Nykyään jokaisella organisaatiolla on käytettävissään enemmän dataa kuin koskaan. Mutta merkityksellisten oivallusten saaminen siitä toiminnan tehokkuuden parantamiseksi on edelleen suuri haaste. Data Analytics näyttää olevan käytännöllinen ratkaisu tähän ongelmaan.

Mikä on Data Analytics

Data Analytics viittaa prosessiin, jossa tutkitaan suuria määriä Big Dataa^{(Big Data)(Big Data)} piilotettujen kuvioiden, korrelaatioiden ja muiden oivallusten paljastamiseksi erikoistuneiden järjestelmien ja ohjelmistojen avulla.

Se on trendikäs käytäntö, jota monet yritykset omaksuvat ja omaksuvat saadakseen kilpailuetua kilpailijoihin verrattuna ja kasvattaakseen uutta tuloa. Ensin on kuitenkin tärkeää ymmärtää sen maisema (tyypit, haasteet ja mahdollisuudet) ennen kuin laitat sen sovellukseen.

Markkinoiden näkökulmasta on välttämätöntä valita oikeantyyppiset Data Analytics -työkalut tietojen analysointiin.

Data Analytics -työkalut^{(Data Analytics Tools)} voidaan jakaa kahteen perustyyppiin:

1. Yksinkertainen data-analytiikka^{(Simple Data analytics)}

Keskittyy pääasiassa jo tapahtuneen tapahtuman kuvaukseen, sen perimmäisten syiden löytämiseen ja oivallusten tarjoamiseen.

1. Monimutkainen tietoanalyysi^{(Complex Data Analytics)}

se voidaan jakaa edelleen alakategorioihin

• Ennustava mallinnus^{(Predictive Modelling)} – kerätty data louhitaan tulevia tilanteita ja käyttäytymistä kuvaavia malleja varten.
• Preskriptiivinen mallinnus^{(Prescriptive Modelling)} – yhdistää ennakoivan analytiikan tulokset ehdottaakseen korjattua toimintatapaa, joka voi hyödyntää ennustettuja skenaarioita.

Riippuen organisaatiosi halusta data-analyysiin^{(Data Analysis)} , voit harkita mitä tahansa yllä olevista Data Analytics -sovelluksesta käsittelemään suuria tietomääriä, parantamaan sen toiminnan tehokkuutta ja kasvattamaan uusia tuloja.

Mihin Data Analyticsia käytetään

Jopa yksinkertaisissa tuotteissa on joskus erittäin monimutkaisia ​​mahdollisia ongelmia, joten erilaisia ​​permutaatioita/toimivia ratkaisuja on sisällytettävä Data -analytiikan kautta tilanteen nopeaan ratkaisemiseen. ^(Data)Muita mahdollisia etuja ovat mm.

Nopeampi ja parempi päätöksenteko^{(Faster and better decision-making)}

Uusien tietolähteiden analysoinnin ansiosta yritykset voivat analysoida tietoja välittömästi – ja tehdä päätöksiä oppimansa perusteella.

Kustannusten vähentäminen^{(Cost reduction)}

Pilvipohjainen analytiikka tuo merkittäviä kustannusetuja. Se auttaa tunnistamaan tehokkaampia tapoja harjoittaa liiketoimintaa sen sijaan, että luottaisi vanhaan yritys- ja erehdyskokemukseen.

Uusia tuotteita ja palveluita^{(New products and services)}

Koska asiakkaiden tarpeita ja tyytyväisyyttä voidaan mitata analytiikan avulla, useammat yritykset pystyvät nyt kehittämään uusia tuotteita vastaamaan asiakkaiden tarpeita.

Rahanpesun uhan hillitseminen^{(Curbing money laundering menace)}

Rahanpesuriskit^(Money) ovat monimutkaistuneet ja mitoituneet viime vuosina. Tietojen^(Data) analysointi on osoittautunut valtavaksi avuksi kansainvälisen rikollisuuden ja rahanpesun havaitsemisessa ja seuraamisessa, mikä vahvistaa sääntelykehyksen täytäntöönpanoa.

