Ma minden szervezet több adattal rendelkezik, mint valaha. De továbbra is komoly kihívást jelent a működési hatékonyság javítása érdekében hasznos ismeretek megszerzése. Az adatelemzés^{(Data Analytics)} praktikus megoldásnak tűnik erre a problémára.

Mi az a Data Analytics

Az adatelemzés^{(Data Analytics)} a nagy mennyiségű Big Data vizsgálatának folyamatára utal, hogy rejtett mintákat, összefüggéseket és egyéb betekintéseket tárjon fel speciális rendszerek és szoftverek segítségével.

Ez egy felkapott gyakorlat, amelyet sok vállalat magáévá tesz és alkalmaz, hogy versenyelőnyre tegyen szert üzleti riválisaival szemben, és új bevételeket szerezzen. Az alkalmazásba helyezés előtt azonban először is fontos megérteni a környezetet (típusok, kihívások és lehetőségek).

Piaci szempontból ki kell választani a megfelelő típusú Data Analytics eszközöket az adatelemzéshez.

Az adatelemző eszközök^{(Data Analytics Tools)} két alapvető típusra oszthatók:

1. Egyszerű adatelemzés^{(Simple Data analytics)}

Főleg egy már megtörtént esemény leírására, kiváltó okainak feltárására és betekintést nyújt.

1. Komplex adatelemzés^{(Complex Data Analytics)}

további alkategóriákba sorolható

• Prediktív modellezés^{(Predictive Modelling)} – az összegyűjtött adatokból a jövőbeni helyzetekre és viselkedésekre utaló mintákat bányásznak.
• Preskriptív modellezés^{(Prescriptive Modelling)} – a prediktív elemzés eredményeit összesíti, hogy javaslatot tegyen egy korrigált cselekvési irányra, amely kihasználhatja az előre jelzett forgatókönyveket.

A szervezet adatelemzés iránti ^{(Data Analysis)}vágyától^(Analytics) függően a fenti adatelemzési^(Data) alkalmazások bármelyikét megfontolhatja nagy mennyiségű adat kezelésére, működési hatékonyságának javítására és új bevételek növelésére.

Mire használható a Data Analytics?

Még az egyszerű termékek is néha nagyon összetett problémákkal járnak, ezért a helyzet gyors megoldásához különféle permutációkat/működő megoldásokat kell beépíteni az adatelemzésen keresztül. ^(Data)Egyéb lehetséges előnyök közé tartozik,

Gyorsabb és jobb döntéshozatal^{(Faster and better decision-making)}

Az új adatforrások elemzésének képességével a vállalkozások azonnal képesek elemezni az információkat – és a tanultak alapján döntéseket hozni.

Költségcsökkentés^{(Cost reduction)}

A felhőalapú elemzés jelentős költségelőnyöket kínál. Segít azonosítani az üzletvitel hatékonyabb módjait, ahelyett, hogy az archaikus próbálkozásokra és hibákra hagyatkozna.

Új termékek és szolgáltatások^{(New products and services)}

Azáltal, hogy az elemzések segítségével felmérheti a vevői igényeket és elégedettséget, egyre több vállalat van abban a helyzetben, hogy új termékeket fejlesszen ki az ügyfelek igényeinek kielégítésére.

A pénzmosás veszélyének megfékezése^{(Curbing money laundering menace)}

A pénzmosási^(Money) kockázatok összetettebbé és nagyságrendűbbé váltak az elmúlt években. Az adatelemzés^(Data) óriási segítségnek bizonyult a nemzetközi bûnözés és pénzmosás felderítésében és üldözésében, ezáltal megerõsítve a szabályozási keret végrehajtási megközelítését.

Remélhetőleg ez ad némi alapötletet az adatelemzésről.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Today, every organization has more data than ever at its disposal. But deriving meaningful insights from it to improve operationаl 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

• Mi az a Big Data – egyszerű magyarázat példával

• Mi a különbség az adat és az információ között

• Big Data fogyasztás. Mi a Big Data felhasználási területe.

• A Drupal telepítése a WAMP használatával Windows rendszeren

• A legjobb szoftver és hardver Bitcoin pénztárcák Windows, iOS, Android rendszerhez

• Önaláírt SSL-tanúsítványok létrehozása a Windows 11/10 rendszerben

• Mik azok a virtuális hitelkártyák, és hogyan és hol szerezheti be őket?

• Cyber ​​Monday és Black Friday Akciós vásárlási tippek, amelyeket követni szeretne

• A legjobb eszközök ingyenes SMS-küldéshez a számítógépről

• Hogyan zárható be Payoneer számlája?

• A zip fájl túl nagy hiba a fájlok DropBoxból való letöltésekor

• A legjobb ingyenes biztonságos digitális notebook szoftver és online szolgáltatások

• Hogyan lehet jelszóval védeni és biztonságossá tenni pdf-dokumentumokat a LibreOffice segítségével

• A legjobb laptop hátizsákok férfiaknak és nőknek

• SMS-szervező: SMS-alkalmazás, amelyet a Machine Learning üzemeltet

• A Whiteboard Fox egy ingyenes online tábla, amely valós idejű megosztást tesz lehetővé

• Mit jelent az NFT, és hogyan készítsünk NFT digitális művészetet?

• Hogyan készítsünk meghívókártyát Windows PC-n

• Hogyan lehet titkosítani és jelszavakat adni a LibreOffice dokumentumokhoz

• Mi az a mágneshivatkozás, és hogyan lehet megnyitni a mágneses hivatkozásokat böngészőben