Advanced Analytics del 1: låt data driva er verksamhet framåt!



”Behöver vi AI för att få ut mer av vår data?”


För många av våra kunder är det viktigt att vara i framkant och få ut det mesta av sin data. Samtidigt är det vårt mål att lösa kundens problem och frågor på det mest tillfredsställande sätt, vilket betyder att kundens behov sätts före metodval. Därför använder vi oss av en verktygslåda, vilken kan sammanfattas som Advanced Analytics. Om vi jämför ökade insikter med ett berg som bestigs så är Advanced Analytics vägen till toppen.

Advanced Analytics ger oss tillgång till olika strategier att för lösa problem och komma till nya insikter. Vi delar in dessa strategier i tre huvudkategorier; Analytics, Machine Learning och Statistik.



Analytics ­- snabbt komma fram till möjliga insikter

Dataanalys ger insikter om vilka svar och insikter vi kan förvänta oss att få från ett dataset. Beskrivande mått på datasetet visar vilka metoder eller algoritmer som är lämpliga, och om datasetet passar frågeställningen. Analyser och visualiseringar visar vägen framåt och pekar på intressanta leads. Att snabbt, även interaktivt generera insikter är nyckeln för denna explorativa fas; vi letar efter bra idéer och insikter, inte efter svar.


En visuell informativ graf kan till exempel ge insikt i vilka mått som skiljer sig mellan olika typer av kunder, leverantörer, produkter eller annan enhet.


I vår analogi liknar detta orientering och planeringsfasen, där möjliga vägen till toppen undersöks. Planen kan ändras på vägen, dock ger det en bra idé om vart vi ska börja resan, och om toppen kan nås härifrån.




Machine Learning - skapa och förbättra modeller med tillfredsställande prestanda

Machine Learning är den delen av AI-världen som använder statistiska metoder för att uppnå datadrivet skapande och optimering av modeller. Det betyder att med Machine Learning skapas predikteringar och beslutsprocesser utan att dessa behöver vara explicit modellerade. Genom att algoritmen tränar på historiskt data och hittar en optimal modell kan denna modell uppnå automatisering av en process (såsom klassificering i kategorier), prediktion av händelser i framtiden eller avslöja “dolda insikter”. Mer avancerade algoritmer kan dessutom fortsätta med optimeringen när ny information kommer in.


Machine Learning – en del av Artificiell Intelligens (AI), och mycket mer omfattandet än bara Deep Learning. Klustring, tidsserieprediktion, regression och klassificering är alla också del av machine learning redskapslådan.




Machine Learning är ett sätt att bestiga berget. Om det finns en beprövad rutt, så är det mest effektiv att använda denna. Men ibland behövs det mer avancerad klättring för att nå toppen, eller mer avancerade algoritmer för att hitta svaret!









Statistik - säkerställa rätt metod och rätt slutsats

I den explorativa fasen av ett projekt kan det komma fram många möjliga insikter. Men när det är dags för implementation av den slutliga modellen, så behövs det säkerhet om att insikten är baserat på rätt analys, gjord med en lämplig metod, och som är trovärdig i nuläget och i framtiden. Dessa säkerheter bygger på statistiska beräkningar. Våra statistiska kunskaper sätter ramverket för tillämpningen och utkomsten av Advanced Analytics.


Statistik kan jämföras med säkringen i bergsklättringen, i den betydelsen att den försäkrar att gjorda framsteg är pålitliga. Statistik och algoritmer kan inte garantera att man kommer fram till toppen, det beror på data och frågeställningen. Dock ska de insikter man har fått inte plötsligt kunna falla bort. Statistik kan också jämföras med en riskanalys; om vi tar den här rutten, vad är chansen att vi når verkliga toppen?


Hur kan vi då komma ett steg vidare i vår analys på vårt befintliga data? I nästa Advanced Analytics blogginlägg behandlar vi frågan ”Kan vi göra mer med vårt data”?


Skriven av: Helene van Ettinger-Veenstra

Helene har en Data Scientist och Business Intelligence konsult med en forskningsbakgrund och utbildning i statistik och machine learning. Helene har erfarenhet av komplex data-analys och multidisciplinärt projektarbete.


Vill du har mer information?

Kontakta oss via informationen på vår kontakt-sida.

DrakeStone AB
Teknikringen 10

583 30 Linköping

Org: 556986-6956

© 2020 Drake Analytics