Oggi, ogni organizzazione ha a sua disposizione più dati che mai. Ma trarne informazioni significative per migliorare l'efficienza operativa rimane una sfida potente. L'analisi dei dati^{(Data Analytics)} sembra essere una soluzione pratica per questo problema.

Cos'è l'analisi dei dati

L'analisi dei dati^{(Data Analytics)} si riferisce al processo di esame di abbondanti quantità di Big Data per scoprire modelli nascosti, correlazioni e altre informazioni con l'aiuto di sistemi e software specializzati.

È una pratica di tendenza che molte aziende stanno adottando e adottando per ottenere vantaggi competitivi rispetto ai rivali commerciali e generare nuove entrate. Tuttavia, è innanzitutto essenziale comprenderne il panorama (tipi, sfide e opportunità) prima di inserirlo nell'applicazione.

Dal punto di vista del mercato, è necessario scegliere il giusto tipo di strumenti di analisi dei dati^{(Data Analytics)} per l'analisi dei dati.

Gli strumenti di analisi dei dati^{(Data Analytics Tools)} possono essere distinti in 2 tipi di base:

1. Semplice analisi dei dati^{(Simple Data analytics)}

Si concentra principalmente sulla descrizione di un evento che si è già verificato, trovandone le cause profonde e offrendo spunti di riflessione.

1. Analisi dei dati complessi^{(Complex Data Analytics)}

può essere ulteriormente sottocategorizzato in

• Modellazione predittiva^{(Predictive Modelling)} : i dati raccolti vengono estratti per modelli indicativi di situazioni e comportamenti futuri.
• Modellazione prescrittiva^{(Prescriptive Modelling)} : sussume i risultati dell'analisi predittiva per suggerire una corretta linea d'azione che può trarre vantaggio dagli scenari previsti.

A seconda dell'interesse per l' analisi^{(Data Analysis)} dei dati della tua organizzazione, puoi prendere in considerazione una qualsiasi delle applicazioni di analisi ^(Analytics)dei dati^(Data) di cui sopra per gestire grandi volumi di dati, migliorarne l'efficienza operativa e generare nuove entrate.

A cosa serve l'analisi dei dati

Anche i prodotti semplici a volte presentano potenziali problemi molto complessi e quindi è necessario incorporare diverse permutazioni/soluzioni di lavoro tramite l'analisi dei dati per risolvere rapidamente la situazione. ^(Data)Altri potenziali vantaggi includono,

Decisioni più rapide e migliori^{(Faster and better decision-making)}

Grazie alla capacità di analizzare nuove fonti di dati, le aziende sono in grado di analizzare le informazioni immediatamente e prendere decisioni in base a ciò che hanno appreso.

Riduzione dei costi^{(Cost reduction)}

L'analisi basata su cloud offre notevoli vantaggi in termini di costi. Aiuta a identificare modi più efficienti di fare affari piuttosto che fare affidamento su prove ed errori arcaici.

Nuovi prodotti e servizi^{(New products and services)}

Grazie alla capacità di misurare le esigenze e la soddisfazione dei clienti attraverso l'analisi, più aziende sono ora in grado di sviluppare nuovi prodotti per soddisfare le esigenze dei clienti.

Frenare la minaccia del riciclaggio di denaro^{(Curbing money laundering menace)}

I rischi di riciclaggio di denaro^(Money) sono cresciuti in complessità e portata negli ultimi anni. L'analisi dei dati^(Data) si è dimostrata di immenso aiuto nell'individuazione e nel perseguimento della criminalità transnazionale e del riciclaggio di denaro, rafforzando così l'approccio all'applicazione del quadro normativo.

Spero che questo ti dia un'idea di base di 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 at its disposal. But deriving mеaningful 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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