Warum Datenanalysen Den Weg Des Unternehmenswachstums Verändern

Warum Datenanalysen Den Weg Des Unternehmenswachstums Verändern

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, wie beispielsweise Datenbereinigung, Transformation und Modellierung, um wünschenswerte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bei der Datenbereinigung werden ungenaue oder beschädigte Daten ersetzt. Diese beschädigten Daten werden mit verschiedenen Techniken modifiziert oder gelöscht. Bei der Transformation werden Prozessdaten von einem Format in ein anderes transformiert. Anschließend wird das Datenmodell unter Verwendung eines Detaildatenaktivitätsmodells erstellt. Dieser Ansatz wird in einer Vielzahl von Bereichen wie Wissenschaft, Wirtschaft, Forschung und Technologie angewendet.

Warum die Analyse

Grundsätzlich ist die Datenanalyse eine qualitative und quantitative Technik zur Verbesserung der Unternehmensproduktivität, die für Business-to-Consumer-Anwendungen (B2C) verwendet werden kann. In vielen großen Organisationen werden Daten von verschiedenen Parteien wie dem Kunden, dem Unternehmen und der Wirtschaft gesammelt. Nachdem die Daten gesammelt wurden, werden sie analysiert und bei Bedarf verwendet. Heute ist es ein grundlegendes Bedürfnis nach besseren Geschäftsaussichten. Diese Art von Business Intelligence (BI) führt zu einer besseren Unternehmensleistung und profitableren Aktivitäten. Wir können also sagen, dass die Datenanalyse ein wichtiger Aspekt beim Sammeln nützlicher Informationen und Geschäftsinformationen ist. Es steuert in vielen Unternehmen auf ein besseres Wirtschaftswachstum zu. Daher verwenden die meisten Organisationen diesen Ansatz.

Wie Datenanalyse zum Unternehmenswachstum beiträgt

In diesem digitalen Zeitalter verfügen Unternehmen über Terabytes und Petabytes an Daten in verschiedenen Formen, die gespeichert und verwaltet werden müssen. Herkömmliche Systeme sind nicht in der Lage, Big Data zu verarbeiten, daher werden neue Techniken wie Hadoop und viele andere verwendet, um Big Data zu verwalten und zu speichern. Auf Basis dieser gespeicherten Big Data treffen Unternehmen präzise Entscheidungen. Zu diesem Zweck wurde die Technik der Big-Data-Analyse entwickelt. Es bietet Einblicke in wichtige Informationen, die bei Geschäftsentscheidungen von Unternehmen nützlich sind. Es hilft in folgenden Aspekten:

  1. Es lässt Unternehmen wissen, wie viel besser oder wie schlecht ihre Leistung ist.
  2. Die Analyse von Kundennachfrage, -verhalten und -anforderungen führt zu effektivem Marketing.
  3. Durch die Entwicklung von Wettbewerbsstrategien für das Geschäftsumfeld aus der Analyse von Daten verschiedener Organisationen.
  4. Bezieht sich auf die Sicht des Kunden, damit neue Innovationen gemacht werden können.
  5. Aufgrund der unterschiedlichen Auswahl der Personen werden unterschiedliche Produktempfehlungen zu einem profitablen Geschäft.
  6. Angemessene Informationen reduzieren das Risiko für das Unternehmen.
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Datenanalyse für Organisationen

Viele Unternehmen verwenden Datenanalysetechniken, um ihre historischen Daten zu untersuchen, um die Kundenbedürfnisse und -zufriedenheit zu erfüllen. Netflix verwendet beispielsweise Datenanalysen, um die Aufzeichnungen seiner Benutzer zu überprüfen, bei denen es sich um empfohlene Filme oder Fernsehsendungen aufgrund ihrer ähnlichen Auswahl aufgrund ihrer vorherigen Aktivitäten handelt. Facebook empfiehlt uns neue Freunde, was durch Datenanalyse möglich ist. Darüber hinaus sind die nach Wahl des jeweiligen Nutzers empfohlenen Videos das Ergebnis einer Datenanalyse. Dies macht es den Benutzern leicht, das zu bekommen, was sie brauchen, was die Geschäftsleistung verbessert.

Datenanalyse in verschiedenen Bereichen

Es dient in Bildung, Technologie und Wirtschaft, die alle digitalen Innovationen improvisieren. Er hilft Marketern und Branchenführern, profitable Entscheidungen zu treffen. Es genügt daher zu sagen, dass es ein Bedürfnis der Industrie ist. In der Industrie wird diese Technik verwendet, um Rohdaten in aussagekräftige Informationen für die Entscheidungsfindung umzuwandeln. Nach der Analyse wird das Ergebnis präzise und präzise, ​​so werden intelligentere Lösungen für eine bessere Kundenzufriedenheit entwickelt. Diese Technik hat Organisationen zu einer besseren Geschäftsleistung geführt.

Dieser Artikel zeigt, dass die Datenanalyse ihre eigene Bedeutung hat. Aus Sicht des Kunden bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, all diese Entscheidungen tragen dazu bei, Geschäftsverbesserungen voranzutreiben, die zu Unternehmenswachstum führen. Tableau Public, OpenRefine und Google-Suchoperatoren sind einige Tools, die für die Datenanalyse verwendet werden. Die Programmiersprachen, die bei der Entscheidungsfindung an der Spitze stehen, sind Python, R, SQL. Diese werden als Teil des Data-Science-Workflows verwendet.

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