Elke organisatie heeft tegenwoordig meer data dan ooit tot haar beschikking. Maar het blijft een grote uitdaging om er zinvolle inzichten uit te halen om de operationele efficiëntie te verbeteren. Data Analytics lijkt een praktische oplossing voor dit probleem.

Wat is gegevensanalyse

Data Analytics verwijst naar het proces van het onderzoeken van grote hoeveelheden Big Data om verborgen patronen, correlaties en andere inzichten te ontdekken met behulp van gespecialiseerde systemen en software.

Het is een trending praktijk die veel bedrijven omarmen en toepassen om concurrentievoordelen te behalen ten opzichte van zakelijke rivalen en nieuwe inkomsten te genereren. Het is echter eerst essentieel om eerst het landschap (typen, uitdagingen en kansen) te begrijpen voordat u het in de toepassing plaatst.

Vanuit marktperspectief is het noodzakelijk om het juiste type Data Analytics -tools voor data-analyse te kiezen.

Data Analytics Tools kunnen worden onderscheiden in 2 basistypen:

1. Eenvoudige gegevensanalyse^{(Simple Data analytics)}

Richt zich vooral op de beschrijving van een gebeurtenis die al heeft plaatsgevonden, het vinden van de grondoorzaken en het bieden van inzichten.

1. Complexe gegevensanalyse^{(Complex Data Analytics)}

het kan verder worden onderverdeeld in:

• Voorspellende modellering^{(Predictive Modelling)} - verzamelde gegevens worden gedolven voor patronen die indicatief zijn voor toekomstige situaties en gedragingen.
• Prescriptieve modellering^{(Prescriptive Modelling)} - voegt de resultaten van voorspellende analyses samen om een ​​gecorrigeerde handelwijze voor te stellen die kan profiteren van de voorspelde scenario's.

Afhankelijk van de behoefte aan data - analyse^{(Data Analysis)} van uw organisatie, kunt u een van de bovenstaande data-analysetoepassingen overwegen om^(Analytics) grote hoeveelheden gegevens te verwerken, de operationele efficiëntie te verbeteren en nieuwe inkomsten te genereren.

Waar wordt data-analyse voor gebruikt?

Zelfs de eenvoudige producten hebben soms zeer complexe potentiële problemen en daarom moeten verschillende permutaties/werkoplossingen via Data -analyse worden opgenomen om de situatie snel op te lossen. Andere mogelijke voordelen zijn onder meer,

Snellere en betere besluitvorming^{(Faster and better decision-making)}

Met de mogelijkheid om nieuwe gegevensbronnen te analyseren, kunnen bedrijven informatie onmiddellijk analyseren - en beslissingen nemen op basis van wat ze hebben geleerd.

Kostenbesparing^{(Cost reduction)}

Cloudgebaseerde analyses brengen aanzienlijke kostenvoordelen met zich mee. Het helpt bij het identificeren van efficiëntere manieren om zaken te doen in plaats van te vertrouwen op archaïsche ervaringen met vallen en opstaan.

Nieuwe producten en diensten^{(New products and services)}

Met de mogelijkheid om de behoeften en tevredenheid van klanten te meten door middel van analyses, zijn meer bedrijven nu in staat om nieuwe producten te ontwikkelen om aan de behoeften van klanten te voldoen.

Witwassen van geld terugdringen^{(Curbing money laundering menace)}

De witwasrisico^(Money) 's zijn de afgelopen jaren in complexiteit en omvang toegenomen. Gegevensanalyse^(Data) is een enorme hulp gebleken bij het opsporen en vervolgen van grensoverschrijdende misdaad en witwassen, en versterkt zo de aanpak van de handhaving van het regelgevingskader.

Ik hoop dat dit je een idee geeft van waar het bij Data Analytics om draait.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Τoday, eνery organization hаs more data than ever at its disposal. But deriving meaningful insights from it to improve operational efficiency remаins 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

• Wat is big data - een eenvoudige uitleg met een voorbeeld?

• Wat is het verschil tussen gegevens en informatie?

• Big data verbruik. Wat zijn de toepassingen van Big Data.

• Drupal installeren met WAMP op Windows

• Beste software en hardware Bitcoin-portefeuilles voor Windows, iOS, Android

• Converteer Magnet-links naar Direct Download-links met Seedr

• OpenGL-apps werken niet op Miracast draadloze weergave in Windows 11/10

• Fix Partner heeft geen verbinding gemaakt met routerfout in TeamViewer op Windows 10

• Er is een fout opgetreden tijdens het controleren op updates in VLC

• Beste gratis veilige digitale notebooksoftware en online services

• Hoe installeer ik Windows 95 op Windows 10

• Session messaging-app biedt sterke beveiliging; Geen telefoonnummer nodig!

• Beheer van e-afval, recycling, verwijdering, feiten, problemen, oplossingen

• Wat betekent NFT en hoe maak je NFT Digital Art?

• Disqus-commentaarvak wordt niet geladen of weergegeven voor een website

• Wat zijn 'Chip en PIN' of EMV-creditcards

• Microsoft Identity Manager: functies, downloaden

• Tips, tools en services voor online reputatiebeheer

• Negen nostalgische technische geluiden die je waarschijnlijk al jaren niet meer hebt gehoord

• Wat is een Magnet-link en hoe open je Magnet-links in een browser?