Днес всяка организация разполага с повече данни от всякога. Но извличането на смислени прозрения от него за подобряване на оперативната ефективност остава силно предизвикателство. Анализът на данните^{(Data Analytics)} изглежда е практично решение за този проблем.

Какво е Анализ на данни

Анализът на данни^{(Data Analytics)} се отнася до процеса на изследване на големи количества големи данни^{(Big Data)(Big Data)} за разкриване на скрити модели, корелации и други прозрения с помощта на специализирани системи и софтуер.

Това е популярна практика, която много компании възприемат и възприемат, за да спечелят конкурентни предимства пред бизнес конкурентите и да привличат нови приходи. Въпреки това, първо е важно първо да разберете неговия пейзаж (видове, предизвикателства и възможности), преди да го поставите в приложението.

От пазарна гледна точка е необходимо да изберете правилния тип инструменти за анализ на данни^{(Data Analytics)} за анализ на данни.

Инструментите за анализ на данни^{(Data Analytics Tools)} могат да бъдат разграничени в 2 основни типа:

1. Прост анализ на данни^{(Simple Data analytics)}

Основно се фокусира върху описанието на събитие, което вече се е случило, намиране на неговите първопричини и предлагане на прозрения.

1. Комплексен анализ на данни^{(Complex Data Analytics)}

може да бъде допълнително подкатегоризиран

• Предиктивно моделиране^{(Predictive Modelling)} – събраните данни се извличат за модели, показващи бъдещи ситуации и поведение.
• Предписващо моделиране^{(Prescriptive Modelling)} – включва резултатите от предсказуемия анализ, за ​​да предложи коригиран курс на действие, който може да се възползва от предвидените сценарии.

В зависимост от апетита за анализ^{(Data Analysis)} на данни на вашата организация, можете да обмислите някое от горните приложения за анализ на ^(Analytics)данни^(Data) за обработка на големи обеми данни, подобряване на оперативната му ефективност и привличане на нови приходи.

За какво се използва Анализ на данни

Дори простите продукти понякога имат много сложни потенциални проблеми и затова е необходимо да се включат различни пермутации/работни решения чрез анализ на данни , за да се разреши бързо ситуацията. ^(Data)Други потенциални ползи включват,

По-бързо и по-добро вземане на решения^{(Faster and better decision-making)}

Със способността си да анализират нови източници на данни, фирмите могат да анализират информацията незабавно – и да вземат решения въз основа на това, което са научили.

Намаляване на разходите^{(Cost reduction)}

Облачните анализи носят значителни предимства в разходите. Помага при идентифицирането на по-ефективни начини за правене на бизнес, вместо да се разчита на архаични опити и грешки.

Нови продукти и услуги^{(New products and services)}

Със способността да оценяват нуждите и удовлетвореността на клиентите чрез анализи, повече компании вече са в състояние да разработват нови продукти, за да отговорят на нуждите на клиентите.

Ограничаване на заплахата от пране на пари^{(Curbing money laundering menace)}

Рисковете от изпиране^(Money) на пари нараснаха по сложност и мащаб през последните години. Анализът на данни^(Data) се оказа от огромна помощ при разкриването и преследването на транснационална престъпност и пране на пари, като по този начин укрепва подхода за прилагане на регулаторната рамка.

Надяваме се, че това ви дава някаква основна представа за анализа на данни.^{(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 organization has more data than evеr at itѕ disposal. But deriving mеaningful insights from іt to improvе oрerational efficiency remаins a potеnt 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

• Какво представляват големите данни - просто обяснение с пример

• Каква е разликата между данни и информация

• Консумация на големи данни. Каква е употребата на големите данни.

• Как да инсталирате Drupal с помощта на WAMP на Windows

• Най-добрият софтуер и хардуер Bitcoin портфейли за Windows, iOS, Android

• Как да направите покана на компютър с Windows

• Управление на електронните отпадъци, рециклиране, обезвреждане, факти, проблеми, решения

• Най-добрите функции в LibreOffice Calc

• Съвети за пазаруване за Кибер понеделник и Черен петък, които искате да следвате

• Преобразувайте магнитни връзки в връзки за директно изтегляне с помощта на Seedr

• Донесете предимствата на вашето собствено устройство (BYOD), най-добри практики и др.

• Очите на НАСА ви помагат да изследвате Вселената като астронавти

• Какво представляват „чип и ПИН“ или EMV кредитни карти

• Как да изтриете вашия LastPass акаунт

• Настройте безплатно интернет радиостанция на компютър с Windows

• Fix Partner не се свърза с грешка на рутера в TeamViewer на Windows 10

• Как да инсталирате Windows 95 на Windows 10

• Whiteboard Fox е безплатна онлайн бяла дъска, която позволява споделяне в реално време

• Заключени сте от настройките на Plex сървър и сървър? Ето поправката!

• Приложението за съобщения за сесии предлага силна сигурност; Не се изисква телефонен номер!