¿Cuál es el propósito del análisis de datos?

El análisis de datos tiene que ver con la toma de decisiones: el objetivo principal de recopilar y analizar datos es que las empresas puedan tomar mejores decisiones.

Durante la última década más o menos, las compañías de tecnología han hecho que la toma de decisiones basada en datos sea una idea general. He trabajado en una variedad de productos de software donde el análisis de datos fue una parte clave de nuestro proceso de toma de decisiones. En lugar de depender de la intuición o las experiencias pasadas, el análisis de datos, al menos cuando se hace correctamente, puede ayudar a las empresas a tomar decisiones algo más objetivas sobre qué construir y dónde colocar sus recursos.

En pocas palabras, los datos le permiten comprender a su usuario y su producto y cómo interactúan. Esa comprensión es una parte central del crecimiento y funcionamiento de cualquier negocio, pero nuevamente, esto es especialmente importante en el software donde los pequeños cambios en su producto pueden tener un gran impacto en sus usuarios. Sin datos, las decisiones tendrían que tomarse a ciegas, y se reduciría la probabilidad de que una empresa tenga éxito.

Aquí hay algunos buenos recursos para comprender con más detalle el papel que desempeña el análisis de datos en las empresas.

• Un buen artículo de HBR sobre decisiones basadas en datos
• Un curso de Coursera sobre la aplicación práctica de datos a la toma de decisiones.
• Una publicación mediana que escribí que describe los usos principales del análisis de datos en el desarrollo de productos, pero también aborda los límites de los datos recopilados sin experimentos aleatorios

Gracias Manasa Chappa por A2A.

El análisis de datos es un proceso de aplicación de prácticas estadísticas para organizar, representar, describir, evaluar e interpretar datos. Es importante comprender claramente con qué propósito está llevando a cabo el análisis. El propósito del análisis de datos en palabras simples es aprovechar al máximo el desperdicio.

Nunca se le proporcionarán datos estructurados (la mayoría de las veces) en forma regular para realizar análisis de datos. Tendrá que ponerle estructura y luego extraer las ideas significativas.

1. Un aspecto fundamental de la analítica es el apoyo a la toma de decisiones; en otras palabras, proporcionar material para apoyar el proceso humano de toma de decisiones.
2. Los datos se producen a un ritmo alarmante. Todos los dispositivos del movimiento de cooperativas de ahorro y crédito ahora están reuniendo una gama de datos en constante expansión. Desde el núcleo hasta los centros de llamadas, la banca móvil hasta los cajeros automáticos, los viajes y el estilo de vida, los registros de compras nadan en un océano de datos. Desafortunadamente, los datos son tan valiosos como las decisiones que influyen.
3. Saber qué hacer y actuar en consecuencia son dos cosas muy diferentes . Los humanos siempre están haciendo listas de lo que van a hacer que generalmente terminan en la basura la próxima vez que limpian el “montón de basura”. Los análisis solo pueden establecer qué debe hacer una empresa de comercio electrónico para liderar la tendencia; la toma de decisiones depende de la junta operativa.

Entrada tomada de: Diccionario de datos y análisis

Analytics está obteniendo información de los datos que generalmente están más allá del propósito para el cual los datos fueron capturados originalmente, para contrastar con la Información que se relaciona con el significado inherente a los datos (es decir, la razón por la que fueron capturados en primer lugar). Los análisis a menudo emplean técnicas estadísticas avanzadas (regresión logística, regresión multivariada, análisis de series de tiempo, etc.) para derivar el significado de los datos.

Gartner se refiere a cuatro tipos de análisis: análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. En un artículo me referí a estos como:

1. ¿Que pasó?
2. ¿Por qué sucedió?
3. ¿Lo que va a ocurrir a continuación?
4. ¿Qué deberíamos estar haciendo?

Un departamento de análisis, junto con un departamento de gestión de datos, puede ser parte de una función de datos más amplia, que a veces informaría a un CDO. Alternativamente, puede ser más independiente y quizás estar encabezado por un Director de Análisis (CAO).

Ver también: una entrevista en profundidad con Allan Engelhardt sobre Analytics

Los análisis ayudan a numerosas organizaciones a tomar una decisión importante en el corto período de tiempo en el que es probable que todas las personas de negocios retengan a sus clientes e intenten alcanzar el éxito en los negocios sin involucrarse en las luchas o el estrés donde los análisis de datos pagan una gran manera para ellos . Todos se están sumergiendo en el análisis de negocios que tiene una gran cantidad de formas de encontrar lo que se necesita y lo que no está en los negocios.

Esta capacidad única de análisis de datos ayuda a centrarse en los problemas comerciales y también permite proporcionar información más profunda que es altamente relevante para cada industria. Este método de inteligencia les permite colaborar entre sí y con los ejecutivos para alertar a la empresa sobre el tiempo requerido y les ayuda a hacer un movimiento amigable.

En el mundo de los negocios de hoy, todos deben aprender a reducir los diversos riesgos en un negocio en el que esto lleva a lograr fácilmente los objetivos comerciales deseados pronto. Las marcas comerciales están mejorando en la recopilación de las fuentes de datos, la mayoría de hecho todavía están tratando de ponerse al día con la comprensión de los datos y proporcionan información útil y procesable para que la organización minimice el riesgo donde esto solo se puede lograr a través de la inteligencia empresarial método de análisis de datos de búsqueda que mejora el beneficio de cada organización y reduce el máximo riesgo.

