Σήμερα, κάθε οργανισμός έχει στη διάθεσή του περισσότερα δεδομένα από ποτέ. Ωστόσο, η απόκτηση ουσιαστικών γνώσεων από αυτό για τη βελτίωση της λειτουργικής αποτελεσματικότητας παραμένει μια ισχυρή πρόκληση. Το Data Analytics^{(Data Analytics)} φαίνεται να είναι μια πρακτική λύση για αυτό το πρόβλημα.

Τι είναι το Data Analytics

Η ανάλυση δεδομένων^{(Data Analytics)} αναφέρεται στη διαδικασία εξέτασης άφθονων ποσοτήτων Μεγάλων Δεδομένων^{(Big Data)(Big Data)} για την αποκάλυψη κρυμμένων μοτίβων, συσχετισμών και άλλων πληροφοριών με τη βοήθεια εξειδικευμένων συστημάτων και λογισμικού.

Είναι μια μοντέρνα πρακτική που πολλές εταιρείες υιοθετούν και υιοθετούν για να αποκτήσουν ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα έναντι των ανταγωνιστών τους και να οδηγήσουν σε νέα έσοδα. Ωστόσο, είναι πρώτα απαραίτητο να κατανοήσετε πρώτα το τοπίο του (τύποι, προκλήσεις και ευκαιρίες) πριν το βάλετε στην εφαρμογή.

Από την άποψη της αγοράς, είναι απαραίτητο να επιλέξετε τον σωστό τύπο εργαλείων Data Analytics για ανάλυση δεδομένων.^{(Data Analytics)}

Τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων^{(Data Analytics Tools)} διακρίνονται σε 2 βασικούς τύπους:

1. Απλές αναλύσεις δεδομένων^{(Simple Data analytics)}

Εστιάζει κυρίως στην περιγραφή ενός γεγονότος που έχει ήδη συμβεί, βρίσκει τις βαθύτερες αιτίες του και προσφέρει γνώσεις.

1. Σύνθετες αναλύσεις δεδομένων^{(Complex Data Analytics)}

μπορεί να υποκατηγοριοποιηθεί περαιτέρω σε

• Προγνωστική Μοντελοποίηση^{(Predictive Modelling)} – τα δεδομένα που συλλέγονται εξορύσσονται για μοτίβα ενδεικτικά μελλοντικών καταστάσεων και συμπεριφορών.
• Προστακτική Μοντελοποίηση^{(Prescriptive Modelling)} – συνοψίζει τα αποτελέσματα των προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων για να προτείνει μια διορθωμένη πορεία δράσης που μπορεί να επωφεληθεί από τα προβλεπόμενα σενάρια.

Ανάλογα με την όρεξη για Ανάλυση Δεδομένων^{(Data Analysis)} του οργανισμού σας, μπορείτε να εξετάσετε οποιαδήποτε από τις παραπάνω εφαρμογές Data Analytics για τη διαχείριση μεγάλων όγκων δεδομένων, τη βελτίωση της λειτουργικής αποτελεσματικότητάς της και τη δημιουργία νέων εσόδων.

Σε τι χρησιμοποιείται το Data Analytics

Ακόμη και τα απλά προϊόντα μερικές φορές έχουν πολύ περίπλοκα πιθανά προβλήματα και έτσι πρέπει να ενσωματωθούν διαφορετικές μεταθέσεις/λύσεις εργασίας μέσω της ανάλυσης δεδομένων για την ταχεία επίλυση της κατάστασης. ^(Data)Άλλα πιθανά οφέλη περιλαμβάνουν,

Ταχύτερη και καλύτερη λήψη αποφάσεων^{(Faster and better decision-making)}

Με τη δυνατότητα ανάλυσης νέων πηγών δεδομένων, οι επιχειρήσεις μπορούν να αναλύουν πληροφορίες αμέσως – και να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση αυτά που έχουν μάθει.

