收集、存储和处理数据，以通过描述性、预测性和规范性建模来识别模式和预测未来结果。数据挖掘在许多行业都很有帮助，包括零售和医疗保健。

机器学习：机器学习是指一种创建统计模型的高级分析工具。这些模型基于数据模式，计算方法通过监督、无监督、半监督和强化学习来检测这些模式。如今，几乎每个行业都有机器学习应用，因为它们有助于图像识别和文本生成等常用功能。
 

队列分析：群组分析的技术包括通过对用户进行分组和研究每个群体的行为模式来建立适用的洞察力。群组分析可以提供对可能成功并增加客户生命周期价值的营销和广告活动的可见性。

聚类分析：聚类分析过程包括发现数据集中的异同，并生成可视化以呈现见解。聚类分析通常用于营销和保险，可用于识别独特的消费者细分市场。

留存分析：这种技术包括研究不同的客户群体，以深入了解行为模式、消费者影响和保留趋势。保留分析在营销和客户服务中很有用。

复杂事件分析/处理：这种技术涉及实时收集和分析来自多个来源的事件数据，以识别关系并发现模式。经常使用复杂事件分析的行业包括制造、股票市场交易和营销。
 

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