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2022/09/28第1424期 | 訂閱/退訂 | 看歷史報份
 
 
本週精選
管理格言  
AI大數據分析:AI大數據分析驅動保險業數位轉型 (四)
管理格言
希梅內斯 諾華藥廠CEO
一個人沒有辦法瞭解一件事,就不可能相信它,以及為它採取行動。
AI大數據分析:AI大數據分析驅動保險業數位轉型 (四)
陳素敏 顧問

【數據分析四階段】

大家較熟知的Garner「數據分析成熟度」,是依據「困難度」(Difficulty)與價值 (Value),分為以下四個階段:。

一、描述性分析 (Descriptive Analytics)
能幫助回答已經發生的事件(What happened)?偏重過去資料分析,是屬於後見之明 (Hindsight)。依據歷史資料有助於發展KPI指標,所產生報表能提供組織銷售與財務績效的資訊。

二、診斷性分析 (Diagnostic Analytics)
可幫助回答事件為什麼會發生 (Why did it happen)?可協助辨識出異常資料,並蒐集相關的異常資料,再使用統計技術去發掘異常資料間的關聯性與趨勢。

三、預測性分析 (Predictive Analytics)
可幫助回答未來會發生什麼 (What will happen)?是屬於洞察力 (Insight),利用歷史資料去辨識趨勢,並判定該事件未來是否會再發生,使用技術包括統計與機器學習,例如迴歸分析、決策樹、類神經網路等。

四、指示性分析 (Prescriptive Analytics)
可幫助回答應採取什麼行動去達成所欲目標 (How can we make it happened)?依賴機器學習策略在龐大資料中找出其型態 (Pattern),趨向優化,是有先見之明的遠見 (Foresight)。

圖3:數據分析成熟度


目前企業常見報表與視覺化商業智慧,大多落於上述第一~二階段,AI大數據分析,則能涵蓋第一~四階段,提供異常監控與預警,進行數據探索 (例如根因/分群/異常/關聯分析),以及預測、模擬與優化。

商業智慧 (Business Intelligence, 簡稱BI)的發展,是先從Windows-based應用程式、Web-based應用程式到Cloud-based的雲端應用程式,結合資料科學,包括統計、資料探勘、R/Python/Matlab、AutoML等,再整合成商業科學。隨著科技發展,使用者從早期技術導向(Technical BI)的資訊專家 (IT),逐步走向自助型(Self-service BI)的分析人員 (DA)。近年”Low Code”與”No Code”盛行,無需統計與程式技能,大幅降低使用門檻,將走向終端使用者(End-user BI)的OT用戶自行作業。

陳素敏顧問簡介

(歡迎有興趣的保險公司洽詢陳素敏顧聯絡)

 
 
   
     
 
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