Saat ini, setiap organisasi memiliki lebih banyak data daripada sebelumnya. Tetapi memperoleh wawasan yang berarti darinya untuk meningkatkan efisiensi operasional tetap menjadi tantangan besar. Analisis Data^{(Data Analytics)} tampaknya menjadi solusi praktis untuk masalah ini.

Apa itu Analisis Data?

Analisis Data^{(Data Analytics)} mengacu pada proses pemeriksaan sejumlah besar Data Besar^{(Big Data)(Big Data)} untuk mengungkap pola tersembunyi, korelasi, dan wawasan lain dengan bantuan sistem dan perangkat lunak khusus.

Ini adalah praktik yang sedang tren yang diikuti dan diadopsi oleh banyak perusahaan untuk mendapatkan keunggulan kompetitif atas saingan bisnis dan mendorong pendapatan baru. Namun, pertama-tama penting untuk memahami lanskapnya (jenis, tantangan, dan peluang) terlebih dahulu sebelum menerapkannya.

Dari perspektif pasar, penting untuk memilih jenis alat Analisis Data yang tepat untuk analisis data.^{(Data Analytics)}

Alat Analisis Data^{(Data Analytics Tools)} dapat dibedakan menjadi 2 jenis dasar:

1. Analisis Data Sederhana^{(Simple Data analytics)}

Terutama berfokus pada deskripsi peristiwa yang telah terjadi, menemukan akar penyebabnya dan menawarkan wawasan.

1. Analisis Data Kompleks^{(Complex Data Analytics)}

itu dapat disubkategorikan lebih lanjut menjadi

• Pemodelan Prediktif^{(Predictive Modelling)} – data yang dikumpulkan ditambang untuk pola yang menunjukkan situasi dan perilaku di masa depan.
• Pemodelan Preskriptif^{(Prescriptive Modelling)} – menggabungkan hasil analitik prediktif untuk menyarankan tindakan yang dikoreksi yang dapat memanfaatkan skenario yang diprediksi.

Bergantung pada keinginan untuk Analisis Data^{(Data Analysis)} organisasi Anda, Anda dapat mempertimbangkan salah satu aplikasi Data Analytics di atas untuk menangani volume data yang besar, meningkatkan efisiensi operasionalnya, dan mendorong pendapatan baru.

Untuk apa Analisis Data digunakan?

Bahkan produk sederhana terkadang memiliki potensi masalah yang sangat kompleks dan permutasi/solusi kerja yang berbeda melalui Analisis data perlu dimasukkan untuk menyelesaikan situasi dengan cepat. Manfaat potensial lainnya termasuk,

Pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih baik^{(Faster and better decision-making)}

Dengan kemampuan menganalisis sumber data baru, bisnis dapat menganalisis informasi dengan segera – dan membuat keputusan berdasarkan apa yang telah mereka pelajari.

Pengurangan biaya^{(Cost reduction)}

Analisis berbasis cloud memberikan keuntungan biaya yang signifikan. Ini membantu dalam mengidentifikasi cara yang lebih efisien dalam melakukan bisnis daripada mengandalkan pengalaman coba-coba kuno.

Produk dan layanan baru^{(New products and services)}

Dengan kemampuan untuk mengukur kebutuhan dan kepuasan pelanggan melalui analitik, kini semakin banyak perusahaan yang dapat mengembangkan produk baru untuk memenuhi kebutuhan pelanggan.

Menekan ancaman pencucian uang^{(Curbing money laundering menace)}

Risiko pencucian uang^(Money) telah berkembang dalam kompleksitas dan skala dalam beberapa tahun terakhir. Analisis data^(Data) telah terbukti sangat membantu dalam mendeteksi dan mengejar kejahatan transnasional dan pencucian uang, sehingga memperkuat pendekatan penegakan kerangka peraturan.

Semoga ini memberi Anda beberapa ide dasar tentang Analisis Data.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Today, everу organization has more data than ever at its disposal. But deriving meaningful insights from it to improve oрerationаl efficiency remains a рotent 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.

Related posts

• Apa itu Big Data - penjelasan sederhana dengan Example

• Apa perbedaan antara Data and Information

• Big Data Consumption. Apa kegunaan Big Data

• Cara Menginstal Drupal Menggunakan WAMP pada Windows

• Best Software & Hardware Bitcoin Wallets untuk Windows, iOS, Android

• Apa itu Magnet link dan cara membuka Magnet link S di browser

• Task Management Software gratis untuk mengelola kerja tim

• Cara Encrypt dan tambahkan kata sandi ke dokumen LibreOffice

• Cara menghapus Your LastPass Account

• Cara Mengonversi Binary ke Teks Menggunakan Teks Ini ke Binary Converter

• Cara menginstal Windows 95 pada Windows 10

• E-Waste management, Daur Ulang, Pembuangan, Fakta, Masalah, Solusi

• Video konferensi etiket, tips dan aturan yang perlu Anda ikuti

• Fitur terbaik di LibreOffice Calc

• Disqus comment box tidak memuat atau ditampilkan untuk situs web

• Bawa Device Sendiri (BYOD) Advantages, Best Practices, dll

• Bagaimana cara menutup Payoneer Account Anda?

• Terkunci dari Plex Server and Server Settings? Ini fix!

• Automate.io adalah alternatif automation tool and IFTTT gratis

• Cara menggunakan Template untuk membuat dokumen dengan LibreOffice