Informacija užplūsta organizacijas – informacija internetinėje svetainėje, kurią kai kurie dažnai ignoruoja, darydami žalą verslui. Tačiau duomenimis pagrįstos įmonės supranta šių duomenų rinkimo ir analizės svarbą. Duomenų analizės tikslas yra suteikti įmonėms veiksmingų įžvalgų, susijusių su dideliu duomenų kiekiu, kurį jos gauna kiekvieną dieną. Šios įžvalgos gali padėti organizacijoms priimti sprendimus, spręsti problemas, suprasti klientų poreikius ir nustatyti ateities tendencijas. Įmonės gali naudoti verslo žvalgybos įrankius, kad integruotų skirtingus duomenų šaltinius, atliktų pažangią duomenų analizę, kurtų interaktyvias verslo informacijos suvestines, generuotų tinkamas įžvalgas ir supaprastintų sprendimų priėmimą. Sužinokite, kaip išnaudoti visas savo duomenų galimybes naudojant BI įrankius. Kodėl duomenų analizė yra svarbi?
Duomenų analizė yra duomenų analizės pogrupis. Analizė apima didžiulio duomenų kiekio rinkimą, valymą, analizavimą ir interpretavimą, kad būtų galima rasti modelių ir kitų įžvalgų. Tai taip pat apima organizavimą, įrankius ir metodus, naudojamus giliai analizei, įskaitant įrankius, skirtus rezultatams perduoti, pvz., duomenų vizualizavimo įrankius. Duomenų analizė suteikia įžvalgų, kurios nurodo įmonėms, kur sutelkti savo pastangas. Šios įžvalgos gali padėti įmonėms tobulinti produktus ir paslaugas, klientų patirtį ir bendrą prekės įvaizdį. Duomenų analizė suteikia įmonėms įrodymų, padedančių priimti verslo sprendimus ir teikti geresnį klientų aptarnavimą. Kokie yra skirtingi duomenų analizės tipai? Yra keletas duomenų analizės metodų, kuriuos organizacijos gali naudoti siekdamos atskleisti tinkamas įžvalgas. Pagrindiniai duomenų analizės metodai yra šie: Teksto analizė. Taip pat žinoma kaip teksto gavyba, teksto analizė naudoja mašininį mokymąsi ir natūralios kalbos apdorojimą, kad tvarkytų ir išgautų įžvalgas iš nestruktūrizuotų teksto duomenų. Teksto analizė interpretuoja tendencijas ir modelius, kad pateiktų išsamią ir tikslinę nuomonę apie tai, kodėl kažkas vyksta ar galėjo nutikti. Statistinė analizė. Statistinė analizė apima duomenų rinkimą, analizę, modeliavimą, interpretavimą ir pateikimą naudojant prietaisų skydelius. Tai atsako į klausimą: "Kas atsitiko?" Statistinę analizę galima suskirstyti į dvi subkategorijas: aprašomąją analizę ir išvadinę analizę.
Aprašomoji analizė veikia su visais arba atrinktais apibendrintais skaitiniais duomenimis. Jis nesistengia numatyti ateities tendencijų. Vietoj to, jis semiasi įžvalgų iš praeities duomenų, manipuliuodamas jais taip, kad jie būtų prasmingesni. Išvadinė analizė analizuoja mėginius, paimtus iš išsamių duomenų. Atlikdamas tokio tipo analizę, analitikas gali padaryti skirtingas išvadas iš to paties duomenų rinkinio, pasirinkdamas skirtingus pavyzdžius. Diagnostinė analizė. Diagnostinė analizė naudoja įžvalgas, gautas iš statistinės analizės, kad nustatytų duomenų modelius. Tai atsako į klausimą: „Kodėl taip atsitiko? Šio tipo analizė leidžia analitikams naudoti senesniuose duomenyse atskleistus modelius, kad išspręstų dabartinius iššūkius.
0530
