Vad är Data Analytics?
Data Analytics är en process för att samla rådata och konvertera dessa till användbara insikter och aktiviteter. Det involverar olika tekniker, inklusive statistisk analys, maskininlärning och datautvinning, för att omvandla stora mängder data till värdefull information. Genom att skifta fokus bortom data, mot insikt och aktivitet, kan organisationer skapa bättre beslutsunderlag, upplevelser och produktivitet.
Data Analytics används inom många områden, från marknadsföring och ekonomi till hälsovård och industriell produktion, för att förbättra effektivitet, optimera processer och skapa konkurrensfördelar.
Data Analytics delas vanligtvis in i fyra typer:
1. Deskriptiv analys – svarar på frågan ”vad hände”
2. Diagnostisk analys – svarar på frågan ”varför hände det”
3. Prediktiv analys – svarar på frågan ”hur sannolikt är det att det händer i framtiden”
4. Preskriptiv analys – svarar på frågan ”hur skall jag agera”
Skillnaden mellan Data Analytics och Business Intelligence (BI)
Även om Data Analytics och Business Intelligence ofta används synonymt finns det viktiga skillnader:
|
Aspekt
|
Data Analytics
|
Business Intelligence (BI)
|
|
Syfte
|
Upptäcka nya insikter och förutsäga framtida trender
|
Rapportering och analys av historiska data
|
|
Fokus
|
Förklarande och prediktiv analys
|
Beskrivande analys
|
|
Metodik
|
Använder avancerade tekniker som maskininlärning och AI
|
Använder huvudsakligen dashboards och rapporter
|
|
Tidsram
|
Framtidsorienterad
|
Historisk och nutida data
|
Enkelt uttryckt; BI hjälper organisationer att förstå vad som har hänt och varför, medan Data Analytics fokuserar på vad som kommer att hända och hur man kan optimera framtida beslut.
En lyckad Data Analytics-implementation kräver både teknisk expertis och en strategisk förståelse för affärsbehov. Genom att kombinera detta kan organisationer skapa en kraftfull grund för datadrivna beslut och konkurrensfördelar.
Cegal och Data Analytics
På Cegal har vi ett stort antal konsulter som dagligen arbetar med den här typen av leveranser och projekt med många stora och små kunder. Vi har erfarenhet från ett flertal branscher. Vi arbetar ofta med teknologier från Oracle och Microsoft.
Våra konsulter arbetar med hela kedjan från datainsamling till dataanalys och ger därmed våra kunder möjlighet välja områden som man behöver stöd inom. Målet för många kunder idag är att bli mer datadrivna. För att hantera detta måste data samlas in, struktureras och lagras på rätt plattformar, antingen traditionella strukturerade relationsdatalager eller big data-lösningar.
Hela arkitekturen kan placeras i molnet och våra konsulter har lång erfarenhet av att både bygga och flytta lösningar från on-prem till molnet.
Vi har också utvecklat tjänsten Data Analytics-as-a-Service, där vi skapat en proaktiv och skalbar tjänst för att övervaka och hantera förändrade krav på er lösning.
