Поиск
Toggle location

В последние годы отмечается существенный рост объемов данных и их значимости для задач аналитики. Одна из самых масштабных задач в автомобильной отрасли — внедрение интеллектуальных технологий для анализа больших массивов данных и работы с ними.

Предиктивная аналитика

Аналитические методы, повышающие точность прогнозов, приобретают все большее значение для поддержки процесса принятия решений. Кроме того, в настоящее время компании сталкиваются с необходимостью оптимизации процесса планирования для решения проблемы несоответствия уровня дополнительных расходов плановым показателям затрат.

Предиктивная аналитика представляет собой комплексный анализ данных за прошлые периоды, позволяющий спрогнозировать вероятное развитие событий. Для прогноза будущей динамики процессов и показателей используются специальные алгоритмы, например, позволяющие спрогнозировать поведение клиентов, рассчитать вероятный показатель объема продаж на одного клиента и провести прямую оценку этих параметров.

Использование различных аналитических инструментов в комплексе позволяет спрогнозировать дальнейшее развитие ситуации, например, вероятность отказа дорогостоящего узла конструкции, и принять соответствующие упреждающие меры. Кроме того, существенное внимание уделяется обработке и интеграции данных, относящихся к разным бизнес-сегментам, поскольку лишь комплексный подход позволяет выявить взаимосвязи между показателями отдельных направлений деятельности. Например, изучение данных о послепродажном обслуживании дает возможность проанализировать динамику износа узлов и агрегатов и устранить соответствующие недостатки в процессе разработки продуктов.

Классические методы анализа данных дополняются инструментами прогнозирования событий. Следуя такой концепции, можно на ранних этапах предугадать будущие изменения, а также легко и быстро выявить значимые тренды и взаимозависимости. Использование возможностей предиктивной аналитики уже обеспечивает убедительное конкурентное преимущество профессиональным аналитикам.

Предиктивная аналитика обычно сопряжена с рядом трудностей, среди которых:

  • Работа с данными, представленными в разных форматах и созданными в разных системах
  • Анализ и определение значимой информации
  • Обеспечение безопасности данных
  • Качество и согласованность данных
  • Инфраструктура больших данных

Компания BearingPoint успешно реализовала ряд проектов по внедрению инструментов предиктивной аналитики и имеет обширный опыт разработки и внедрения бизнес-процессов в автомобильной отрасли.

Визуальная аналитика

Для комплексного изучения больших массивов данных крайне важно обеспечить четкую визуализацию и соответствующую предварительную обработку информации, что позволяет анализировать и использовать такие данные с максимальной эффективностью.

Бизнес-пользователи средств визуальной аналитики могут извлекать знания из имеющихся данных и интуитивно определять тенденции и сценарии развития событий. Задача методов визуальной аналитики — обеспечение возможности делать выводы на основе анализа чрезвычайно объемных и сложных массивов данных, упрощая их восприятие. Данный подход объединяет мощный потенциал автоматического анализа данных и человеческую способность быстро выявлять визуально представленные закономерности или тенденции. Например, в области управления гарантийным обслуживанием с помощью инструментов визуальной аналитики можно проанализировать возможные причины неполадок двигателей определенных серий. Возможности визуализации позволяют получить более глубокое понимание ситуации и сделать новые выводы на основе анализа причин с целью разработки максимально оперативных упреждающих мер.

Визуализация больших массивов данных также обеспечивает получение дополнительных выводов и следующих преимуществ:

  • Оперативное выявление возможностей и рисков в режиме реального времени
  • Быстрое реагирование на возникающие возможности развития бизнеса, актуальные в течение непродолжительного времени
  • Использование нестандартных конструктивных методов наглядного представления информации позволяет проводить быструю комплексную оценку данных
  • Определение взаимосвязей между элементами данных в рамках всего комплекса различных массивов данных
  • Визуализация данных и потоков данных способствует более эффективному выявлению закономерностей, взаимосвязей и тенденций

Аналитика самообслуживания

Следующий этап развития процессов обработки данных и аналитики — самостоятельное применение бизнес-пользователями методов анализа, обработки и представления данных. Многие инструменты аналитики уже достигли крайне высокого уровня «зрелости», с выходом на этап масштабной автоматизации. Это позволяет неподготовленным пользователям без специальных знаний в области ИТ, например, инженерам или менеджерам по запчастям, самостоятельно формировать алгоритмы специального анализа и исследований данных по мере необходимости. Инструменты аналитики самообслуживания включают в себя возможности бизнес-аналитики самообслуживания, т. е. формирования отчетов в соответствии с собственными потребностями, и используют статистические модели для выявления новых закономерностей. Такой подход делает использование аналитических инструментов доступным для неспециалистов и позволяет быстро реагировать на изменение приоритетов. В случае повторяющихся задач бизнес-пользователи могут гибко изменять определенные параметры данных и быстро находить нужные решения.

Преимущества работы с BearingPoint

  • Поддержка принятия решений на основе практического опыта
  • Эффективное получение необходимой информации из больших массивов данных
  • Комплексное представление имеющихся данных и понимание будущих тенденций
  • Повышение уровня удовлетворенности клиентов