Полезность любого типа данных или источника данных зависит от типа выполняемой аналитики. Для некоторых предприятий анализ данных функционирует как инструмент сбора данных в режиме реального времени и измерения производительности. Другой бизнес может использовать чисто описательную аналитику, которая фокусируется на профилировании, сегментации и идентификации потребителей. Более амбициозная версия аналитики данных посвящена преобразованию данных в прогнозы - задавая не только то, что есть, но и то, что будет. Быстро растущее применение данных в бизнес-аналитике называется оптимизацией, где сравниваются разные типы данных, чтобы максимизировать эффективность целевых результатов.
Данные важны, когда они были переработаны в полезный инструмент. Чтобы представить это в перспективе, подумайте о нерафинированных данных, как будто это была нерафинированная нефть: можно собрать огромные объемы данных, но она должна быть превращена в полезный продукт, чтобы быть ценным в экономическом смысле. Приложение должно быть извлечено из данных. Роль бизнес-аналитики заключается в уточнении данных.
Рассмотрим следующий пример: Компания ABC продает игрушечные автомобили. Руководство решает, что хочет понять свой потенциальный рынок, но не может решить, какой тип данных будет собираться. Должен ли он смотреть на образцы покупок в реальных автомобилях? Следует ли проводить обзоры любимых цветов игрушек для детей? Следует ли смотреть на этническую принадлежность, религию, пол или доход на целевом рынке?
Компания ABC, вероятно, не начнет собирать данные о своих привычках в ресторанах. Кажется, что нет большой корреляции между покупками в столовой и игрушечной машине. Даже если бы его сотрудники имели замечательные инструменты статистического моделирования и могли выполнять сложные эконометрические исследования, эти данные вряд ли будут важны.
Наиболее важными данными являются данные, которые обеспечивают наибольшее конкурентное преимущество. Данные по добыче и переработке не являются беспроблемным процессом. Компании должны искать данные, которые обеспечивают максимальную отдачу от инвестиций в их бизнес-аналитику.
AD:Преимущества графиков внутридневных данных на основе данных
Мы рассмотрим эти интервалы диаграммы и способы их использования для наше преимущество.
Каков общий предел и какой тип страхования обычно связан?
Понимают значение совокупного лимита в страховом полисе, а также какие типы страховых компаний, скорее всего, будут его использовать.
Какие типы данных используются для бизнес-аналитики?
Узнайте о интеллектуальном анализе данных и о том, как компании используют анализ данных в бизнес-аналитике для повышения эффективности своей работы и минимизации затрат.