Ano ang Data Analytics?
Ang analytics ng data ay ang agham ng pagsusuri ng hilaw na data upang makagawa ng mga konklusyon tungkol sa impormasyong iyon. Marami sa mga pamamaraan at proseso ng data analytics ay awtomatiko sa mga proseso ng makina at algorithm na gumagana sa raw data para sa pagkonsumo ng tao.
Ang mga pamamaraan ng analytics ng data ay maaaring magbunyag ng mga uso at sukatan na kung hindi man mawawala sa masa ng impormasyon. Ang impormasyong ito ay maaaring magamit upang ma-optimize ang mga proseso upang madagdagan ang pangkalahatang kahusayan ng isang negosyo o sistema.
Pag-unawa sa Data Analytics
Ang analytics ng data ay isang malawak na term na sumasaklaw sa maraming magkakaibang uri ng pagsusuri ng data. Ang anumang uri ng impormasyon ay maaaring isailalim sa mga pamamaraan ng analytics ng data upang makakuha ng pananaw na maaaring magamit upang mapagbuti ang mga bagay.
Halimbawa, ang mga kumpanya ng pagmamanupaktura ay madalas na nagtatala ng runtime, downtime, at trabaho para sa iba't ibang mga makina at pagkatapos ay pag-aralan ang data upang mas mahusay na planuhin ang mga workload upang ang mga makina ay gumana nang malapit sa kapasidad ng peak.
Ang data analytics ay maaaring gumawa ng higit pa kaysa sa ituro ang mga bottlenecks sa paggawa. Ang mga kumpanya ng gaming ay gumagamit ng data analytics upang magtakda ng mga iskedyul ng gantimpala para sa mga manlalaro na pinapanatili ang karamihan sa mga manlalaro na aktibo sa laro. Ang mga kumpanya ng nilalaman ay gumagamit ng marami sa parehong data analytics upang mapanatili kang mag-click, manood, o muling pag-aayos ng nilalaman upang makakuha ng isa pang view o isa pang pag-click.
Ang proseso na kasangkot sa pagsusuri ng data ay nagsasangkot ng maraming iba't ibang mga hakbang:
- Ang unang hakbang ay upang matukoy ang mga kinakailangan ng data o kung paano nakalap ang data. Ang data ay maaaring paghiwalayin sa edad, demograpiko, kita, o kasarian. Ang mga halaga ng data ay maaaring numero o nahahati sa kategorya.Ang pangalawang hakbang sa analytics ng data ay ang proseso ng pagkolekta nito. Magagawa ito sa pamamagitan ng iba't ibang mga mapagkukunan tulad ng mga computer, online na mapagkukunan, camera, mga mapagkukunan ng kapaligiran, o sa pamamagitan ng mga tauhan.Once data ay nakolekta, dapat itong ayusin upang maaari itong masuri. Maaaring maganap ang samahan sa isang spreadsheet o iba pang anyo ng software na maaaring kumuha ng istatistika data.Ang data ay pagkatapos ay malinis bago pagsusuri. Nangangahulugan ito na ito ay scrubbed at sinuri upang matiyak na walang pagdoble o pagkakamali, at hindi ito kumpleto. Ang hakbang na ito ay nakakatulong na iwasto ang anumang mga error bago ito magpunta sa isang data analyst na masuri.
Mga Key Takeaways
- Ang analytics ng data ay ang agham ng pagsusuri ng hilaw na data upang makagawa ng mga konklusyon tungkol sa impormasyong iyon. Ang mga pamamaraan at proseso ng data analytics ay awtomatiko sa mga mekanikal na proseso at algorithm na gumagana sa raw data para sa pagkonsumo ng tao. Ang data analytics ay tumutulong sa isang negosyo na-optimize ang pagganap nito.
Bakit Mahalaga ang Data Analytics
Mahalaga ang data analytics sapagkat nakakatulong ito na mai-optimize ng mga negosyo ang kanilang mga pagtatanghal. Ang pagpapatupad nito sa modelo ng negosyo ay nangangahulugang ang mga kumpanya ay maaaring makatulong na mabawasan ang mga gastos sa pamamagitan ng pagkilala sa mas mahusay na mga paraan ng paggawa ng negosyo at sa pag-iimbak ng malaking halaga ng data.
Ang isang kumpanya ay maaari ring gumamit ng data analytics upang makagawa ng mas mahusay na mga pagpapasya sa negosyo at makakatulong na suriin ang mga uso at kasiyahan ng customer, na maaaring humantong sa bago - at mas mahusay na mga produkto at serbisyo.
Mga Uri ng Data Analytics
Ang mga analytics ng data ay nahati sa apat na pangunahing uri.
- Inilarawan ng descriptive analytics kung ano ang nangyari sa isang naibigay na tagal ng panahon. Nakarating na ba ang bilang ng mga view? Mas malakas ba ang benta ngayong buwan kaysa sa huli? Ang mga diagnostic ng diagnostic ay mas nakatuon sa kung bakit nangyari. Ito ay nagsasangkot ng higit pang magkakaibang mga data sa pag-input at kaunting hypothesizing. Naapektuhan ba ng panahon ang mga benta ng beer? Naapektuhan ba ang pinakabagong benta sa kampanya sa marketing? Ang mahuhulaan na analytics ay lumilipat sa kung ano ang malamang na mangyayari sa malapit na termino. Ano ang nangyari sa mga benta sa huling oras na mayroon kaming isang mainit na tag-init? Gaano karaming mga modelo ng panahon ang mahuhulaan sa isang mainit na tag-init sa taong ito? Ipinapahiwatig ng mapaglarawang analytics ang isang kurso ng pagkilos. Kung ang posibilidad ng isang mainit na tag-araw ay sinusukat bilang isang average ng limang mga modelo ng panahon na ito ay higit sa 58%, dapat naming magdagdag ng isang paglipat ng gabi sa paggawa ng serbesa at magrenta ng karagdagang tangke upang madagdagan ang output.
Ang data analytics ay sumasailalim sa maraming mga sistema ng kontrol sa kalidad sa mundo ng pananalapi, kasama na ang programang Anim na Sigma. Kung hindi ka maayos na pagsukat ng isang bagay - kung ito ang iyong timbang o ang bilang ng mga depekto bawat milyon sa isang linya ng produksyon - halos imposible itong mai-optimize ito.
Mga Espesyal na Pagsasaalang-alang: Sino ang Gumagamit ng Data Analytics?
Ang ilan sa mga sektor na nagpatibay ng paggamit ng data analytics ay kinabibilangan ng paglalakbay at mabuting pakikitungo sa industriya, kung saan maaaring maging mabilis ang mga turnarounds. Ang industriya na ito ay maaaring mangolekta ng data ng customer at malaman kung saan ang mga problema, kung mayroon man, nagsisinungaling at kung paano ayusin ang mga ito.
Pinagsasama ng pangangalagang pangkalusugan ang paggamit ng mataas na dami ng nakabalangkas at hindi nakabalangkas na data at gumagamit ng data analytics upang makagawa ng mabilis na mga pagpapasya. Katulad nito, ang industriya ng tingi ay gumagamit ng napakahirap na dami ng data upang matugunan ang patuloy na nagbabago na mga kahilingan ng mga mamimili. Ang impormasyon ng mga nagtitingi ng impormasyon at pag-aralan ay maaaring makatulong sa kanila na makilala ang mga uso, inirerekumenda ang mga produkto, at dagdagan ang kita.
