Heute stehen jedem Unternehmen mehr Daten denn je zur Verfügung. Daraus sinnvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz abzuleiten, bleibt jedoch eine große Herausforderung. Data Analytics scheint eine praktische Lösung für dieses Problem zu sein.

Was ist Datenanalyse

Data Analytics bezeichnet den Prozess der Untersuchung großer Mengen von Big Data , um mithilfe spezialisierter Systeme und Software verborgene Muster, Zusammenhänge und andere Erkenntnisse aufzudecken.

Es ist eine Trendpraxis, die viele Unternehmen annehmen und übernehmen, um Wettbewerbsvorteile gegenüber Konkurrenten zu erlangen und neue Einnahmen zu erzielen. Es ist jedoch zunächst wichtig, seine Landschaft (Arten, Herausforderungen und Möglichkeiten) zu verstehen, bevor es in die Anwendung eingesetzt wird.

Aus Marktsicht ist es notwendig, die richtige Art von Datenanalyse^{(Data Analytics)} -Tools für die Datenanalyse auszuwählen.

Data Analytics Tools können in 2 Grundtypen unterschieden werden:

1. Einfache Datenanalyse^{(Simple Data analytics)}

Konzentriert sich hauptsächlich auf die Beschreibung eines Ereignisses, das bereits eingetreten ist, findet seine Ursachen und bietet Einblicke.

1. Komplexe Datenanalyse^{(Complex Data Analytics)}

es kann weiter unterkategorisiert werden in

• Vorhersagemodellierung^{(Predictive Modelling)} – Die gesammelten Daten werden nach Mustern durchsucht, die auf zukünftige Situationen und Verhaltensweisen hinweisen.
• Prescriptive Modeling^{(Prescriptive Modelling)} – fasst die Ergebnisse von Predictive Analytics zusammen, um eine korrigierte Vorgehensweise vorzuschlagen, die die vorhergesagten Szenarien nutzen kann.

Abhängig vom Appetit Ihres Unternehmens auf Datenanalyse^{(Data Analysis)} können Sie eine der oben genannten Data Analytics - Anwendungen in Betracht ziehen, um große Datenmengen zu verarbeiten, die betriebliche Effizienz zu verbessern und neue Einnahmen zu erzielen.

Wofür wird Data Analytics verwendet?

Selbst die einfachen Produkte haben manchmal sehr komplexe potenzielle Probleme, und daher müssen verschiedene Permutationen/Arbeitslösungen über die Datenanalyse^(Data) integriert werden, um die Situation schnell zu lösen. Andere potenzielle Vorteile umfassen,

Schnellere und bessere Entscheidungsfindung^{(Faster and better decision-making)}

Mit der Fähigkeit, neue Datenquellen zu analysieren, können Unternehmen Informationen sofort analysieren – und Entscheidungen auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse treffen.

Kostenreduzierung^{(Cost reduction)}

Cloudbasierte Analysen bringen erhebliche Kostenvorteile. Es hilft dabei, effizientere Wege der Geschäftsabwicklung zu finden, anstatt sich auf archaische Trial-and-Error-Erfahrungen zu verlassen.

Neue Produkte und Dienstleistungen^{(New products and services)}

Mit der Fähigkeit, Kundenbedürfnisse und -zufriedenheit durch Analysen zu messen, sind jetzt mehr Unternehmen in der Lage, neue Produkte zu entwickeln, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen.

Bedrohung durch Geldwäsche eindämmen^{(Curbing money laundering menace)}

Geldwäscherisiken^(Money) haben in den letzten Jahren an Komplexität und Umfang zugenommen. Die Datenanalyse^(Data) hat sich als enorme Hilfe bei der Aufdeckung und Verfolgung von grenzüberschreitender Kriminalität und Geldwäsche erwiesen und dadurch den Ansatz zur Durchsetzung des Rechtsrahmens gestärkt.

Ich hoffe, dies gibt Ihnen eine grundlegende Vorstellung davon, worum es bei der Datenanalyse geht.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Today, everу organization has more data than evеr at its disposal. Βut deriving meaningful insights from it to improνe operational efficiency remaіns 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.

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