Μείωση κόστους^{(Cost reduction)}

Τα αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται στο cloud προσφέρουν σημαντικά πλεονεκτήματα κόστους. Βοηθά στον εντοπισμό πιο αποτελεσματικών τρόπων επιχειρηματικής δραστηριότητας αντί να βασίζεστε στην αρχαϊκή εμπειρία δοκιμών και σφαλμάτων.

Νέα προϊόντα και υπηρεσίες^{(New products and services)}

Με τη δυνατότητα μέτρησης των αναγκών και της ικανοποίησης των πελατών μέσω των αναλυτικών στοιχείων, περισσότερες εταιρείες είναι πλέον σε θέση να αναπτύξουν νέα προϊόντα για να καλύψουν τις ανάγκες των πελατών.

Καταπολέμηση της απειλής ξεπλύματος βρώμικου χρήματος^{(Curbing money laundering menace)}

Οι κίνδυνοι νομιμοποίησης^(Money) εσόδων από παράνομες δραστηριότητες έχουν αυξηθεί σε πολυπλοκότητα και κλίμακα τα τελευταία χρόνια. Η ανάλυση δεδομένων^(Data) έχει αποδειχθεί τεράστια βοήθεια στον εντοπισμό και την καταδίωξη του διακρατικού εγκλήματος και της νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες, ενισχύοντας έτσι την προσέγγιση επιβολής του ρυθμιστικού πλαισίου.

Ελπίζουμε ότι αυτό σας δίνει μια βασική ιδέα σχετικά με το Data Analytics.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Todaу, evеry organization has more data than ever at its disposal. Bυt deriving meaningful insights from it to imрrove operational efficiency remains a potеnt 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

• Τι είναι τα μεγάλα δεδομένα - Μια απλή εξήγηση με παράδειγμα

• Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Δεδομένων και Πληροφοριών

• Κατανάλωση μεγάλων δεδομένων. Ποιες είναι οι χρήσεις των μεγάλων δεδομένων.

• Πώς να εγκαταστήσετε το Drupal χρησιμοποιώντας WAMP στα Windows

• Καλύτερο λογισμικό και υλικό Bitcoin Wallets για Windows, iOS, Android

• Πώς να κλείσετε τον λογαριασμό σας Payoneer;

• Πώς να εγκαταστήσετε τα Windows 95 στα Windows 10

• Το NASA's Eyes σας βοηθά να εξερευνήσετε το Σύμπαν σαν αστροναύτες

• Τι είναι το σύνδρομο Silly Window - Εξήγηση και Πρόληψη

• Πώς να χρησιμοποιήσετε ένα Πρότυπο για να δημιουργήσετε ένα έγγραφο με το LibreOffice

• Τι είναι οι πιστωτικές κάρτες «Chip and PIN» ή EMV

• Πώς να διαγράψετε τον λογαριασμό σας στο LastPass

• Το Automate.io είναι ένα δωρεάν εργαλείο αυτοματισμού και εναλλακτική λύση IFTTT

• Το καλύτερο δωρεάν λογισμικό ασφαλούς ψηφιακού φορητού υπολογιστή και διαδικτυακές υπηρεσίες

• Αποκλείστηκε από τις Ρυθμίσεις διακομιστή και διακομιστή Plex; Εδώ είναι η επιδιόρθωση!

• Τι είναι το Blue Whale Challenge Dare Game

• Πώς να δημιουργήσετε αυτο-υπογεγραμμένα πιστοποιητικά SSL στα Windows 11/10

• Οι 10 καλύτερες λάμπες LED USB για φορητούς υπολογιστές

• Η εφαρμογή ανταλλαγής μηνυμάτων περιόδου λειτουργίας προσφέρει ισχυρή ασφάλεια. Δεν απαιτείται αριθμός τηλεφώνου!

• Τα καλύτερα εργαλεία για να στείλετε SMS δωρεάν από τον υπολογιστή σας