Hvorfor Data Analytics endrer måten for virksomhetsvekst

Begrepet Dataanalyse er en prosess der datasett analyseres og inspiseres for å samle informasjon. Av den innsamlede informasjonen trekkes konklusjoner. Mange teknikker og teknologier brukes, for eksempel rengjøring, transformering og modellering av data for å ta ønskelige forretningsbeslutninger. Rengjøring av data innebærer utskifting av unøyaktige eller ødelagte data. Disse ødelagte dataene endres eller fjernes ved hjelp av forskjellige teknikker. Mens prosessen transformeres, transformeres data fra ett format til et annet. Etterpå opprettes datamodell ved hjelp av aktivitetsmodell med detaljerte data. Denne tilnærmingen brukes på en rekke områder som vitenskap, næringsliv, forskning og teknologi.

Hvorfor analyse: I utgangspunktet er dataanalyse en kvalitativ og kvantitativ teknikk som brukes for å øke bedriftens produktivitet som kan brukes for Business to Consumer (B2C) applikasjoner. I mange store organisasjoner samles data inn fra forskjellige deler, for eksempel kunde, virksomhet og økonomi. Etter innsamling av data, blir de analysert og deretter brukt i henhold til kravet. Det har blitt et grunnleggende behov i dag for bedre forretningsmuligheter. Denne typen Business Intelligence (BI) fører til bedre ytelse av organisasjoner og lønnsom virksomhet. Dermed kan vi si at analyse av data er et viktig aspekt ved å samle nyttig informasjon og forretningsinnsikt. Det går mot bedre økonomisk vekst i næringslivet i mange bedrifter. Dermed bruker de fleste organisasjonene denne tilnærmingen.

Hvordan analyse av data hjelper i forretningsvekst: I denne digitale epoken har organisasjoner en terabyte og petabyte med data i forskjellige former som må lagres og administreres. Tradisjonelle systemer klarer ikke å håndtere store data, så nye teknikker som Hadoop og mye mer brukes til å administrere og lagre store data. Organisasjoner tar nøyaktige beslutninger basert på disse lagrede store dataene. For dette formålet ble Big Data Analysis -teknikken utviklet. Den gir innsikt i den viktige informasjonen som er nyttig for å ta forretningsbeslutninger av selskaper. Det hjelper på følgende aspekter:

  1. Det lar organisasjoner vite at hvor bedre eller dårlige resultatene deres er.
  2. Analyse av kundenes etterspørsel, atferd og krav fører til effektiv markedsføring.
  3. Ved å lage konkurransedyktige strategier for forretningsmiljøet fra dataanalyse av den forskjellige organisasjonen.
  4. Gjelder kundens synspunkt slik at nye innovasjoner kan gjøres.
  5. På grunn av forskjellige valg av mennesker gjennomgår forskjellige produktanbefalinger lønnsom virksomhet.
  6. Riktig innsikt vil redusere risikoen for virksomheten.

Dataanalyse for organisasjoner: Mange organisasjoner bruker dataanalyseteknikker for å undersøke sine historiske data for å møte kundens behov og tilfredshet. For eksempel bruker Netflix dataanalyse for å sjekke postene til brukerne sine, som anbefales filmer eller TV -programmer i henhold til deres lignende valg basert på deres tidligere aktiviteter. Facebook anbefaler oss nye venner som er mulig ved hjelp av dataanalyse. Videoer som anbefales i henhold til hver brukers valg, er også et resultat av dataanalyse. På grunn av dette får brukerne lett det som kreves av dem, noe som forbedrer selskapets ytelse.

Dataanalyse i forskjellige domener: Det tjener i utdanningssektoren, teknologien og næringslivet som improviserer hele digital innovasjon. Det hjelper markedsførere og bransjeledere med å ta lønnsomme beslutninger. Dermed vil det være tilstrekkelig å si at det er et industrielt behov. I bransjer brukes denne teknikken for å konvertere rådata til meningsfull informasjon for beslutningstaking. Etter at analyseresultatet blir presist og nøyaktig, blir smartere løsninger utviklet for bedre kundetilfredshet. Denne teknikken har tatt organisasjoner til en bedre forretningsytelse.

Denne artikkelen viser at analyse av data har sin egen betydning. Ved å gjøre forretningsbeslutninger bedre, synspunkt fra kundene, hjelper alle disse avgjørelsene til å gjøre forretningsforbedringer som fører til vekst av organisasjoner. Tableau Public, OpenRefine, Googles søkeoperatører er noen verktøy som brukes til å lage analyse av data. Programmeringsspråk som er i toppen for beslutningstaking er Python, R, SQL. Disse brukes som en del av datavitenskapens arbeidsflyt.

user

Leave a Reply