Aujourd'hui, chaque organisation dispose de plus de données que jamais. Mais en tirer des enseignements significatifs pour améliorer l'efficacité opérationnelle reste un défi de taille. Analyse des données semble être une solution pratique à ce problème.
Qu'est-ce que Data Analytics?
L’analyse des données se réfère au processus d’examen de quantités importantes de Big Data pour découvrir des modèles cachés, des corrélations et d'autres informations à l'aide de systèmes et de logiciels spécialisés.
De nombreuses entreprises adoptent et adoptent une tendance pour acquérir des avantages concurrentiels par rapport à leurs concurrents et générer de nouveaux revenus. Cependant, il est d'abord essentiel de comprendre son paysage (types, défis et opportunités) avant de l'intégrer à l'application.
Du point de vue du marché, il est nécessaire de choisir le bon type d’outils Data Analytics pour l’analyse de données.
Les outils d'analyse de données peuvent être distingués en 2 types de base:
Analyse simple des données
Se concentre principalement sur la description d'un événement qui s'est déjà produit, en trouvant les causes profondes et en offrant des informations.
Analyse de données complexe
il peut encore être subdivisé en
- Modélisation prédictive - les données collectées sont exploitées à la recherche de schémas indiquant des situations et des comportements futurs.
- Modélisation prescriptive - résume les résultats de l'analyse prédictive pour suggérer un plan d'action corrigé pouvant tirer parti des scénarios prédits.
Selon l'appétit de Data Analysis de votre organisation, vous pouvez utiliser n'importe laquelle des applications ci-dessus pour l'analyse de données afin de gérer de gros volumes de données, d'améliorer son efficacité opérationnelle et de générer de nouveaux revenus.
À quoi sert Data Analytics
Même les produits simples présentent parfois des problèmes potentiels très complexes. Il faut donc intégrer différentes solutions de permutation / de travail via l'analyse des données pour résoudre rapidement la situation. Les autres avantages potentiels incluent,
Prise de décision plus rapide et meilleure
Grâce à la possibilité d’analyser de nouvelles sources de données, les entreprises peuvent analyser les informations immédiatement et prendre des décisions en fonction de ce qu’elles ont appris.
Réduction des coûts
Les analyses en nuage apportent des avantages de coûts significatifs. Cela aide à identifier des moyens plus efficaces de faire des affaires plutôt que de compter sur une expérience archaïque d'essais et d'erreurs.
Nouveaux produits et services
Grâce à la capacité d’analyser les besoins et la satisfaction des clients grâce à l’analyse, de plus en plus de sociétés sont désormais en mesure de développer de nouveaux produits pour répondre à leurs besoins.
Lutte contre le blanchiment d'argent
Les risques de blanchiment d’argent se sont complexifiés et ont pris de l’ampleur ces dernières années. L’analyse des données s’est révélée d’une aide précieuse dans la détection et la poursuite de la criminalité transnationale et du blanchiment d’argent, renforçant ainsi l’application du cadre réglementaire.
J'espère que cela vous donne une idée de base de Data Analytics.
