@praalpraal

Deblokkeer uw gegevens – Verbind al uw gegevensbronnen zonder ingewikkelde code.

Voor veel bedrijven is het gebrek aan data geen probleem. In werkelijkheid is het tegenovergestelde het geval: er zijn meestal te veel gegevens toegankelijk om een ​​voor de hand liggende beslissing te nemen. Omdat er zoveel gegevens moeten worden gesorteerd, heeft u aanvullende informatie uit uw gegevens nodig. 

U moet begrijpen dat dit de juiste gegevens zijn om uw probleem aan te pakken, om nauwkeurige conclusies uit die gegevens te trekken, en u hebt ook gegevens nodig die u kunnen helpen bij het nemen van beslissingen. Met andere woorden, je hebt data-analyse nodig. Met de adequate aanpak en hulpmiddelen voor data-analyse verandert wat ooit een duizelingwekkende hoeveelheid uiteenlopende informatie was, in een beknopt beslissingspunt.

Wat is data-analyse?

Als de methode voor het analyseren van ruwe data om richtingen te vinden en problemen aan te pakken, bestrijkt de definitie van data-analyse het brede bereik ervan. Het data-analyseproces bestaat uit essentiële componenten die een aantal initiatieven ondersteunen. Door deze componenten te verenigen, zal een bloeiend data-analyse-initiatief een duidelijk beeld bieden van waar uw bedrijf staat, waar het is geweest en waar het naartoe moet.

Wat is de rol van data-analyse?

Data-analyse vindt plaats op het snijvlak van statistiek, informatietechnologie en het bedrijfsleven. Deze velden samen helpen bedrijven en organisaties succesvol te zijn. Het primaire doel van data-analyse is het verbeteren van de efficiëntie en prestaties door patronen in data te detecteren. Dat betekent dat er op verschillende manieren met data wordt omgegaan. 

De stappen van data-analyse

De belangrijkste stappen in data-analyse zijn databeheer, datamining, datapresentatie en statistische analyse.

• Databeheer of datawarehousing is een fundamenteel aspect van data-analyse. Het omvat het ontwerp en de implementatie van databases die daarna toegang geven tot de resultaten van data-analyse. Dat omvat over het algemeen het maken en beheren van SQL-databases zoals Redshift en Snowflake. Tegenwoordig is het voor bedrijven een uitdaging om te beslissen welke database ze moeten gebruiken. Dus als u voor een soortgelijke uitdaging staat, moet u bijvoorbeeld wat meer leren over: Roodverschuiving versus sneeuwvlok om de juiste beslissing te nemen over welke optie voor u ideaal is.
• Datamining is een ander cruciaal proces voor veel data-analysefuncties. Het gaat om het extraheren van gegevens uit ongeorganiseerd gegevens bronnen. Dit kunnen grote, complexe databases, geschreven tekst of onbewerkte gegevens zijn. De belangrijkste stappen in deze procedure zijn het extraheren, transformeren en laden van gegevens (ook wel ETL genoemd). Deze stappen transformeren ruwe gegevens in een effectief en compatibel formaat. Dat bereidt gegevens voor op warehousing en analyse. Datamining is eigenlijk de meest tijdrovende stap in de data-analysepijplijn.

• Statistische analyse stelt analisten in staat inzichten uit gegevens te genereren. Zowel statistieken als machine learning-methoden worden gebruikt voor het analyseren van gegevens. Big data worden gebruikt om statistische modellen te bouwen die trends in gegevens laten zien. Die modellen kunnen daarna worden toegepast op nieuwe gegevens om voorspellingen te doen en goed geïnformeerde beslissingen te nemen. Statistische programmeertalen zoals Python of R (met panda's) zijn cruciaal in het proces. Bovendien maken open source-pakketten en bibliotheken zoals bijvoorbeeld MATLAB geavanceerde analyses mogelijk.
• De laatste stap in de meeste data-analyseprocessen is de datapresentatie. In deze fase kunnen inzichten onder de aandacht van stakeholders worden gebracht. Datavisualisatie is doorgaans het belangrijkste hulpmiddel bij de datapresentatie. Krachtige visualisaties helpen bij het vertellen van het verhaal van de gegevens, waardoor managers en leidinggevenden later het belang van data-inzichten kunnen begrijpen.

Waarom is data-analyse zo belangrijk?

De toepassing van data-analyse is breed. Het analyseren van big data optimaliseert de effectiviteit in veel verschillende industriële sectoren. Door de prestaties te verbeteren, kunnen bedrijven succesvol zijn in een steeds competitievere marktomgeving.

Een van de eerste adoptanten is de financiële sector. Data-analyse speelt een belangrijke rol in het bankwezen en andere financiële sectoren en wordt gebruikt voor het voorspellen van markttrends en risicobeoordeling. Kredietscores zijn een model van data-analyse dat ons allemaal aangaat. Kredietscores gebruiken veel datapunten om het kredietrisico vast te stellen. Data-analyse wordt ook gebruikt om fraude te identificeren en te voorkomen om de prestaties te verbeteren en het risico voor elke financiële instelling te minimaliseren.

Het gebruik van data-analyse gaat verder dan het maximaliseren van de ROI en de winst. Data-analyse levert essentiële informatie op voor misdaadpreventie, gezondheidszorg en bescherming van het milieu. Dergelijke toepassingen van data-analyse maken gebruik van verschillende tools en technieken om de wereld te verbeteren. Het internet of things of IoT is bijvoorbeeld een proces dat naast machine learning wordt gebruikt. Dergelijke processen bieden uitstekende mogelijkheden voor data-analyse. De IoT-apparaten bevatten herhaaldelijk talloze sensoren die belangrijke datapunten verzamelen voor hun werking. 

Laatste woorden

Elke dag worden er steeds meer data verzameld, en dat biedt nieuwe mogelijkheden om data-analyse toe te passen op meer sectoren. Data-analyse helpt organisaties en individuen gegevens te achterhalen door ruwe gegevens te analyseren op trends en inzichten. De uitgebreide tools en technieken helpen duizenden organisaties bij het nemen van beslissingen en slagen. 

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.

Klik hier om toegang te krijgen.

Bron: https://hackernoon.com/a-quick-guide-to-business-data-analytics-1x2737kw?source=rss