Сегодня в распоряжении каждой организации больше данных, чем когда-либо. Но получение осмысленной информации для повышения операционной эффективности остается серьезной проблемой. Аналитика данных^{(Data Analytics)} представляется практическим решением этой проблемы.

Что такое аналитика данных

Аналитика данных^{(Data Analytics)} относится к процессу изучения больших объемов больших данных^{(Big Data)(Big Data)} для выявления скрытых закономерностей, корреляций и других сведений с помощью специализированных систем и программного обеспечения.

Это трендовая практика, которую многие компании перенимают и внедряют, чтобы получить конкурентные преимущества перед конкурентами и увеличить доход. Тем не менее, сначала важно сначала понять его ландшафт (типы, проблемы и возможности), прежде чем помещать его в приложение.

С точки зрения рынка необходимо выбрать правильный тип инструментов Data Analytics для анализа данных.

Инструменты анализа данных^{(Data Analytics Tools)} можно разделить на 2 основных типа:

1. Простая аналитика данных^{(Simple Data analytics)}

Основное внимание уделяется описанию уже произошедшего события, поиску его первопричин и предложению идей.

1. Комплексная аналитика данных^{(Complex Data Analytics)}

его можно дополнительно подразделить на

• Прогнозное моделирование^{(Predictive Modelling)} — собранные данные анализируются для выявления моделей, указывающих на будущие ситуации и поведение.
• Предписывающее моделирование^{(Prescriptive Modelling)} — включает результаты прогнозной аналитики, чтобы предложить скорректированный курс действий, который может использовать преимущества прогнозируемых сценариев.

В зависимости от аппетита вашей организации к анализу данных вы можете рассмотреть любое из вышеперечисленных приложений ^{(Data Analysis)}Data Analytics для обработки больших объемов данных, повышения его операционной эффективности и получения новых доходов.

Для чего используется аналитика данных

Даже простые продукты иногда имеют очень сложные потенциальные проблемы, поэтому для быстрого разрешения ситуации необходимо использовать различные перестановки / рабочие решения с помощью анализа данных . ^(Data)Другие потенциальные преимущества включают,

Более быстрое и качественное принятие решений^{(Faster and better decision-making)}

Имея возможность анализировать новые источники данных, предприятия могут немедленно анализировать информацию и принимать решения на основе того, что они узнали.

Снижение цены^{(Cost reduction)}

Облачная аналитика дает значительные преимущества в затратах. Это помогает определить более эффективные способы ведения бизнеса, а не полагаться на архаичный опыт проб и ошибок.

Новые продукты и услуги^{(New products and services)}

Имея возможность оценивать потребности и степень удовлетворенности клиентов с помощью аналитики, теперь все больше компаний могут разрабатывать новые продукты для удовлетворения потребностей клиентов.

Борьба с угрозой отмывания денег^{(Curbing money laundering menace)}

В последние годы риски отмывания^(Money) денег стали более сложными и масштабными. Аналитика данных^(Data) оказала огромную помощь в выявлении и преследовании транснациональной преступности и отмывания денег, тем самым укрепив подход к обеспечению соблюдения нормативно-правовой базы.

Надеюсь, это дало вам некоторое базовое представление о том, что такое аналитика данных.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Tоday, every orgаnization has more data than ever at its disposal. But deriving meaningful insights from it to imprоve operational efficiency 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

• Что такое Big Data - простое объяснение с Example

• В чем разница между Data and Information

• Big Data Consumption. Каковы использование Big Data

• Как установить Drupal с помощью WAMP на Windows

• Best Software & Hardware Bitcoin Wallets для Windows, iOS, Android

• Video Этикет конференц-связи, советы и правила, которые вам нужно следовать

• Что такое Magnet link и как открыть Magnet link S в браузере

• Что такое Blue Whale Challenge Dare Game

• 10 лучших USB LED лампы для ноутбуков

• Лучшие возможности в LibreOffice Calc

• SMS Organizer: SMS Application Powered на Machine Learning

• Что такое Virtual Credit Cards и как и где вы их получаете?

• Как использовать Template для создания документа с LibreOffice

• E-Waste management, переработка, утилизация, факты, проблемы, решения

• Приложение Session Messaging предлагает сильную безопасность; Требуется номер No phone!

• NASA's Eyes помогает вам исследовать Universe, как Astronauts

• Что означает NFT и как создать NFT Digital Art?

• Как создать Самозаверяющие SSL Certificates в Windows 10

• Fix Partner не подключался к ошибке маршрутизатора в TeamViewer на Windows 10

• Best Laptop Backpacks для Men and Women