Hoje, cada organização tem mais dados do que nunca à sua disposição. Mas obter insights significativos para melhorar a eficiência operacional continua sendo um grande desafio. Data Analytics parece ser uma solução prática para este problema.

O que é Análise de Dados

Data Analytics refere-se ao processo de examinar grandes quantidades de Big Data para descobrir padrões ocultos, correlações e outros insights com a ajuda de sistemas e softwares especializados.

É uma prática de tendência que muitas empresas estão adotando e adotando para obter vantagens competitivas sobre os rivais de negócios e gerar novas receitas. No entanto, é essencial primeiro entender seu cenário (tipos, desafios e oportunidades) antes de colocá-lo no aplicativo.

Do ponto de vista do mercado, é necessário escolher o tipo certo de ferramentas de Data Analytics para análise de dados.^{(Data Analytics)}

As ferramentas de análise de dados^{(Data Analytics Tools)} podem ser distinguidas em 2 tipos básicos:

1. Análise de dados simples^{(Simple Data analytics)}

Concentra-se principalmente na descrição de um evento que já ocorreu, encontrando suas causas raiz e oferecendo insights.

1. Análise de dados complexos^{(Complex Data Analytics)}

pode ainda ser subdividido em

• Modelagem Preditiva^{(Predictive Modelling)} – os dados coletados são extraídos para padrões indicativos de situações e comportamentos futuros.
• Modelagem Prescritiva^{(Prescriptive Modelling)} – inclui os resultados da análise preditiva para sugerir um curso de ação corrigido que pode tirar proveito dos cenários previstos.

Dependendo do apetite por Análise^{(Data Analysis)} de Dados de sua organização, você pode considerar qualquer um dos aplicativos de Análise de ^(Analytics)Dados^(Data) de dados acima para lidar com grandes volumes de dados, melhorar sua eficiência operacional e gerar novas receitas.

Para que serve a Análise de Dados

Mesmo os produtos simples às vezes têm problemas potenciais muito complexos e, portanto, diferentes permutações/soluções de trabalho por meio da análise de dados^(Data) precisam ser incorporadas para resolver rapidamente a situação. Outros benefícios potenciais incluem,

Decisões mais rápidas e melhores^{(Faster and better decision-making)}

Com a capacidade de analisar novas fontes de dados, as empresas podem analisar as informações imediatamente – e tomar decisões com base no que aprenderam.

Redução de custos^{(Cost reduction)}

A análise baseada em nuvem traz vantagens de custo significativas. Ele ajuda a identificar formas mais eficientes de fazer negócios, em vez de depender da experiência arcaica de tentativa e erro.

Novos produtos e serviços^{(New products and services)}

Com a capacidade de avaliar as necessidades e a satisfação dos clientes por meio de análises, mais empresas estão agora em condições de desenvolver novos produtos para atender às necessidades dos clientes.

Combater a ameaça de lavagem de dinheiro^{(Curbing money laundering menace)}

Os riscos de lavagem de dinheiro^(Money) cresceram em complexidade e escala nos últimos anos. A^(Data) análise de dados provou ser de imensa ajuda na detecção e perseguição de crimes transnacionais e lavagem de dinheiro, fortalecendo assim a abordagem de aplicação da estrutura regulatória.

Espero que isso lhe dê uma ideia básica do que é o Data Analytics.^{(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 аt іts diѕposal. But deriving meanіngful insights from it to improve operational efficiency remains 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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