Hoy en día, cada organización tiene más datos que nunca a su disposición. Pero obtener información significativa de él para mejorar la eficiencia operativa sigue siendo un gran desafío. El análisis de datos^{(Data Analytics)} parece ser una solución práctica para este problema.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos^{(Data Analytics)} se refiere al proceso de examinar grandes cantidades de Big Data para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos con la ayuda de sistemas y software especializados.

Es una práctica de moda que muchas empresas están adoptando para obtener ventajas competitivas sobre los rivales comerciales y generar nuevos ingresos. Sin embargo, primero es esencial comprender primero su panorama (tipos, desafíos y oportunidades) antes de ponerlo en la aplicación.

Desde una perspectiva de mercado, es necesario elegir el tipo adecuado de herramientas de análisis de datos para el análisis de datos .^{(Data Analytics)}

Las herramientas de análisis de datos^{(Data Analytics Tools)} se pueden distinguir en 2 tipos básicos:

1. Análisis de datos simples^{(Simple Data analytics)}

Se enfoca principalmente en la descripción de un evento que ya ocurrió, encontrando sus causas fundamentales y ofreciendo ideas.

1. Análisis de datos complejos^{(Complex Data Analytics)}

se puede subcategorizar aún más en

• Modelado predictivo^{(Predictive Modelling)} : los datos recopilados se extraen en busca de patrones indicativos de situaciones y comportamientos futuros.
• Modelado prescriptivo^{(Prescriptive Modelling)} : subsume los resultados del análisis predictivo para sugerir un curso de acción corregido que pueda aprovechar los escenarios previstos.

Dependiendo del apetito por el análisis^{(Data Analysis)} de datos de su organización, puede considerar cualquiera de las aplicaciones de análisis ^(Analytics)de datos^(Data) anteriores para manejar grandes volúmenes de datos, mejorar su eficiencia operativa y generar nuevos ingresos.

Para qué sirve el análisis de datos

Incluso los productos simples a veces tienen problemas potenciales muy complejos y, por lo tanto, se deben incorporar diferentes permutaciones/soluciones de trabajo a través del análisis de datos para resolver rápidamente la situación. ^(Data)Otros beneficios potenciales incluyen,

Toma de decisiones más rápida y mejor^{(Faster and better decision-making)}

Con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información de inmediato y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.

Reducción de costo^{(Cost reduction)}

Los análisis basados ​​en la nube brindan importantes ventajas de costos. Ayuda a identificar formas más eficientes de hacer negocios en lugar de depender de la experiencia arcaica de prueba y error.

Nuevos productos y servicios^{(New products and services)}

Con la capacidad de medir las necesidades y la satisfacción de los clientes a través de análisis, más empresas ahora están en condiciones de desarrollar nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Frenar la amenaza del lavado de dinero^{(Curbing money laundering menace)}

Los riesgos de lavado de dinero^(Money) han crecido en complejidad y escala en los últimos años. El análisis de datos^(Data) ha demostrado ser de gran ayuda para detectar y perseguir el crimen transnacional y el lavado de dinero, fortaleciendo así el enfoque de aplicación del marco regulatorio.

Espero que esto le dé una idea básica de lo que se trata el análisis de datos.^{(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 hаs more data than ever at its dispoѕal. But deriving meaningful inѕights from it to imрrove operational efficiency remаins 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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