Data analytics wordt gebruikt om ruwe data te analyseren zodat bedrijven weloverwogen beslissingen kunnen nemen over strategieën en prestaties. Er worden verschillende tools en processen gebruikt, waarvan vele geautomatiseerd zijn door middel van algoritmes. Deze algoritmen kunnen snel specifieke trends en metrieken in mass-data blootleggen die anders verloren kunnen gaan.

De beste data-analytics tools bieden een scala aan statistische procedures. Dit stelt teams en bedrijfsleiders in staat terug te kijken en eerdere informatie te evalueren en in de toekomst te kijken voor scenario-planning met voorspellende modellering.

Data-analyse is het proces waarbij informatie wordt opgeschoond, getransformeerd en gemodelleerd, zodat deze kan worden gebruikt om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen. Deze processen halen nuttige informatie uit grote hoeveelheden gegevens die anders verloren zouden gaan. Teams en bedrijfsleiders zullen dit proces vaak uitvoeren bij het evalueren van eerdere bedrijfsprestaties, maar ook gebruiken om vooruit te kijken bij het plannen van scenario's of het uitstippelen van strategieën.

Datamining is het proces van het doorspitten van grote hoeveelheden data, waardoor bedrijven patronen kunnen ontdekken en toekomstige trends kunnen voorspellen. Datamining, ook bekend als " knowledge discovery in databases", wordt gewoonlijk toegepast in drie disciplines:

-Statistiek

-Kunstmatige intelligentie

-Machine-learning algoritmen

Dankzij de vooruitgang op het gebied van computersnelheden kunnen bedrijven dit proces automatiseren, zodat ze kunnen stoppen met handmatige en tijdrovende praktijken. Bedrijven zoals banken, detailhandelaren, verzekeraars en fabrikanten gebruiken allemaal datamining om patronen te ontdekken op het gebied van prijsstelling, economische prognoses, concurrentie en sociale media. Zo kunnen zij ontdekken hoe deze hun bedrijfsmodellen, activiteiten en klantenrelaties beïnvloeden.

Business intelligence is een term die verwijst naar de analytics, tools en processen die worden gebruikt om prestaties te optimaliseren en weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen. Business intelligence is een parapluterm en het omvat:

• Datavisualisatie
• Rapportage
• Datamining
• Performance
• Metrieken
• Data preparatie
• Statistische analyse
• Descriptive analytics

 

Business intelligence helpt bedrijven inzicht te krijgen in mass data om deze vervolgens in te voeren in een intelligent bedrijfsmodel. Dankzij deze strategische aanpak kunnen teams en bedrijfsleiders nuttige informatie identificeren die anders verloren zou gaan in de massa-data.

Bij exploratieve data-analyse of EDA zet een onderzoeker de eerste stappen in de data-analyse voordat er statistische technieken zijn toegepast. EDA wordt niet beschouwd als een strikt proces, maar als een "filosofie", waarbij onderzoekers een "gevoel" krijgen voor de data en vaak hun eigen oordeel moeten gebruiken om te ontdekken wat de belangrijkste elementen zijn.

Enkele voorbeelden van EDA zijn:

• Controleren op fouten of ontbrekende gegevens
• Verwerven van inzicht in de structuur van de data
• Het ontdekken van een parcimonieus model dat met een minimum aantal variabelen de gegevens detailleert en voorspelt
• Aannames controleren
• Een lijst van anomalieën opstellen
• Parameterschattingen vinden
• De belangrijkste variabelen identificeren
• Rangschikken van een lijst van relevante factoren

Wat is confirmatory data-analyse (CDA)?

Confirmatory data analysis of CDA, is het proces waarbij het bewijs uit de gegevens wordt geëvalueerd en de aannamen in twijfel worden getrokken.

CDA omvat processen zoals het testen van hypothesen, prognoses, variantieanalyse en regressieanalyse. Dit zal bedrijven in staat stellen hun bevindingen te testen om de kwaliteit te kunnen waarborgen en de risico's te beperken.

Bij voorspellende analyses evalueert een bedrijf historische gegevens en prestaties uit het verleden met behulp van statistische algoritmen en andere technieken. Op die manier kan het bedrijf toekomstige resultaten voorspellen. Bedrijven gebruiken predictive analytics om moeilijke problemen op te lossen en nieuwe kansen te ontdekken. Enkele voorbeelden zijn:

• Anticiperen of uw klant zal vertrekken
• Financiële prognoses
• Marketingcampagnes optimaliseren
• Risico zekerheid
• Bedrijfsvoering verbeteren

 

Als het risico van tevoren is voorspeld, kunnen bedrijven met behulp van voorspellende analyses een reactie voorbereiden en de uitkomst beïnvloeden.