Aujourd'hui, chaque organisation dispose de plus de données que jamais. Mais en tirer des informations significatives pour améliorer l'efficacité opérationnelle reste un défi de taille. L'analyse des données^{(Data Analytics)} semble être une solution pratique à ce problème.

Qu'est-ce que l'analyse de données

L'analyse de données^{(Data Analytics)} fait référence au processus d'examen de grandes quantités de Big Data pour découvrir des modèles cachés, des corrélations et d'autres informations à l'aide de systèmes et de logiciels spécialisés.

C'est une pratique tendance que de nombreuses entreprises adoptent et adoptent pour obtenir des avantages concurrentiels par rapport à leurs concurrents commerciaux et générer de nouveaux revenus. Cependant, il est d'abord essentiel de comprendre d'abord son paysage (types, défis et opportunités) avant de le mettre dans l'application.

Du point de vue du marché, il est nécessaire de choisir le bon type d' outils Data Analytics pour l'analyse des données.^{(Data Analytics)}

Les outils d'analyse de données^{(Data Analytics Tools)} peuvent être distingués en 2 types de base :

1. Analyse de données simple^{(Simple Data analytics)}

Se concentre principalement sur la description d'un événement qui s'est déjà produit, en trouvant ses causes profondes et en offrant des informations.

1. Analyse de données complexes^{(Complex Data Analytics)}

il peut être encore sous-catégorisé en

• Modélisation prédictive^{(Predictive Modelling)} - les données collectées sont extraites pour des modèles indicatifs de situations et de comportements futurs.
• Modélisation prescriptive^{(Prescriptive Modelling)} - subsume les résultats de l'analyse prédictive pour suggérer un plan d'action corrigé qui peut tirer parti des scénarios prédits.

Selon l'appétit pour l'analyse^{(Data Analysis)} de données de votre organisation, vous pouvez envisager l'une des applications d' analyse de ^(Analytics)données^(Data) ci-dessus pour gérer de gros volumes de données, améliorer son efficacité opérationnelle et générer de nouveaux revenus.

À quoi sert l'analyse de données

Même les produits simples ont parfois des problèmes potentiels très complexes et donc différentes permutations/solutions de travail via l'analyse de données^(Data) doivent être incorporées pour résoudre rapidement la situation. D'autres avantages potentiels incluent,

Une prise de décision plus rapide et meilleure^{(Faster and better decision-making)}

Grâce à la capacité d'analyser de nouvelles sources de données, les entreprises sont en mesure d'analyser les informations immédiatement et de prendre des décisions en fonction de ce qu'elles ont appris.

Réduction des coûts^{(Cost reduction)}

L'analyse basée sur le cloud apporte des avantages de coût significatifs. Cela aide à identifier des façons plus efficaces de faire des affaires plutôt que de s'appuyer sur une expérience archaïque d'essais et d'erreurs.

Nouveaux produits et services^{(New products and services)}

Grâce à la capacité d'évaluer les besoins et la satisfaction des clients grâce à l'analyse, davantage d'entreprises sont désormais en mesure de développer de nouveaux produits pour répondre aux besoins des clients.

Lutte contre la menace du blanchiment d'argent^{(Curbing money laundering menace)}

Les^(Money) risques de blanchiment d'argent ont gagné en complexité et en ampleur ces dernières années. L'analyse des données^(Data) s'est avérée d'une aide immense dans la détection et la poursuite de la criminalité transnationale et du blanchiment d'argent, renforçant ainsi l'approche d'application du cadre réglementaire.

J'espère que cela vous donne une idée de base de l'analyse des données.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Today, every organization has more data than ever at its disposal. But deriving meaningfυl insights from it to improve oрerational efficiency remains a potent challеnge. 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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