Hvad er Data Analytics, og hvad bruges det til

I dag har enhver organisation mere data end nogensinde før. Men det er fortsat en potent udfordring at udlede meningsfuld indsigt fra det for at forbedre den operationelle effektivitet. Data Analytics ser ud til at være en praktisk løsning på dette problem.

Hvad er dataanalyse

Hvad er dataanalyse

Dataanalyse(Data Analytics) refererer til processen med at undersøge store mængder Big Data for at afdække skjulte mønstre, sammenhænge og anden indsigt ved hjælp af specialiserede systemer og software.

Det er en trendpraksis, som mange virksomheder omfavner og anvender for at opnå konkurrencefordele i forhold til forretningsrivaler og skabe nye indtægter. Det er dog først vigtigt først at forstå dets landskab (typer, udfordringer og muligheder), før det sættes ind i applikationen.

Fra et markedsperspektiv er det nødvendigt at vælge den rigtige type dataanalyseværktøjer(Data Analytics) til dataanalyse.

Dataanalyseværktøjer(Data Analytics Tools) kan skelnes i 2 grundlæggende typer:

  1. Simpel dataanalyse(Simple Data analytics)

Fokuserer hovedsageligt på beskrivelsen af ​​en begivenhed, der allerede har fundet sted, at finde dens grundlæggende årsager og give indsigt.

  1. Komplekse dataanalyse(Complex Data Analytics)

det kan yderligere underkategoriseres i

  • Prædiktiv modellering(Predictive Modelling) – indsamlede data udvindes efter mønstre, der indikerer fremtidige situationer og adfærd.
  • Præskriptiv modellering(Prescriptive Modelling) – sammenfatter resultaterne af forudsigende analyser for at foreslå et korrigeret handlingsforløb, der kan drage fordel af de forudsagte scenarier.

Afhængigt af din organisations appetit på dataanalyse(Data Analysis) , kan du overveje en hvilken som helst af ovenstående data Data Analytics - applikation til at håndtere store mængder data, forbedre dens operationelle effektivitet og skabe ny indtjening.

Hvad bruges Data Analytics til

Selv de simple produkter har nogle gange meget komplekse potentielle problemer, og derfor skal forskellige permutationer/arbejdsløsninger via dataanalyse(Data) indarbejdes for hurtigt at løse situationen. Andre potentielle fordele omfatter,

Hurtigere og bedre beslutningstagning(Faster and better decision-making)

Med evnen til at analysere nye datakilder er virksomheder i stand til at analysere information med det samme – og træffe beslutninger baseret på det, de har lært.

Omkostningsreduktion(Cost reduction)

Cloud-baserede analyser giver betydelige omkostningsfordele. Det hjælper med at identificere mere effektive måder at drive forretning på i stedet for at stole på arkaisk prøve- og fejloplevelse.

Nye produkter og tjenester(New products and services)

Med evnen til at måle kundebehov og -tilfredshed gennem analyser, er flere virksomheder nu i stand til at udvikle nye produkter for at imødekomme kundernes behov.

Bekæmpelse af trussel mod hvidvaskning af penge(Curbing money laundering menace)

Risikoen for hvidvaskning(Money) af penge er vokset i kompleksitet og omfang i de senere år. Dataanalyse(Data) har vist sig at være en enorm hjælp til at opdage og forfølge grænseoverskridende kriminalitet og hvidvaskning af penge, og derved styrke den lovgivningsmæssige håndhævelsestilgang.

Håber dette giver dig en grundlæggende idé om, hvad Data Analytics handler om.(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)



Malthe Meldgaard

About the author

Efter næsten 20 år i teknologibranchen har jeg lært meget om Apple-produkter, og hvordan man kan tilpasse dem til mine behov. Især ved jeg, hvordan jeg bruger iOS-platformen til at skabe brugerdefinerede udseender og interagere med mine brugere gennem applikationspræferencer. Denne oplevelse har givet mig værdifuld indsigt i, hvordan Apple designer sine produkter, og hvordan man bedst kan forbedre deres brugeroplevelse.


Related posts