Данас свака организација има на располагању више података него икада. Али извлачење значајних увида из тога како би се побољшала оперативна ефикасност остаје снажан изазов. Аналитика података^{(Data Analytics)} изгледа као практично решење за овај проблем.

Шта је аналитика података

Аналитика података^{(Data Analytics)} се односи на процес испитивања великих количина великих података^{(Big Data)(Big Data)} да би се открили скривени обрасци, корелације и други увиди уз помоћ специјализованих система и софтвера.

То је пракса у тренду коју многе компаније прихватају и усвајају како би стекле конкурентску предност у односу на пословне ривале и оствариле нове приходе. Међутим, прво је неопходно прво разумети његов пејзаж (типове, изазове и могућности) пре него што га ставите у апликацију.

Из тржишне перспективе, неопходно је одабрати прави тип алата за анализу података^{(Data Analytics)} за анализу података.

Алатке за анализу података^{(Data Analytics Tools)} могу се разликовати у 2 основна типа:

1. Једноставна аналитика података^{(Simple Data analytics)}

Углавном се фокусира на опис догађаја који се већ догодио, проналажење његових основних узрока и пружање увида.

1. Цомплек Дата Аналитицс^{(Complex Data Analytics)}

може се даље подкатегорисати у

• Предиктивно моделирање^{(Predictive Modelling)} – прикупљени подаци се извлаче за обрасце који указују на будуће ситуације и понашања.
• Прескриптивно моделирање^{(Prescriptive Modelling)} – обједињује резултате предиктивне аналитике да би предложио исправљени правац акције који може искористити предности предвиђених сценарија.

У зависности од жеље за анализом^{(Data Analysis)} података ваше организације, можете узети у обзир било коју од горе наведених апликација Дата ^(Data) Аналитицс^(Analytics) за руковање великим количинама података, побољшање њене оперативне ефикасности и повећање прихода.

За шта се користи Аналитика података

Чак и једноставни производи понекад имају веома сложене потенцијалне проблеме, тако да је потребно уградити различите пермутације/радна решења путем аналитике података да би се ситуација брзо решила. ^(Data)Остале потенцијалне предности укључују,

Брже и боље доношење одлука^{(Faster and better decision-making)}

Са могућношћу анализе нових извора података, предузећа су у могућности да одмах анализирају информације – и доносе одлуке на основу онога што су научили.

Смањење трошкова^{(Cost reduction)}

Аналитика заснована на облаку доноси значајне предности у погледу трошкова. Помаже у идентификовању ефикаснијих начина пословања уместо ослањања на архаично искуство покушаја и грешака.

Нови производи и услуге^{(New products and services)}

Са могућношћу процене потреба и задовољства купаца кроз аналитику, све више компанија је сада у позицији да развије нове производе да задовоље потребе купаца.

Сузбијање опасности од прања новца^{(Curbing money laundering menace)}

Ризици од прања^(Money) новца су порасли у сложености и обима последњих година. Аналитика података^(Data) се показала као огромна помоћ у откривању и праћењу транснационалног криминала и прања новца, чиме се јача приступ спровођењу регулаторног оквира.

Надамо се да вам ово даје неку основну идеју о анализи података.^{(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 оrganizаtion has more data than ever at its disposal. But deriving mеaningful insights frоm it to improve operational effiсienсy remaіns a potent challеnge. 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

• Шта су велики подаци - једноставно објашњење са примером

• Која је разлика између података и информација

• Потрошња великих података. Која је употреба великих података.

• Како инсталирати Друпал користећи ВАМП на Виндовс-у

• Најбољи софтвер и хардвер Битцоин новчаници за Виндовс, иОС, Андроид

• Савети за куповину сајбер понедељка и црног петка које желите да пратите

• Девет носталгичних техничких звукова које вероватно нисте чули годинама

• Најбољи алати за бесплатно слање СМС-а са рачунара

• Како шифровати и додати лозинке у ЛибреОффице документе

• Како затворити свој Паионеер налог?

• Шта су „чип и ПИН“ или ЕМВ кредитне картице

• Како претворити бинарни у текст користећи овај претварач текста у бинарни

• Шта је синдром глупог прозора - објашњење и превенција

• Бесплатан софтвер за управљање задацима за управљање тимским радом

• Претворите магнетне везе у везе за директно преузимање користећи Сеедр

• Дискус оквир за коментаре се не учитава нити приказује за веб локацију

• Савети, алати и услуге за управљање репутацијом на мрежи

• Апликација за размену порука у сесији нуди јаку сигурност; Није потребан број телефона!

• Етикета за видео конференције, савети и правила која треба да се придржавате

• Тај налог није повезан ни са једним Микер налогом