Toivottavasti tämä antaa sinulle peruskäsityksen Data Analyticsista.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Todaу, every оrganіzation has more data than ever at іts disposal. But deriving meaningful insights from it to improve operational efficiency remains а potent challenge. Data Analytics appears to be a practical solution for this problem.

What is Data Analytics

Data Analytics refers to the process of examining copious amounts of Big Data to uncover hidden patterns, correlations and other insights with the aid of specialized systems and software.

It is a trending practice that many companies are embracing and adopting to gain competitive advantages over business rivals and drive new revenue. However, it is first essential to first understand its landscape (types, challenges, and opportunities) before putting it into the application.

From a market perspective, it’s necessary to choose the right type of Data Analytics tools for data analysis.

Data Analytics Tools can be distinguished into 2 basic types:

1. Simple Data analytics

Mainly focuses on the description of an event that has already occurred, finding its root causes and offering insights.

1. Complex Data Analytics

it can be further sub-categorized into

• Predictive Modelling – data collected is mined for patterns indicative of future situations and behaviors.
• Prescriptive Modelling – subsumes the results of predictive analytics to suggest a corrected course of action that can take advantage of the predicted scenarios.

Depending on the appetite for Data Analysis of your organization, you can consider any of the above data Data Analytics application to handle large volumes of data, improve its operational efficiency and drive new revenue.

What is Data Analytics used for

Even the simple products sometimes have very complex potential problems and so different permutations/working solutions via Data analytics need to be incorporated to quickly resolve the situation. Other potential benefits include,

Faster and better decision-making

With the ability to analyze new sources of data, businesses are able to analyze information immediately – and make decisions based on what they’ve learned.

Cost reduction

Cloud-based analytics bring significant cost advantages. It helps in identifying more efficient ways of doing business rather than relying on archaic trial and error experience.

New products and services

With the ability to gauge customer needs and satisfaction through analytics, more companies are now in a position to develop new products to meet customers’ needs.

Curbing money laundering menace

Money laundering risks have grown in complexity and scale in recent years. Data analytics has proved of immense help in detecting and pursuing transnational crime and money laundering, thereby strengthen regulatory framework enforcement approach.

Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.

Related posts

• Mikä on Big Data - yksinkertainen selitys esimerkin kanssa

• Mitä eroa on datalla ja tiedolla

• Big Datan kulutus. Mitkä ovat Big Datan käyttötarkoitukset.

• Drupalin asentaminen WAMP:n avulla Windowsissa

• Parhaat ohjelmistot ja laitteistot Bitcoin-lompakot Windowsille, iOS:lle, Androidille

• Fix Partner ei muodostanut yhteyttä reititinvirheeseen TeamViewerissa Windows 10:ssä

• Mitä ovat virtuaaliset luottokortit ja miten ja mistä niitä saa?

• Ero analogisten, digitaalisten ja hybriditietokoneiden välillä

• Whiteboard Fox on ilmainen online-taulu, joka mahdollistaa reaaliaikaisen jakamisen

• Microsoft Identity Manager: Ominaisuudet, Lataa

• Online maineenhallintavinkkejä, -työkaluja ja -palveluita

• Videoneuvottelujen etiketti, vinkit ja säännöt, joita sinun on noudatettava

• Yhdeksän Nostalgic Tech Soundia, joita et todennäköisesti ole kuullut vuosiin

• Kuinka asentaa Windows 95 Windows 10:een

• Mikä on magneettilinkki ja kuinka magneettilinkit avataan selaimessa

• Zip-tiedosto on liian suuri virhe ladattaessa tiedostoja DropBoxista

• Tätä tiliä ei ole linkitetty mihinkään Mixer-tiliin

• Kuinka sulkea Payoneer-tilisi?

• SMS-järjestäjä: koneoppimisen tuottama SMS-sovellus

• NASAn Eyes auttaa sinua tutkimaan universumia astronautien tavoin