Dnes má každá organizácia k dispozícii viac údajov ako kedykoľvek predtým. Ale odvodzovanie zmysluplných poznatkov na zlepšenie prevádzkovej efektívnosti zostáva silnou výzvou. Data Analytics sa javí ako praktické riešenie tohto problému.

Čo je analýza údajov

Data Analytics sa vzťahuje na proces skúmania veľkého množstva veľkých dát^{(Big Data)(Big Data)} s cieľom odhaliť skryté vzorce, korelácie a ďalšie poznatky pomocou špecializovaných systémov a softvéru.

Ide o trendovú prax, ktorú si mnohé spoločnosti osvojujú a osvojujú si ju, aby získali konkurenčné výhody nad obchodnými rivalmi a zvýšili nové príjmy. Pred vložením do aplikácie je však nevyhnutné najprv pochopiť jeho prostredie (typy, výzvy a príležitosti).

Z pohľadu trhu je potrebné zvoliť správny typ nástrojov Data Analytics na analýzu dát.

Nástroje na analýzu údajov^{(Data Analytics Tools)} možno rozlíšiť na 2 základné typy:

1. Jednoduchá analýza údajov^{(Simple Data analytics)}

Zameriava sa predovšetkým na popis udalosti, ktorá už nastala, nájdenie jej základných príčin a ponúknutie náhľadov.

1. Komplexná analýza údajov^{(Complex Data Analytics)}

dá sa ďalej členiť do podkategórií

• Prediktívne modelovanie^{(Predictive Modelling)} – zozbierané údaje sa ťažia pre vzorce naznačujúce budúce situácie a správanie.
• Preskriptívne modelovanie^{(Prescriptive Modelling)} – zahŕňa výsledky prediktívnej analýzy s cieľom navrhnúť opravený postup, ktorý môže využiť predpovedané scenáre.

V závislosti od apetítu vašej organizácie po analýze údajov^{(Data Analysis)} môžete zvážiť ktorúkoľvek z vyššie uvedených aplikácií na analýzu ^(Analytics)údajov^(Data) na spracovanie veľkých objemov údajov, zlepšenie prevádzkovej efektívnosti a zvýšenie výnosov.

Na čo slúži Data Analytics

Dokonca aj jednoduché produkty majú niekedy veľmi zložité potenciálne problémy, a preto je potrebné začleniť rôzne permutácie/pracovné riešenia prostredníctvom analýzy údajov , aby sa situácia rýchlo vyriešila. ^(Data)Medzi ďalšie potenciálne výhody patrí napr.

Rýchlejšie a lepšie rozhodovanie^{(Faster and better decision-making)}

Vďaka schopnosti analyzovať nové zdroje údajov sú podniky schopné okamžite analyzovať informácie – a prijímať rozhodnutia na základe toho, čo sa naučili.

Zníženie nákladov^{(Cost reduction)}

Cloudová analytika prináša významné nákladové výhody. Pomáha pri identifikácii efektívnejších spôsobov podnikania namiesto spoliehania sa na archaické pokusy a omyly.

Nové produkty a služby^{(New products and services)}

Vďaka schopnosti merať potreby a spokojnosť zákazníkov prostredníctvom analýzy je teraz viac spoločností v pozícii vyvíjať nové produkty, ktoré uspokoja potreby zákazníkov.

Obmedzenie hrozby prania špinavých peňazí^{(Curbing money laundering menace)}

Riziká prania^(Money) špinavých peňazí v posledných rokoch narástli v komplexnosti a rozsahu. Analýza údajov^(Data) sa ukázala ako nesmierna pomoc pri odhaľovaní a stíhaní nadnárodnej trestnej činnosti a prania špinavých peňazí, čím sa posilňuje prístup k presadzovaniu regulačného rámca.

Dúfam, že vám to poskytne základnú predstavu o analýze údajov.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Todаy, every organization has more data than ever at its dіsposal. Βut deriving meaningful insights from it to improve operational efficiency remains a potent сhallenge. 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

• Čo sú veľké dáta – jednoduché vysvetlenie s príkladom

• Aký je rozdiel medzi údajmi a informáciami

• Spotreba veľkých dát. Aké sú využitie veľkých dát.

• Ako nainštalovať Drupal pomocou WAMP na Windows

• Najlepšie softvérové ​​a hardvérové ​​bitcoinové peňaženky pre Windows, iOS, Android

• Ako vytvoriť pozvánku v počítači so systémom Windows

• Ako nainštalovať Windows 95 na Windows 10

• Oči NASA vám pomôžu preskúmať vesmír ako astronauti

• Čo je to odkaz Magnet a ako otvoriť odkazy Magnet v prehliadači

• Ako zatvoriť svoj Payoneer účet?

• Deväť nostalgických technologických zvukov, ktoré ste pravdepodobne roky nepočuli

• Bezplatný softvér na správu úloh na správu tímovej práce

• Microsoft Identity Manager: Funkcie, stiahnutie

• Ako vytvoriť certifikáty SSL s vlastným podpisom v systéme Windows 11/10

• Automate.io je bezplatný automatizačný nástroj a alternatíva IFTTT

• Ako previesť binárny text na text pomocou tohto prevodníka textu na binárny

• Prineste si svoje vlastné zariadenie (BYOD) Výhody, osvedčené postupy atď.

• Máte zablokované nastavenia servera Plex a servera? Tu je oprava!

• Pole s komentárom sa nenačítava alebo nezobrazuje pre webovú stránku

• Fix Partner sa nepripojil k chybe smerovača v TeamViewer v systéme Windows 10