a:

Herhangi bir veri türünün veya veri kaynağının kullanışlılığı, gerçekleştirilen analitik türüne bağlıdır. Bazı işletmeler için, veri analizi, gerçek zamanlı bir istihbarat toplanması ve performans ölçümü aracı olarak işlev görür. Başka bir işletme, profil oluşturma, segmentasyon ve tüketici tanımlama üzerine odaklanan tamamen tanımlayıcı analitik yöntemleri kullanabilir. Veri analizinin daha iddialı bir şekli, verilerin tahminlere dönüştürülmesiyle ilgilidir - yalnızca ne olduğunu değil, ne olacağını da sormak. İş analitikinde verilerin en hızlı artan uygulaması, hedeflenen sonuçlarda verimliliği en üst düzeye çıkarmak için farklı veri türlerinin karşılaştırıldığı optimizasyon olarak bilinir.

Veriler yararlı bir araca rafine edildiğinde önemlidir. Buna bakılmaksızın, rafine edilmemiş veriyi, arıtılmamış petrol gibi düşünün: Büyük miktarda veri toplamak mümkündür, ancak ekonomik anlamda değerli olabilmesi için yararlı bir ürüne dönüştürülmesi gerekir. Uygulama, verilerden çıkarılmalıdır. İş analitiklerinin rolü veriyi hassaslaştırmaktır.

Aşağıdaki örneği inceleyelim: Şirket ABC, oyuncak arabalar satıyor. Yönetim, potansiyel pazarını anlamak istediğini ancak hangi tür veri toplayacağına karar veremez. Gerçek otomobillerde desen satın almaya mı bakmalı? Çocuklar için en sevilen oyuncak renklerinin araştırılması gerekir mi? Hedef piyasadaki etnik köken, din, cinsiyet veya gelir açısından bakmalı mıdır?

Şirket ABC muhtemelen tüketicinin yemek alışkanlıklarıyla ilgili veri toplamaya başlamaz. Yemek ve oyuncak arabası alışları arasında pek fazla ilişki bulunmadığı görülüyor. Çalışanları dikkat çekici istatistiksel modelleme araçlarına sahip olsa ve karmaşık ekonometrik çalışmaları gerçekleştirebilseydi bile, bu verilerin önemli olması pek olası değildir.

En önemli veriler, en büyük rekabet avantajı sağlayan verilerdir. Madencilik ve rafine etme işlemleri maliyet-özgür bir süreç değildir. İşletmeler, işletme analizi yatırımlarından en yüksek getiriyi sağlayan verileri aramalıdır.

3'ten büyük ->