Vad är Data Analytics och vad används det till

Idag har varje organisation mer data än någonsin till sitt förfogande. Men att få meningsfulla insikter från det för att förbättra operativ effektivitet är fortfarande en potent utmaning. Data Analytics verkar vara en praktisk lösning på detta problem.

Vad är Data Analytics

Vad är Data Analytics

Data Analytics hänvisar till processen att undersöka stora mängder Big Data för att avslöja dolda mönster, korrelationer och andra insikter med hjälp av specialiserade system och mjukvara.

Det är en trendspraxis som många företag tar till sig och använder för att få konkurrensfördelar gentemot affärsrivaler och generera nya intäkter. Det är dock först viktigt att först förstå dess landskap (typer, utmaningar och möjligheter) innan du lägger in det i applikationen.

Ur ett marknadsperspektiv är det nödvändigt att välja rätt typ av dataanalysverktyg(Data Analytics) för dataanalys.

Dataanalysverktyg(Data Analytics Tools) kan särskiljas i två grundläggande typer:

  1. Enkel dataanalys(Simple Data analytics)

Fokuserar främst på beskrivningen av en händelse som redan har inträffat, att hitta dess grundorsaker och erbjuda insikter.

  1. Komplex dataanalys(Complex Data Analytics)

det kan ytterligare underkategoriseras i

  • Predictive Modeling(Predictive Modelling) – data som samlas in bryts efter mönster som indikerar framtida situationer och beteenden.
  • Preskriptiv modellering(Prescriptive Modelling) – sammanfattar resultaten av prediktiv analys för att föreslå ett korrigerat handlingssätt som kan dra fördel av de förutspådda scenarierna.

Beroende på din organisations aptit för dataanalys kan du överväga vilken som helst av ovanstående data (Data Analysis)Data Analytics- applikation för att hantera stora datamängder, förbättra dess operativa effektivitet och generera nya intäkter.

Vad används Data Analytics till

Även de enkla produkterna har ibland mycket komplexa potentiella problem och därför måste olika permutationer/arbetslösningar via Dataanalys(Data) införlivas för att snabbt lösa situationen. Andra potentiella fördelar inkluderar,

Snabbare och bättre beslutsfattande(Faster and better decision-making)

Med förmågan att analysera nya datakällor kan företag analysera information omedelbart – och fatta beslut baserat på vad de har lärt sig.

Kostnadsminskning(Cost reduction)

Molnbaserad analys ger betydande kostnadsfördelar. Det hjälper till att identifiera mer effektiva sätt att göra affärer snarare än att förlita sig på ålderdomlig trial and error-upplevelse.

Nya produkter och tjänster(New products and services)

Med förmågan att mäta kundernas behov och tillfredsställelse genom analys, har fler företag nu möjlighet att utveckla nya produkter för att möta kundernas behov.

Att motverka hot om penningtvätt(Curbing money laundering menace)

Riskerna för penningtvätt(Money) har ökat i komplexitet och omfattning de senaste åren. Dataanalys(Data) har visat sig vara en enorm hjälp för att upptäcka och eftersträva gränsöverskridande brottslighet och penningtvätt, och därigenom stärka tillvägagångssättet för efterlevnad av regelverket.

Hoppas detta ger dig en grundläggande uppfattning om vad Data Analytics handlar om.(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)



Kurt Eriksson

About the author

Efter nästan 20 år i teknikbranschen har jag lärt mig mycket om Apples produkter och hur man anpassar dem efter mina behov. I synnerhet vet jag hur man använder iOS-plattformen för att skapa anpassade utseenden och interagera med mina användare genom applikationsinställningar. Den här erfarenheten har gett mig värdefulla insikter om hur Apple designar sina produkter och hur man bäst kan förbättra deras användarupplevelse.


Related posts