Dziś każda organizacja ma do dyspozycji więcej danych niż kiedykolwiek. Jednak uzyskanie z niego znaczących informacji w celu poprawy wydajności operacyjnej pozostaje poważnym wyzwaniem. Praktycznym rozwiązaniem tego problemu wydaje się być analiza danych .^{(Data Analytics)}

Co to jest analiza danych

Analiza danych^{(Data Analytics)} odnosi się do procesu badania dużych ilości Big Data w celu wykrycia ukrytych wzorców, korelacji i innych spostrzeżeń za pomocą wyspecjalizowanych systemów i oprogramowania.

Jest to popularna praktyka, którą wiele firm stosuje i stosuje w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej nad rywalami biznesowymi i generowania nowych przychodów. Jednak najpierw ważne jest, aby najpierw zrozumieć jego krajobraz (rodzaje, wyzwania i możliwości) przed wprowadzeniem go do aplikacji.

Z punktu widzenia rynku konieczny jest wybór odpowiedniego typu narzędzi Data Analytics do analizy danych.

Narzędzia do analizy danych^{(Data Analytics Tools)} można podzielić na 2 podstawowe typy:

1. Prosta analiza danych^{(Simple Data analytics)}

Skupia się głównie na opisie zdarzenia, które już zaszło, odnalezieniu jego przyczyn i zaoferowaniu wglądu.

1. Kompleksowa analiza danych^{(Complex Data Analytics)}

można go dalej podzielić na podkategorie na

• Modelowanie predykcyjne^{(Predictive Modelling)} – zebrane dane są wydobywane w celu znalezienia wzorców wskazujących na przyszłe sytuacje i zachowania.
• Modelowanie preskryptywne^{(Prescriptive Modelling)} – łączy wyniki analiz predykcyjnych, aby zasugerować skorygowany kierunek działań, który może wykorzystać przewidywane scenariusze.

W zależności od apetytu na analizę danych^{(Data Analysis)} w Twojej organizacji, możesz rozważyć zastosowanie dowolnej z powyższych aplikacji Data Analytics do obsługi dużych ilości danych, poprawy jej wydajności operacyjnej i generowania nowych przychodów.

Do czego służy analiza danych

Nawet proste produkty mają czasami bardzo złożone potencjalne problemy, dlatego w celu szybkiego rozwiązania sytuacji należy wprowadzić różne permutacje/rozwiązania robocze za pośrednictwem analityki danych . ^(Data)Inne potencjalne korzyści obejmują:

Szybsze i lepsze podejmowanie decyzji^{(Faster and better decision-making)}

Dzięki możliwości analizowania nowych źródeł danych firmy mogą natychmiast analizować informacje i podejmować decyzje w oparciu o zdobytą wiedzę.

Redukcja kosztów^{(Cost reduction)}

Analizy w chmurze przynoszą znaczne korzyści kosztowe. Pomaga w identyfikacji bardziej efektywnych sposobów prowadzenia działalności, zamiast polegać na archaicznych doświadczeniach prób i błędów.

Nowe produkty i usługi^{(New products and services)}

Dzięki możliwości oceny potrzeb i satysfakcji klientów za pomocą analiz, więcej firm może teraz opracowywać nowe produkty, aby zaspokoić potrzeby klientów.

Ograniczanie zagrożenia praniem brudnych pieniędzy^{(Curbing money laundering menace)}

W ostatnich latach złożoność i skala ryzyka prania pieniędzy^(Money) wzrosły. Analiza danych^(Data) okazała się niezwykle pomocna w wykrywaniu i ściganiu przestępczości międzynarodowej i prania pieniędzy, wzmacniając w ten sposób podejście do egzekwowania ram regulacyjnych.

Mam nadzieję, że to daje podstawowe pojęcie o analizie danych.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Today, every organіzаtion has more data than ever at its dispоsаl. But deriνing meaningful insights from it to improνe operational efficiencу remains a 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

• Czym są Big Data — proste wyjaśnienie z przykładem

• Jaka jest różnica między danymi a informacjami?

• Zużycie dużych zbiorów danych. Jakie są zastosowania Big Data.

• Jak zainstalować Drupala za pomocą WAMP w systemie Windows

• Najlepsze oprogramowanie i sprzęt Portfele Bitcoin dla Windows, iOS, Android

• Jak zrobić kartę zaproszenia na komputerze z systemem Windows

• Jak usunąć swoje konto LastPass?

• Whiteboard Fox to bezpłatna tablica internetowa, która umożliwia udostępnianie w czasie rzeczywistym

• Najlepsze plecaki na laptopa dla mężczyzn i kobiet

• Organizator SMS: Aplikacja SMS oparta na uczeniu maszynowym

• Jak chronić i zabezpieczać dokumenty PDF hasłem za pomocą LibreOffice

• Jak zainstalować Windows 95 na Windows 10?

• Plik zip jest zbyt duży błąd podczas pobierania plików z DropBox

• Etykieta wideokonferencji, wskazówki i zasady, których należy przestrzegać

• Skonfiguruj darmową internetową stację radiową na komputerze z systemem Windows

• Zablokowany dostęp do Plex Server i ustawień serwera? Oto poprawka!

• Aplikacja do przesyłania wiadomości sesyjnych zapewnia silne zabezpieczenia; Numer telefonu nie jest wymagany!

• Konwertuj linki Magnet na linki bezpośredniego pobierania za pomocą Seedr

• Jak szyfrować i dodawać hasła do dokumentów LibreOffice

• Najlepsze funkcje w LibreOffice Calc