Data Analytics er processen, hvor rådata indsamles og konverteres til brugbare indsigter og aktiviteter. Det involverer forskellige teknikker, herunder statistisk analyse, maskinlæring og data mining, for at omdanne store mængder data til værdifuld information. Når fokus flyttes fra data til indsigt og handling, kan organisationer styrke beslutningstagningen, forbedre oplevelsen og øge produktiviteten.
Data Analytics bruges i mange brancher. Fra marketing og finans til sundhed og produktion, hvor det hjælper med at øge effektiviteten, optimere processer og skabe konkurrencefordele.
Data Analytics inddeles normalt i fire typer:
1. Beskrivende analyse - besvarer spørgsmålet "hvad skete der"
2. Diagnostisk analyse - besvarer spørgsmålet "hvorfor skete det"
3. Forudsigende analyse - besvarer spørgsmålet "hvor sandsynligt er det, at det vil ske i fremtiden"
4. præskriptiv analyse - besvarer spørgsmålet "hvordan skal jeg handle"
Forskellen mellem Data Analytics og business intelligence (BI)
Selvom Data Analytics og Business Intelligence ofte bruges synonymt, er der vigtige forskelle:
|
Aspekt |
Data Analytics |
Business Intelligence (BI) |
|
Formål |
Opdage nye indsigter og forudsige fremtidige tendenser |
Rapportering og analyse af historiske data |
|
Fokus |
Forklarende og forudsigende analyse |
Beskrivende analyse |
|
Metodologi |
Bruger avancerede teknikker som maskinlæring og AI |
Bruger hovedsageligt dashboards og rapporter |
|
Tidsramme |
Fremtidsorienteret |
Historiske og nutidige data |
Kort sagt hjælper BI organisationer med at forstå, hvad der er sket og hvorfor, mens Data Analytics fokuserer på, hvad der vil ske, og hvordan man kan optimere fremtidige beslutninger.
En vellykket implementering af Data Analytics kræver både teknisk ekspertise og en strategisk forståelse af virksomhedens behov. Ved at kombinere dette kan organisationer skabe et stærkt fundament for datadrevne beslutninger og konkurrencemæssige fordele.
Hos Cegal har vi konsulenter, der dagligt arbejder med denne type leverancer og projekter med både store og små kunder. Vi har erfaring fra en række forskellige brancher, og arbejder ofte med teknologier fra Oracle og Microsoft.
Vores konsulenter arbejder med hele kæden fra dataindsamling til dataanalyse og giver vores kunder mulighed for at vælge de områder, de har brug for støtte til. Målet for mange kunder i dag er at blive mere datadrevne. For at gøre det skal data indsamles, struktureres og lagres på de rigtige platforme, enten traditionelle strukturerede relationelle datalagre eller Big Data-løsninger.
Hele arkitekturen kan placeres i cloud, og vores konsulenter har stor erfaring med både at opbygge og flytte løsninger fra on-premises til cloud.
Vi har også udviklet tjenesten Data Analytics-as-a-Service, hvor vi har skabt en proaktiv og skalerbar tjeneste til at overvåge og håndtere skiftende krav til din løsning.