Phenquestions
I dag har hver organisasjon mer data enn noensinne til rådighet. Men å hente meningsfull innsikt fra den for å forbedre driftseffektiviteten er fortsatt en sterk utfordring. Dataanalyse ser ut til å være en praktisk løsning for dette problemet.
Hva er Data Analytics
Data Analytics refererer til prosessen med å undersøke store mengder Stor Data å avdekke skjulte mønstre, sammenhenger og annen innsikt ved hjelp av spesialiserte systemer og programvare.
Det er en trendende praksis som mange selskaper omfavner og vedtar for å oppnå konkurransefortrinn i forhold til forretningskonkurrenter og øke nye inntekter. Det er imidlertid først viktig å først forstå landskapet (typer, utfordringer og muligheter) før du legger det inn i applikasjonen.
Fra et markedsperspektiv er det nødvendig å velge riktig type Data Analytics-verktøy for dataanalyse.
Data Analytics-verktøy kan skilles ut i to grunnleggende typer:
- Enkel dataanalyse
Fokuserer hovedsakelig på beskrivelsen av en hendelse som allerede har skjedd, å finne grunnårsakene og gi innsikt.
- Kompleks dataanalyse
den kan ytterligere underkategoriseres i
- Forutsigbar modellering - dataene som samles inn blir utvunnet for mønstre som indikerer fremtidige situasjoner og atferd.
- Reseptiv modellering - underkaster resultatene av prediktiv analyse for å foreslå en korrigert fremgangsmåte som kan dra nytte av de forutsagte scenariene.
Avhengig av appetitten for dataanalyse av organisasjonen din, kan du vurdere hvilken som helst av ovennevnte data-data-applikasjoner for å håndtere store datamengder, forbedre driftseffektiviteten og øke nye inntekter.
Hva brukes Data Analytics til
Selv enkle produkter har noen ganger veldig komplekse potensielle problemer, og forskjellige permutasjoner / arbeidsløsninger via dataanalyse må innarbeides for raskt å løse situasjonen. Andre potensielle fordeler inkluderer,
Raskere og bedre beslutningstaking
Med muligheten til å analysere nye datakilder, er bedrifter i stand til å analysere informasjon umiddelbart - og ta beslutninger basert på hva de har lært.
Kostnadsreduksjon
Cloud-basert analyse gir betydelige kostnadsfordeler. Det hjelper med å identifisere mer effektive måter å drive forretning på i stedet for å stole på arkaisk prøve- og feilopplevelse.
Nye produkter og tjenester
Med muligheten til å måle kundenes behov og tilfredshet gjennom analyser, er flere selskaper nå i stand til å utvikle nye produkter for å møte kundenes behov.
Demper trussel om hvitvasking av penger
Hvitvaskingsrisiko har vokst i kompleksitet og omfang de siste årene. Dataanalyse har vist seg å være enorm hjelp til å oppdage og forfølge grenseoverskridende kriminalitet og hvitvasking, og styrker dermed tilnærmingen til regelverkshåndhevelse.
Håper dette gir deg noen grunnleggende ideer om Data Analytics handler om.
