Bugün, her kuruluşun emrinde her zamankinden daha fazla veri var. Ancak operasyonel verimliliği artırmak için bundan anlamlı içgörüler elde etmek güçlü bir zorluk olmaya devam ediyor. Veri Analitiği^{(Data Analytics)} bu sorun için pratik bir çözüm gibi görünüyor.

Veri Analitiği Nedir?

Veri Analitiği^{(Data Analytics)} , özel sistemler ve yazılımların yardımıyla gizli kalıpları, korelasyonları ve diğer içgörüleri ortaya çıkarmak için bol miktarda Büyük Veriyi inceleme sürecini ifade eder.^{(Big Data)(Big Data)}

Birçok şirketin ticari rakiplerine karşı rekabet avantajı elde etmek ve yeni gelir elde etmek için benimsediği ve benimsediği trend bir uygulamadır. Ancak, uygulamaya koymadan önce öncelikle peyzajını (türleri, zorlukları ve fırsatları) anlamak önemlidir.

Pazar açısından bakıldığında, veri analizi için doğru türde Veri Analitiği^{(Data Analytics)} araçlarının seçilmesi gerekir.

Veri Analitiği Araçları^{(Data Analytics Tools)} 2 temel türe ayrılabilir:

1. Basit Veri analitiği^{(Simple Data analytics)}

Esas olarak, zaten gerçekleşmiş bir olayın açıklamasına odaklanır, temel nedenlerini bulur ve içgörüler sunar.

1. Karmaşık Veri Analitiği^{(Complex Data Analytics)}

daha da alt kategorilere ayrılabilir

• Tahmine Dayalı Modelleme^{(Predictive Modelling)} - toplanan veriler, gelecekteki durumları ve davranışları gösteren kalıplar için çıkarılır.
• Kuralcı Modelleme^{(Prescriptive Modelling)} - tahmin edilen senaryolardan yararlanabilecek düzeltilmiş bir eylem planı önermek için tahmine dayalı analitik sonuçlarını toplar.

Kuruluşunuzun Veri Analizi^{(Data Analysis)} isteğine bağlı olarak, büyük hacimli verileri işlemek, operasyonel verimliliğini artırmak ve yeni gelir elde etmek için yukarıdaki veri Veri ^(Data) Analitiği^(Analytics) uygulamalarından herhangi birini düşünebilirsiniz .

Veri Analitiği ne için kullanılır?

Basit ürünler bile bazen çok karmaşık potansiyel sorunlara sahiptir ve bu nedenle durumu hızlı bir şekilde çözmek için Veri^(Data) analitiği aracılığıyla farklı permütasyonlar/çalışma çözümlerinin dahil edilmesi gerekir. Diğer potansiyel faydalar şunları içerir:

Daha hızlı ve daha iyi karar verme^{(Faster and better decision-making)}

İşletmeler, yeni veri kaynaklarını analiz etme yeteneği sayesinde bilgileri anında analiz edebilir ve öğrendiklerine göre kararlar alabilir.

Maliyet azaltma^{(Cost reduction)}

Bulut tabanlı analitik, önemli maliyet avantajları sağlar. Eski deneme yanılma deneyimine güvenmek yerine iş yapmanın daha verimli yollarını belirlemeye yardımcı olur.

Yeni ürünler ve hizmetler^{(New products and services)}

Analitik yoluyla müşteri ihtiyaçlarını ve memnuniyetini ölçme yeteneği ile artık daha fazla şirket, müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamak için yeni ürünler geliştirebilecek konumdadır.

Kara para aklama tehdidini frenlemek^{(Curbing money laundering menace)}

Kara para^(Money) aklama riskleri son yıllarda karmaşıklık ve ölçek açısından büyümüştür. Veri^(Data) analitiğinin, ulusötesi suç ve kara para aklamanın tespit edilmesi ve takip edilmesinde çok büyük yardımı olduğunu kanıtlamış ve böylece düzenleyici çerçeve uygulama yaklaşımını güçlendirmiştir.

Umarım bu size Veri Analitiği hakkında temel bir fikir verir.^{(Hope this gives you some basic idea of Data Analytics is all about.)}

What is Data Analytics and what is it used for

Τodаy, every оrganіzаtiоn has more data than eνer at its disposal. But deriving meaningful insights from it to imрrove operational effiсiency remains a рotent 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.

Related posts

• Big Data nedir - Example ile basit bir açıklama

• Data and Information arasındaki fark nedir

• Big Data Consumption. Big Data'un kullanımları nelerdir?

• Windows üzerinde WAMP kullanarak Drupal nasıl yüklenir

• Windows, IOS, Android için Best Software & Hardware Bitcoin Wallets

• Your LastPass Account nasıl silinir

• LibreOffice Calc'teki en iyi özellikler

• 'Çip ve PIN' veya EMV Credit kartları nelerdir?

• Ne Sanal Credit Cards ve nasıl & nereye alırım?

• Payoneer Account'inizi nasıl kapatabilirsiniz?

• Silly Window Syndrome nedir - Explanation and Prevention

• Plex Server and Server Settings'den kilitlendi mi? İşte düzeltme!

• LibreOffice ile PDf belgelerin güvenliğini Nasıl şifre-koruma ve

• Bu hesap herhangi bir Mixer account ile bağlantılı değil

• Video Konferans Görselini, İpuçları ve İzlemeniz Gereken Kurallar

• Windows 10'de Kendinden İmzalı SSL Certificates Nasıl Oluşturulur?

• Encrypt Nasıl Yapılır ve LibreOffice Belgelerine Şifreler Ekleyin

• SMS Organizer: SMS Application Machine Learning tarafından desteklenmektedir

• NFT ne demek ve NFT Digital Art nasıl oluşturulur?

• NASA'nin Eyes Universe'i Astronauts gibi keşfetmenize yardımcı olur