Phenquestions
Сегодня в распоряжении каждой организации больше данных, чем когда-либо. Но извлечение из этого значимого понимания для повышения операционной эффективности остается серьезной проблемой. Аналитика данных кажется практическим решением этой проблемы.
Что такое аналитика данных
Под аналитикой данных понимается процесс изучения большого количества Большое количество данных обнаруживать скрытые закономерности, корреляции и другие идеи с помощью специализированных систем и программного обеспечения.
Это популярная практика, которую многие компании принимают и применяют, чтобы получить конкурентные преимущества перед конкурентами и получить новые доходы. Однако сначала важно понять его ландшафт (типы, проблемы и возможности), прежде чем применять его в приложении.
С точки зрения рынка необходимо выбрать правильный тип инструментов Data Analytics для анализа данных.
Инструменты аналитики данных можно разделить на 2 основных типа:
- Простая аналитика данных
В основном фокусируется на описании события, которое уже произошло, поиске его первопричин и предложениях.
- Комплексная аналитика данных
его можно далее подразделить на
- Прогнозное моделирование - собранные данные собираются для выявления шаблонов, указывающих на будущие ситуации и поведение.
- Предписательное моделирование - 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 Analytics для обработки больших объемов данных, повышения его операционной эффективности и получения новых доходов.
Для чего используется Data Analytics
Даже простые продукты иногда имеют очень сложные потенциальные проблемы, поэтому для быстрого разрешения ситуации необходимо использовать различные варианты / рабочие решения с помощью аналитики данных. Другие потенциальные преимущества включают:,
Более быстрое и эффективное принятие решений
Благодаря способности анализировать новые источники данных предприятия могут немедленно анализировать информацию и принимать решения на основе того, что они узнали.
Снижение цены
Облачная аналитика дает значительные преимущества в затратах. Это помогает определять более эффективные способы ведения бизнеса, а не полагаться на архаичный опыт проб и ошибок.
Новые продукты и услуги
Благодаря способности оценивать потребности и степень удовлетворенности клиентов с помощью аналитики, все больше компаний теперь могут разрабатывать новые продукты для удовлетворения потребностей клиентов.
Сдерживание угрозы отмывания денег
Риски отмывания денег стали более сложными и масштабными в последние годы. Аналитика данных оказалась огромной помощью в обнаружении и преследовании транснациональной преступности и отмывания денег, тем самым укрепляя подход к обеспечению соблюдения нормативной базы.
Надеюсь, это даст вам общее представление об аналитике данных.
