Ngày nay, mọi tổ chức đều có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Nhưng việc thu thập những hiểu biết có ý nghĩa từ đó để cải thiện hiệu quả hoạt động vẫn là một thách thức lớn. Data Analytics dường như là một giải pháp thiết thực cho vấn đề này.

Phân tích dữ liệu là gì

Phân tích dữ liệu^{(Data Analytics)} đề cập đến quá trình kiểm tra số lượng lớn Dữ liệu lớn^{(Big Data)(Big Data)} để khám phá các mẫu ẩn, mối tương quan và những hiểu biết sâu sắc khác với sự hỗ trợ của các hệ thống và phần mềm chuyên dụng.

Đó là một xu hướng thực hành mà nhiều công ty đang áp dụng và áp dụng để đạt được lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ kinh doanh và thúc đẩy doanh thu mới. Tuy nhiên, điều cần thiết đầu tiên là phải hiểu rõ bối cảnh của nó (các loại, thách thức và cơ hội) trước khi đưa nó vào ứng dụng.

Từ góc độ thị trường, cần phải chọn đúng loại công cụ Phân^{(Data Analytics)} tích dữ liệu để phân tích dữ liệu.

Công cụ phân tích dữ liệu^{(Data Analytics Tools)} có thể được phân biệt thành 2 loại cơ bản:

1. Phân tích dữ liệu đơn giản^{(Simple Data analytics)}

Chủ yếu tập trung vào mô tả một sự kiện đã xảy ra, tìm ra nguyên nhân gốc rễ của nó và cung cấp thông tin chi tiết.

1. Phân tích dữ liệu phức tạp^{(Complex Data Analytics)}

nó có thể được phân loại thêm thành

• Mô hình dự đoán^{(Predictive Modelling)} - dữ liệu thu thập được khai thác cho các mẫu biểu thị các tình huống và hành vi trong tương lai.
• Lập mô hình mô^{(Prescriptive Modelling)} tả - sử dụng các kết quả của phân tích dự đoán để đề xuất một hướng hành động được điều chỉnh có thể tận dụng các tình huống dự đoán.

Tùy thuộc vào nhu cầu Phân tích dữ liệu^{(Data Analysis)} của tổ chức bạn, bạn có thể xem xét bất kỳ ứng dụng Phân tích ^(Analytics)dữ liệu^(Data) nào ở trên để xử lý khối lượng lớn dữ liệu, cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng doanh thu mới.

Phân tích dữ liệu được sử dụng để làm gì

Ngay cả những sản phẩm đơn giản đôi khi cũng có những vấn đề tiềm ẩn rất phức tạp và vì vậy các giải pháp hoán vị / làm việc khác nhau thông qua Phân^(Data) tích dữ liệu cần được kết hợp để nhanh chóng giải quyết tình huống. Các lợi ích tiềm năng khác bao gồm,

Ra quyết định nhanh hơn và tốt hơn^{(Faster and better decision-making)}

Với khả năng phân tích các nguồn dữ liệu mới, các doanh nghiệp có thể phân tích thông tin ngay lập tức - và đưa ra quyết định dựa trên những gì họ đã học được.

Giảm chi phí^{(Cost reduction)}

Phân tích dựa trên đám mây mang lại lợi thế chi phí đáng kể. Nó giúp xác định các cách kinh doanh hiệu quả hơn thay vì dựa vào kinh nghiệm thử và sai cổ điển.

Sản phẩm và dịch vụ mới^{(New products and services)}

Với khả năng đo lường nhu cầu và sự hài lòng của khách hàng thông qua phân tích, nhiều công ty hiện đang ở vị trí để phát triển các sản phẩm mới để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Kiểm soát mối đe dọa rửa tiền^{(Curbing money laundering menace)}

^(Money)Rủi ro rửa tiền ngày càng phức tạp và quy mô trong những năm gần đây . Phân^(Data) tích dữ liệu đã chứng tỏ sự giúp đỡ to lớn trong việc phát hiện và theo đuổi tội phạm xuyên quốc gia và rửa tiền, do đó tăng cường phương pháp tiếp cận thực thi khuôn khổ quy định.

Hy vọng điều này cung cấp cho bạn một số ý tưởng cơ bản về Phân tích dữ liệu là tất cả về.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Today, еvery organization has more data than ever at its dispоsal. But deriνing meaningful insights from it to imрrove operаtional efficiеncy remains 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

• là gì Big Data - Một Giải thích đơn giản với Example

• Sự khác biệt giữa Data and Information là gì

• Big Data Consumption. Công dụng của Big Data là gì

• Cách cài đặt Drupal bằng WAMP trên Windows

• Best Software & Hardware Bitcoin Wallets cho Windows, iOS, Android

• 10 đèn USB LED tốt nhất cho máy tính xách tay

• E-Waste management, Tái chế, Xử lý, Sự kiện, Vấn đề, Giải pháp

• Tài khoản đó không được liên kết với bất kỳ Mixer account nào

• Đã xảy ra lỗi trong khi kiểm tra các bản cập nhật trong VLC

• Best Laptop Tables để mua trực tuyến

• Làm thế nào để Đóng Payoneer Account của bạn?

• Cách sử dụng Template để tạo tài liệu với LibreOffice

• Ảo Credit Cards là gì và làm thế nào & nơi nào bạn nhận được chúng?

• NASA của Eyes giúp bạn khám phá Universe như Astronauts

• Các công cụ tốt nhất để gửi SMS miễn phí khỏi máy tính của bạn

• Zip file là lỗi quá lớn khi tải tệp từ DropBox

• Cách tăng Encrypt và thêm mật khẩu vào tài liệu LibreOffice

• Các ứng dụng OpenGL không chạy trên màn hình Miracast wireless bằng Windows 10

• Video Nghi thức, mẹo và quy tắc bạn cần theo dõi

• Cách cài đặt Windows 95 trên Windows 10