Wat is Data Analytics?

Data analytics is de wetenschap van het analyseren van ruwe gegevens om conclusies te kunnen trekken over die informatie. Veel van de technieken en processen van data-analyse zijn geautomatiseerd tot mechanische processen en algoritmen die werken over ruwe data voor menselijke consumptie.

Data-analysetechnieken kunnen patronen en metingen blootleggen die op de een of andere manier verloren zouden gaan in de massa van de gegevens. Deze gegevens zouden dan kunnen worden gebruikt om de procedures te verbeteren om de algemene bekwaamheid van een bedrijf of systeem op te bouwen.

Inzicht in Data Analytics

Data analytics is een uitgebreide term die tal van verschillende soorten informatieonderzoek omvat. Elke vorm van data kan worden blootgesteld aan informatie onderzoeksmethoden om inzicht te krijgen die kunnen worden gebruikt om dingen te verbeteren.

Bijvoorbeeld, het produceren van organisaties registreert vaak de runtime, de persoonlijke tijd en de werklijn voor verschillende machines en analyseert de gegevens om de werklast beter te plannen, zodat de machines dichter bij de piekcapaciteit werken.

Data-analyse kan aanzienlijk meer doen dan alleen maar knelpunten aan de orde stellen. Gamingorganisaties gebruiken informatieonderzoek om beloningsplannen op te stellen voor spelers die de meeste spelers dynamisch houden in het spel. Substance organisaties gebruiken een aanzienlijk aantal vergelijkbare gegevensanalyses om u te laten klikken, bekijken of opnieuw te sorteren om een ander beeld of een andere knip te krijgen.

De procedure in verband met informatieonderzoek omvat een paar unieke vorderingen:

De eerste stap is om te beslissen welke informatie nodig is of hoe de informatie wordt verzameld. De gegevens kunnen worden geïsoleerd op basis van leeftijd, statistiek, salaris of seksuele geaardheid. De informatie kan numeriek zijn of per klasse worden geïsoleerd.

De tweede stap in i data analytics is de weg naar het verzamelen ervan. Dit moet mogelijk zijn via een aantal bronnen, bijvoorbeeld pc’s, online bronnen, camera’s, natuurlijke bronnen, of via arbeidskrachten.

Wanneer de gegevens worden verzameld, moeten ze worden gesorteerd zodat ze de neiging hebben om te worden ontleed. De associatie kan gebeuren op een spreadsheet of een ander type van programmering dat feitelijke informatie kan bevatten.

De gegevens worden dan voor onderzoek opgeruimd. Dit houdt in dat ze worden gescreend en gecontroleerd om te garanderen dat er geen duplicatie of blunder is, en dat ze niet ontoereikend zijn. Deze progressie corrigeert eventuele fouten voordat het doorgaat naar een informatieonderzoeker die moet worden onderzocht.

Waarom Data Analytics van belang is

Dara analytics is belangrijk omdat het organisaties in staat stelt om hun tentoonstellingen te upgraden. Door het uit te voeren in het plan van aanpak kunnen organisaties helpen de kosten te verlagen door het herkennen van progressief productieve methoden om samen te werken en door veel informatie weg te stoppen.

Een organisatie kan ook gebruik maken van data analytics onderzoek om betere bedrijfskeuzes te maken en te helpen bij het doorbreken van klantpatronen en vervulling, wat kan leiden tot nieuwe – en betere – items en administraties.

Soorten gegevensanalyse

De gegevensanalyse is onderverdeeld in vier basistypen.

1.Descriptive analytics beschrijft wat er in een bepaalde periode is gebeurd. Is het aantal views gestegen? Zijn de verkopen deze maand sterker dan vorig jaar?

2. 2. Diagnostische analyse richt zich meer op waarom er iets is gebeurd. Dit houdt in dat er meer verschillende gegevens moeten worden ingevoerd en dat er wat hypotheses moeten worden opgesteld. Heeft het weer invloed gehad op de bierverkoop? Heeft die laatste marketingcampagne de verkoop beïnvloed?

3.Voorspellende analyse verschuift naar wat waarschijnlijk op korte termijn gaat gebeuren. Wat gebeurde er met de verkoop de laatste keer dat we een hete zomer hadden? Hoeveel weermodellen voorspellen dit jaar een hete zomer?

4.Prescriptieve analytics stelt een koers voor. Als de waarschijnlijkheid van een warme zomer wordt gemeten omdat een gemiddelde van deze vijf weermodellen boven de 58% ligt, moeten we een avondverschuiving toevoegen aan de brouwerij en een extra tank huren om de productie te verhogen.

Data analytics ondersteunt tal van kwaliteitscontrolesystemen in de monetaire wereld, waaronder het steeds belangrijker wordende Six Sigma-programma. In het geval dat u iets niet goed inschat – ongeacht of het uw gewicht is of de hoeveelheid misvormingen per miljoen van elke generatielijn – is het moeilijk om het te verbeteren.

Unieke overwegingen: Wie gebruikt Data Analytics?

Een deel van de onderdelen die het gebruik van data analytics hebben ontvangen, bevatten de beweging en hartelijkheid industrie, waar turnarounds kunnen worden snauwerig. Deze industrie kan informatie over de klant verzamelen en de problemen, als ze al aanwezig zijn, op waarheid berusten en hoe ze moeten worden opgelost.

Medicinale diensten voegen zich bij het gebruik van grote hoeveelheden georganiseerde en ongestructureerde informatie en maken gebruik van data-analyse om snelle keuzes te maken. In wezen maakt de retail business gebruik van een overvloed aan informatie om te voldoen aan de regelmatig veranderende behoeften van klanten. De data-detailhandelaars verzamelen en onderzoeken kunnen hen in staat stellen om patronen te herkennen, items voor te stellen en de voordelen te vergroten.