Warum Data Analytics den Weg für das Geschäftswachstum verändert

Der Begriff Datenanalyse ist ein Prozess, bei dem Datensätze analysiert und überprüft werden, um Informationen zu sammeln. Aus den gesammelten Informationen werden Schlussfolgerungen gezogen. Viele Techniken und Technologien werden verwendet, z. B. Bereinigen, Transformieren und Modellieren von Daten, um wünschenswerte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Beim Bereinigen von Daten werden ungenaue oder beschädigte Daten ersetzt. Diese beschädigten Daten werden mit verschiedenen Techniken geändert oder entfernt. Während der Transformation werden Daten von einem Format in ein anderes transformiert. Anschließend wird ein Datenmodell unter Verwendung des Aktivitätsmodells detaillierter Daten erstellt. Dieser Ansatz wird in einer Vielzahl von Bereichen wie Wissenschaft, Wirtschaft, Forschung und Technologie angewendet.

Warum Analyse?: Grundsätzlich ist die Datenanalyse eine qualitative und quantitative Technik zur Steigerung der Unternehmensproduktivität, die für B2C-Anwendungen (Business to Consumer) verwendet werden kann. In vielen großen Unternehmen werden Daten aus verschiedenen Bereichen wie Kunden, Unternehmen und Wirtschaft gesammelt. Nach der Datenerfassung werden diese analysiert und dann gemäß den Anforderungen verwendet. Es ist heute ein Grundbedürfnis nach besseren Geschäftsaussichten geworden. Diese Art von Business Intelligence (BI) führt zu einer besseren Leistung von Organisationen und einem profitablen Geschäft. Daher können wir sagen, dass die Analyse von Daten ein wichtiger Aspekt beim Sammeln nützlicher Informationen und geschäftlicher Erkenntnisse ist. Es geht in Richtung eines besseren Wirtschaftswachstums der Unternehmen in vielen Unternehmen. Daher verwenden die meisten Organisationen diesen Ansatz.

Wie die Analyse von Daten zum Geschäftswachstum beiträgt: In diesem digitalen Zeitalter verfügen Unternehmen über ein Terabyte und Petabyte an Daten in verschiedenen Formen, die gespeichert und verwaltet werden müssen. Herkömmliche Systeme sind nicht in der Lage, Big Data zu verwalten. Daher werden neue Techniken wie Hadoop und vieles mehr zum Verwalten und Speichern von Big Data verwendet. Unternehmen treffen auf der Grundlage dieser gespeicherten Big Data genaue Entscheidungen. Zu diesem Zweck wurde die Big-Data-Analysetechnik entwickelt. Es enthält wichtige Informationen, die für Geschäftsentscheidungen von Unternehmen hilfreich sind. Es hilft in folgenden Aspekten:

  1. Es zeigt Unternehmen an, wie besser oder schlecht ihre Leistung ist.

  2. Die Analyse der Kundennachfrage, des Kundenverhaltens und der Kundenanforderungen führt zu einem effektiven Marketing.

  3. Bei der Erstellung von Wettbewerbsstrategien für das Geschäftsumfeld aus der Datenanalyse der verschiedenen Organisationen.

  4. Bestimmt den Standpunkt des Kunden, damit neue Innovationen durchgeführt werden können.

  5. Aufgrund der unterschiedlichen Auswahl an Personen werden unterschiedliche Produktempfehlungen profitabel betrieben.

  6. Richtige Erkenntnisse verringern das Risiko des Geschäfts.

Datenanalyse für Organisationen: Viele Unternehmen verwenden Datenanalysetechniken, um ihre historischen Daten zu untersuchen, um die Bedürfnisse und die Zufriedenheit der Kunden zu erfüllen. Beispielsweise verwendet Netflix die Datenanalyse, um die Aufzeichnungen seiner Benutzer zu überprüfen, denen Filme oder Fernsehsendungen aufgrund ihrer ähnlichen Auswahl basierend auf ihren vorherigen Aktivitäten empfohlen werden. Facebook empfiehlt uns neue Freunde, was mit Hilfe der Datenanalyse möglich ist. Außerdem sind Videos, die je nach Wahl des Benutzers empfohlen werden, ein Ergebnis der Datenanalyse. Aus diesem Grund erhalten Benutzer leicht das, was von ihnen verlangt wird, was die Leistung des Unternehmens verbessert.

Datenanalyse in verschiedenen Domänen: Es dient im Bildungssektor, in der Technologie und in der Wirtschaft, die die gesamte digitale Innovation improvisieren. Es hilft Vermarktern und Branchenführern, profitable Entscheidungen zu treffen. Es reicht also zu sagen, dass es sich um ein Industriebedürfnis handelt. In der Industrie wird diese Technik verwendet, um Rohdaten in aussagekräftige Informationen für die Entscheidungsfindung umzuwandeln. Nachdem das Ergebnis der Analyse präzise und genau ist, werden intelligentere Lösungen für eine bessere Kundenzufriedenheit entwickelt. Diese Technik hat Unternehmen zu einer besseren Geschäftsleistung geführt.

Dieser Artikel zeigt, dass die Analyse von Daten eine eigene Bedeutung hat. Wenn Sie Geschäftsentscheidungen aus Kundensicht verbessern, tragen all diese Entscheidungen dazu bei, Verbesserungen im Geschäft zu erzielen, die zum Wachstum von Organisationen führen. Tableau Public, OpenRefine und Google-Suchoperatoren sind einige Tools für die Analyse von Daten. Programmiersprachen, die bei der Entscheidungsfindung ganz oben stehen, sind Python, R, SQL. Diese werden als Teil des Data Science-Workflows verwendet.

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