Data-analyse is de verwerking van onbewerkte gegevens tot nieuwe en nuttige inzichten die bedrijven kunnen helpen transformeren, innovatie versnellen en toekomstige resultaten voorspellen.
Data-analyse kan ons helpen het verleden te begrijpen en de toekomst te vormen, zo dan niet te bepalen. Met andere woorden, een goede data-analyse kan het verschil zijn tussen succes en een gemiste kans.
Hoewel het concept van data-analyse al bestaat sinds de jaren veertig van de vorige eeuw, technologische ontwikkelingen hebben in de afgelopen decennia geleid tot een exponentiële toename van het genereren van gegevens, of het nu gaat om internet, of de snelle opkomst van slimme technologie binnen of buiten ons huis. Wat overblijft zijn virtuele bergen van gegevens die wachten om verwerkt te worden.
Hoe interpreteren we de vele vormen van data, en met behulp van welke methoden zoals datamining, databeheer en statistische analyse gaan we werken. Het rigoureuze extraheren en scrubben van gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Om inzichten te ontdekken die klaar zijn om te delen, en bevindingen in de vorm van datavisualisatie, waardoor we de nieuwe informatie gemakkelijk kunnen verwerken.
Elke stap van het proces speelt een cruciale rol bij het creëren van betekenisvolle nieuwe richtingen en innovaties.
Hoewel de exacte methode van data-analyse verschilt van applicatie tot applicatie, vallen ze elk in een of meerdere categorieën: prescriptief, diagnostisch, beschrijvend, voorspellend en cyber.
Prescriptieve analyse: helpt bij het identificeren van de best mogelijke aanbeveling voor een scenario in realtime, net als een kortetermijnversie van voorspellende analyses.
Diagnostische analyse: bepaalt waarom iets is gebeurd, met behulp van technieken zoals datamining, drill-downs en correlaties om trends te identificeren en beslissende acties te ondernemen.
Beschrijvende analyse: net als diagnostische analyse, kamt historische gegevens uit om een nieuw perspectief te vinden. Maar in plaats van te beantwoorden waarom iets is gebeurd, geeft beschrijvende analyse meer details over wat er is gebeurd, met behulp van tactieken zoals statistieken, clustering en segmentatie.
Voorspellende analyse: zoals de naam al aangeeft, voorspelt deze techniek toekomstige resultaten op basis van statistieken, modellering, datamining, machine learning en andere vormen van gegevens.
Cyberanalyse: een van de nieuwste vormen van analyse, deze methodologie combineert aspecten van cyberbeveiliging en datawetenschap om potentiële kwetsbaarheden en bestaande cyberbedreigingen te identificeren.
Wat er ook gebeurt, we gebruiken de methode die zal helpen de vraag die we proberen te beantwoorden, te ontrafelen, met behulp van een willekeurig aantal analytische tools en platforms die vandaag beschikbaar zijn.
Moderne data-analyse kan een gemist potentieel omzetten in krachtige inzichten. Door diepgaande data-analyse kunnen we de wereld om ons heen beter begrijpen, inclusief onze eigen interne werkomgeving. Gegevens zijn zelfs een van de belangrijkste redenen waarom we zinvolle, geïnformeerde acties kunnen ondernemen en innovatieve producten kunnen lanceren, vaak in een versneld tempo. Tegenwoordig is data-analyse altijd in beweging, waarbij op elk moment een verscheidenheid aan menselijke en technologische bronnen wordt gecombineerd.
Door gedrag van mensen in een willekeurig aantal bronnen in kaart te brengen, kunnen we potentiële en bestaande relaties van dichterbij bekijken, wat kan leiden tot meer gepersonaliseerde ervaringen in digitale en traditionele wereld. Deze ervaringen kunnen vrijwel van alles zijn, van gerichte e-mail- en sociale campagnes tot zorgvuldig vervaardigde winkeldisplays en bewegwijzering tot relevantere productaanbevelingen. Inzichten kunnen zelfs leiden tot nieuwe producten en diensten.
Het is echter belangrijk om te onthouden dat niet alle gegevens van mensen afkomstig zijn, het kan ook worden verzameld vanuit een willekeurig aantal andere bronnen. Het Internet of Things (IoT) en machine learning maken het mogelijk om petabytes aan onbewerkte gegevens te verzamelen van externe sensoren die overal ter wereld zijn geplaatst, van de rand van een thermische geiser tot een slimme thermostaat voor in huis.