Danas svaka organizacija ima na raspolaganju više podataka nego ikada. Ali izvući smislene uvide iz toga kako bi se poboljšala operativna učinkovitost i dalje je snažan izazov. Čini se da je Data Analytics^{(Data Analytics)} praktično rješenje za ovaj problem.

Što je Data Analytics

Data Analytics odnosi se na proces ispitivanja velikih količina velikih podataka^{(Big Data)(Big Data)} kako bi se otkrili skriveni obrasci, korelacije i drugi uvidi uz pomoć specijaliziranih sustava i softvera.

Praksa je u trendu koju mnoge tvrtke prihvaćaju i usvajaju kako bi stekle konkurentsku prednost u odnosu na poslovne suparnike i ostvarile nove prihode. Međutim, prvo je bitno prvo razumjeti njegov krajolik (vrste, izazove i prilike) prije nego što ga stavite u aplikaciju.

Iz perspektive tržišta, potrebno je odabrati pravu vrstu alata za analizu podataka .^{(Data Analytics)}

Alati za analizu podataka^{(Data Analytics Tools)} mogu se razlikovati u 2 osnovne vrste:

1. Jednostavna analitika podataka^{(Simple Data analytics)}

Uglavnom se fokusira na opis događaja koji se već dogodio, pronalaženje njegovih temeljnih uzroka i pružanje uvida.

1. Složena analiza podataka^{(Complex Data Analytics)}

može se dalje podkategorizirati u

• Prediktivno modeliranje^{(Predictive Modelling)} – prikupljeni podaci se izvlače za uzorke koji ukazuju na buduće situacije i ponašanja.
• Preskriptivno modeliranje^{(Prescriptive Modelling)} – objedinjuje rezultate prediktivne analitike kako bi predložio ispravljeni tijek radnje koji može iskoristiti prednosti predviđenih scenarija.

Ovisno o apetitu za analizu podataka^{(Data Analysis)} vaše organizacije, možete uzeti u obzir bilo koju od gore navedenih aplikacija Data Analytics za rukovanje velikim količinama podataka, poboljšanje operativne učinkovitosti i povećanje prihoda.

Za što se koristi Data Analytics

Čak i jednostavni proizvodi ponekad imaju vrlo složene potencijalne probleme i stoga je potrebno ugraditi različite permutacije/radna rješenja putem analitike podataka kako bi se situacija brzo riješila. ^(Data)Ostale potencijalne prednosti uključuju,

Brže i bolje donošenje odluka^{(Faster and better decision-making)}

Uz mogućnost analize novih izvora podataka, tvrtke mogu odmah analizirati informacije – i donositi odluke na temelju onoga što su naučile.

Smanjenje troškova^{(Cost reduction)}

Analitika temeljena na oblaku donosi značajne troškovne prednosti. Pomaže u identificiranju učinkovitijih načina poslovanja umjesto oslanjanja na arhaično iskustvo pokušaja i pogrešaka.

Novi proizvodi i usluge^{(New products and services)}

Uz mogućnost mjerenja potreba i zadovoljstva kupaca kroz analitiku, sve više tvrtki sada je u poziciji razviti nove proizvode kako bi zadovoljili potrebe kupaca.

Suzbijanje opasnosti od pranja novca^{(Curbing money laundering menace)}

Rizici od pranja^(Money) novca posljednjih su godina postali složeniji i razmjerni. Analitika podataka^(Data) pokazala se od goleme pomoći u otkrivanju i progonu transnacionalnog kriminala i pranja novca, čime se jača pristup provedbi regulatornog okvira.

Nadamo se da vam ovo daje osnovnu ideju o Data Analyticsu.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Τoday, every organization has more data than ever at its disрosal. But deriving meaningful insights from it to imрrove operational efficіеncy remainѕ a potent сhallеnge. 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

• Što su veliki podaci - jednostavno objašnjenje s primjerom

• Koja je razlika između podataka i informacija

• Potrošnja velikih podataka. Koja je upotreba velikih podataka.

• Kako instalirati Drupal koristeći WAMP na Windows

• Najbolji softverski i hardverski Bitcoin novčanici za Windows, iOS, Android

• Najbolji besplatni softver za sigurno digitalno prijenosno računalo i online usluge

• Što su 'čip i PIN' ili EMV kreditne kartice

• Gospodarenje e-otpadom, recikliranje, zbrinjavanje, činjenice, problemi, rješenja

• Besplatno postavite internetsku radio stanicu na Windows PC

• Što znači NFT i kako stvoriti NFT digitalnu umjetnost?

• Aplikacija za razmjenu poruka nudi snažnu sigurnost; Broj telefona nije potreban!

• Kako stvoriti samopotpisane SSL certifikate u sustavu Windows 11/10

• Disqus okvir za komentare se ne učitava niti prikazuje za web stranicu

• Razlika između analognih, digitalnih i hibridnih računala

• Najbolje značajke u LibreOffice Calc

• Najbolji ruksaci za prijenosna računala za muškarce i žene

• Kako pretvoriti binarni u tekst pomoću ovog pretvarača teksta u binarni

• Taj račun nije povezan ni s jednim Mixer računom

• Etiketa videokonferencija, savjeti i pravila kojih se morate pridržavati

• Pretvorite magnetne veze u veze za izravno preuzimanje koristeći Seedr