Todos los dueños de negocios o tomadores de decisiones querían tomar mejores decisiones sin depender de otros donde el análisis de datos proporciona una mejor manera de hacerlo. Enterprise puede explorar fácilmente los objetivos y obtener beneficios del método de análisis más inteligente para llevar al negocio al siguiente nivel. Ayuda a explorar todos y cada uno de los factores de riesgo del negocio para resolver completamente los problemas en el negocio y seguir avanzando haciendo mejores análisis de negocios con la ayuda de métodos de inteligencia de negocios.

Hola,

Big Data Analytics es lo último en el mercado de TI que está ganando mucha tracción. La mayoría de las organizaciones lo utilizan para mejorar sus procesos con el fin de ser más delgados y comprender mejor a sus clientes. Por lo tanto, ganar ventaja competitiva sobre los competidores y aumentar las ganancias.

Big Data es una colección de gran cantidad de datos que requiere sistemas especiales de gestión de bases de datos para analizar y extraer información útil de ellos. El análisis y las ideas de estos datos se consideran Big Data Analytics .

Es poderoso porque consiste en una enorme cantidad de datos que pueden ser realmente útiles para las empresas. El propósito de Big Data Analytics es utilizar los datos para obtener información útil para tomar mejores decisiones .

A continuación se presentan algunas aplicaciones de Big Data:

• El análisis de Big Data nos permite encontrar nuevas curas y comprender y predecir mejor la propagación de enfermedades.
• La policía utiliza herramientas de big data para atrapar delincuentes e incluso predecir actividades criminales.
• Las compañías de tarjetas de crédito utilizan el análisis de big data para detectar transacciones fraudulentas.
• Varias ciudades incluso están utilizando análisis de big data con el objetivo de convertirse en Smart Cities, donde un autobús sabría esperar un tren retrasado y donde las señales de tráfico predicen los volúmenes de tráfico y operan para minimizar los atascos.

La razón principal por la que los grandes datos son importantes para todos es su aplicación en casi todos los campos. Está afectando la vida de todos de una manera u otra.

A medida que las herramientas para recopilar y analizar los datos se vuelvan menos costosas y más accesibles, desarrollaremos más usos para ellas, desde alfombras de yoga inteligentes hasta mejores herramientas de atención médica y una fuerza policial más efectiva.

Si desea leer más sobre Big Data y temas relacionados , puede consultar este enlace.

https://goo.gl/TwZ5pt

Teoría:

A gran escala, el análisis de datos es un medio para analizar conjuntos de datos y sacar conclusiones para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Las consultas de BI responden preguntas básicas sobre las operaciones comerciales y el rendimiento. El análisis de datos es una forma de análisis, que involucra aplicaciones complejas con elementos como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis hipotéticos con sistemas de análisis de alto rendimiento.

Realidad:

Identificar ingresos u oportunidades de ahorro de costos.

Honestamente, puedo decir que la mayoría de los análisis se pierden en la traducción. El flujo de trabajo ideal debería ser:

Teoría:

Estrategia -> Objetivo -> Puntos de datos -> Análisis -> Acción

Realidad:

Estrategia -> Acción no deseada -> Nueva estrategia -> Puntos de datos -> Análisis -> Sin acción -> Acción -> Nueva estrategia

En esta era de explosión de datos … donde cada teléfono y cada cámara está alimentando y capturando datos, es importante poder ver si los datos muestran algunas tendencias o segmentos que pueden ayudar a aumentar los negocios. El aumento del negocio en los ingresos o la reducción de los costos son los 2 grandes problemas que Analytics ayuda a resolver

El viaje comienza desde la gestión de datos hasta la visualización, el análisis de datos y la ciencia de datos y, luego, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Busque algunos artículos en https://pexitics.com/blog/

Hay algunos productos innovadores que utilizan análisis para sacar lo mejor de las personas. Como https://careergraph.pexiscore.com/, que es un producto analítico y proporciona asesoramiento profesional personalizado para estudiantes y estudiantes de primer año.

El objetivo del análisis de datos es investigar los datos obtenidos de un conjunto de datos en particular. El análisis de datos se ocupa de estudios e investigaciones complejas y extensas de cualquier tipo de datos. También incluye el manejo de valores perdidos o repetidos o la administración y / o eliminación de datos incoherentes, etc. Se refiere a ajustar un modelo dado a los datos, de modo que se puedan hacer predicciones futuras sobre los datos utilizando el modelo utilizado, o se pueden hacer preguntas más específicas ser respondido sobre los datos utilizando el modelo. Estas predicciones y preguntas le permiten a la compañía (cuyos datos está trabajando) elaborar políticas futuras para aumentar su base de clientes y ventas.

Necesita un amplio conocimiento de estadísticas, lenguajes de máquina y gestión empresarial para tratar y conocer más sobre Data Analytics. Todavía está en una etapa incipiente en nuestro país, pero se está volviendo rápidamente popular.

El análisis de datos ayuda a estudiar el patrón de comportamiento de los datos disponibles para obtener los resultados deseados de los datos.

Se realiza mediante técnicas cualitativas y cuantitativas.

Según mi experiencia, Ixsight es una de esas compañías que brinda servicio de análisis de datos