Šiandien kiekviena organizacija turi daugiau nei bet kada turimų duomenų. Tačiau iš to išplaukiant prasmingų įžvalgų, siekiant pagerinti veiklos efektyvumą, tebėra sunkus iššūkis. Duomenų analizė atrodo, yra praktinis šios problemos sprendimas.
Kas yra "Data Analytics"?
Duomenų analizė susijusi su dideliu "Google" kiekio tyrimo procesu Dideli duomenys atskleisti paslėptus modelius, koreliacijos ir kitos įžvalgos specializuotų sistemų ir programinės įrangos pagalba.
Tai tendencija, kurią daugelis kompanijų įgyja ir įgyja, norėdami įgyti konkurencinių pranašumų prieš verslo konkurentus ir pritraukti naujų pajamų. Vis dėlto pirmiausia svarbu iš pradžių suprasti jo kraštovaizdį (tipus, iššūkius ir galimybes), prieš pateikdami paraišką.
Rinkos požiūriu reikia pasirinkti tinkamą duomenų analizės įrankių tipą duomenų analizei.
Duomenų analizės įrankiai gali būti išskirti į 2 pagrindinius tipus:
Paprasta duomenų analizė
Daugiausia dėmesio skiriama anksčiau įvykusio įvykio apibūdinimui, pagrindinių priežasčių nustatymui ir siūlomoms įžvalgoms.
Sudėtingų duomenų analizė
jis gali būti papildomai suskirstytas į kategorijas
- Prognozuojamas modeliavimas - surinkti duomenys išgaunami modeliams, kurie rodo būsimas situacijas ir elgseną.
- Prescriptive Modeling - apibendrina nuspėjamojo analizės rezultatus, kad pasiūlytų ištaisytą veiksmą, kuris galėtų pasinaudoti numatytais scenarijais.
Atsižvelgiant į jūsų organizacijos duomenų analizės apetitą, galite apsvarstyti bet kurį iš aukščiau pateiktų duomenų "Data Analytics" programos, kad galėtumėte tvarkyti didelius duomenų kiekius, pagerinti našumą ir padidinti naujas pajamas.
Kas naudojama "Data Analytics"?
Netgi paprastiems produktams kartais gali būti labai sudėtingų galimų problemų, todėl greitą padėtį reikia išspręsti per "Data analytics" pertvarkymus / darbo sprendimus. Kitos galimos naudos apima
Greitesnis ir geresnis sprendimų priėmimas
Galėdami analizuoti naujus duomenų šaltinius, įmonės gali išanalizuoti informaciją iš karto ir priimti sprendimus, atsižvelgdamos į tai, ką jie sužinojo.
Kainos sumažinimas
Debesis pagrįsta analizė suteikia didelių išlaidų pranašumų. Tai padeda nustatyti veiksmingesnius verslo būdus, o ne pasikliauti archajišku bandymų ir klaidų patirtimi.
Nauji produktai ir paslaugos
Su gebėjimu analizuoti klientų poreikius ir pasitenkinimą analizuodami, dabar įmonės gali kurti naujus produktus, kad atitiktų klientų poreikius.
Apriboti pinigų plovimo grėsmę
Pinigų plovimo rizika pastaraisiais metais išaugo sudėtingiau ir dažniau. Duomenų analizė pasirodė esanti milžiniška pagalba nustatant ir vykdant tarpvalstybinius nusikaltimus ir pinigų plovimą, taip sustiprinant reguliavimo sistemos taikymo metodą.
Tikimės, kad tai suteikia jums keletą pagrindinių "Data Analytics" idėjų.
