- Главная
- Что Data mining может, а чего нет?
- Стандарт применения Data mining-а CRISP – DM
- Что такое предиктивная аналитика? (Predictive analytics)
- Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining
- Data Mining
- RFM-cегментация для увеличения отклика на кампании
- Оцениваем эффективность на основе ROI
- Как оценить эффект от маркетинговой кампании?
- А как Вы формируете отчеты?
Блог
О тонкости архитектурных суждений
Чем полезен Архимейт? Совсем не тем, что это еще одна нотация... Архимейт заставляет думать, думать тонко! И это очень полезно как начинающему бизнес-аналитику, так и тем, кто отлаживает свой бизнес.
Возьмем к примеру фразу N-ского аналитика или просто фразу с совещания, например, такую: "Регистрация заказа". Участники совещания могут обсуждать эту тему час, два, неделю, месяцы, год, но никто не потрудится выяснить о чем идет речь. А речь идти может о следующем:
"Регистрация заказа" - это функция некого отдела, например, отдела продаж. Или это обязанность продавца Иванова.
"Регистрация заказа" - это функция программного продукта класса SFA Sales Force Automation System
"Регистрация заказа" - это бизнес-сервис, которые выполняет N-ское подразделение компании для отдела продаж
"Регистрация заказа" - это шаг в процессе продаж.
На всё это в Архимейт 2.0 есть своя сущность, со своими свойствами и специфичным для данной сущности поведением. Именно это и заставляет бизнес-аналитика думать тоньше, чем просто блистать эрудицией.
- Главная
- Что Data mining может, а чего нет?
- Стандарт применения Data mining-а CRISP – DM
- Что такое предиктивная аналитика? (Predictive analytics)
- Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining
- Data Mining
- RFM-cегментация для увеличения отклика на кампании
- Оцениваем эффективность на основе ROI
- Как оценить эффект от маркетинговой кампании?
- А как Вы формируете отчеты?
Блог