오늘날 모든 조직은 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 그러나 운영 효율성을 개선하기 위해 의미 있는 통찰력을 도출하는 것은 여전히 ​​어려운 과제로 남아 있습니다. Data Analytics 는 이 문제에 대한 실용적인 솔루션으로 보입니다.

데이터 분석이란

데이터 분석^{(Data Analytics)} 은 전문 시스템 및 소프트웨어의 도움으로 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 기타 통찰력을 찾기 위해 방대한 양의 빅 데이터^{(Big Data)(Big Data)} 를 조사하는 프로세스를 나타냅니다 .

많은 기업이 경쟁업체보다 경쟁 우위를 확보하고 새로운 수익을 창출하기 위해 수용하고 채택하고 있는 추세입니다. 그러나 응용 프로그램에 적용하기 전에 먼저 해당 환경(유형, 과제 및 기회)을 이해하는 것이 중요합니다.

시장 관점에서 데이터 분석을 위해 올바른 유형의 데이터 분석^{(Data Analytics)} 도구를 선택하는 것이 필요합니다.

데이터 분석 도구^{(Data Analytics Tools)} 는 두 가지 기본 유형으로 구분할 수 있습니다.

1. 간단한 데이터 분석^{(Simple Data analytics)}

주로 이미 발생한 이벤트에 대한 설명, 근본 원인을 찾고 통찰력을 제공하는 데 중점을 둡니다.

1. 복잡한 데이터 분석^{(Complex Data Analytics)}

로 더 세분화할 수 있습니다.

• 예측 모델링^{(Predictive Modelling)} – 수집된 데이터는 미래 상황 및 행동을 나타내는 패턴에 대해 마이닝됩니다.
• 처방적 모델링^{(Prescriptive Modelling)} – 예측 분석의 결과를 포함하여 예측된 시나리오를 활용할 수 있는 수정된 조치 과정을 제안합니다.

조직의 데이터 분석^{(Data Analysis)} 에 대한 욕구에 따라 위의 데이터 데이터 ^(Data) 분석^(Analytics) 애플리케이션을 고려하여 대용량 데이터를 처리하고 운영 효율성을 개선하며 새로운 수익을 창출할 수 있습니다.

데이터 분석은 무엇에 사용됩니까?

단순한 제품이라도 때로는 매우 복잡한 잠재적인 문제가 있으므로 상황을 신속하게 해결하려면 데이터^(Data) 분석을 통한 다양한 순열/작업 솔루션을 통합해야 합니다. 다른 잠재적인 이점은 다음과 같습니다.

더 빠르고 더 나은 의사 결정^{(Faster and better decision-making)}

새로운 데이터 소스를 분석할 수 있는 기능을 통해 기업은 정보를 즉시 분석하고 배운 내용을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

비용 절감^{(Cost reduction)}

클라우드 기반 분석은 상당한 비용 이점을 제공합니다. 구식 시행착오 경험에 의존하기보다 비즈니스를 수행하는 더 효율적인 방법을 식별하는 데 도움이 됩니다.

새로운 제품 및 서비스^{(New products and services)}

분석을 통해 고객의 요구와 만족도를 측정할 수 있는 능력으로 인해 더 많은 기업이 고객의 요구에 맞는 신제품을 개발할 수 있는 위치에 있습니다.

자금세탁 위협 근절^{(Curbing money laundering menace)}

자금^(Money) 세탁 위험은 최근 몇 년 동안 복잡성과 규모가 커졌습니다. 데이터^(Data) 분석은 초국가적 범죄와 자금 세탁을 탐지하고 추적하는 데 엄청난 도움이 되는 것으로 입증되어 규제 프레임워크 시행 접근 방식을 강화합니다.

이것이 데이터 분석에 대한 기본적인 아이디어를 제공하기를 바랍니다.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Todaу, every orgаnization has more data than ever at its disposаl. But deriving meaningful insights from it to improve operаtional efficiency remainѕ 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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