Types d'analyse de données pour la prise de décision

Comme il est bien connu, l'analyse des données est un support clé pour prendre de meilleures décisions. Fondamentalement, vu le courant contexte numérique dans laquelle nous nous trouvons et son influence importante sur les systèmes d'information des institutions, maintenant plus complexe. Une pièce avec sa croix et son visage, car grâce à cela, nous pouvons profiter pleinement de nouvelles sources de données.

Le nouveau panorama, plein de défis et de possibilités, vous avez besoin de types d'analyse de données adaptés aux nouveaux besoins, afin de faciliter la prise de décisions basées sur les données. En résumé, il s'agit de répondre aux demandes posées par différents types de données, les différentes approches et, fondamentalement, le besoin de temps réel, décisif dans plusieurs cas.

Données structurées vs non structurées

Analyses basées sur des données obtenues à partir de systèmes hybrides, qui incluent des données structurées et non structurées, est un défi important qui peut fournir des avantages concurrentiels significatifs. A) Oui, concevoir des architectures basées sur une approche intégrative permettra une analyse qui tire parti des deux paradigmes.

L'intégration et l'unification des sources d'information des deux types facilite les analyses de toutes sortes, soit pour piloter les processus internes, pour mieux comprendre le client ou prendre des décisions stratégiques, même en temps réel. En résumé, il s'agit d'ajouter de la valeur à l'entreprise grâce à des analyses qui tirent parti des deux systèmes.

Analyse qualitative vs quantitative

Parallèlement à la nature des données que nous voulons analyser, il existe d'autres facteurs décisifs pour décider de l'un ou l'autre type de techniques d'analyse. En particulier, la charge de travail

Le analyse qualitative collecter des données sans mesure numérique pour construire des théories, découvrir ou affiner les questions, révéler des situations, décrire les événements, faits ou modèles et les expliquer pour aider à la prise de décision.

Pour sa part, analyse quantitative cherche à tester des hypothèses et des théories ou à déterminer des modèles de comportement à partir d'une collection de données du même type, basé sur la mesure numérique et l'analyse statistique. Pour chacun d'eux, des instruments de collecte de données quantitatives ou qualitatives sont utilisés., respectivement.

Alors que les premiers se concentrent sur l'observation, échelles d'attitude, analyse de contenu ou questionnaires, les instruments qualitatifs se concentrent sur l'observation, histoires de vie, entretiens, groupes de discussion ou documents.

Chacun d'eux aura son propre Conception de l'enquête. Les quantitatifs peuvent être divisés en analyses empiriques (descriptif, corrélationnel, expérimental, etc.), ethnographique, cas d'étude, analyse historique, recherche évaluative, collaboratif ou participatif, Disons.

C'est un domaine où il n'y a pas de modèles d'analyse prédéterminés qui doivent être strictement respectés.. Lors de la vérification de la qualité de la recherche, l'échange d'opinions entre chercheurs ou la vérification avec les membres est utilisé., entre autres méthodes.

Techniques de traitement et d'analyse des données

Parallèlement à la nature des données que nous voulons analyser, il existe d'autres facteurs déterminants dans le choix de l'une ou l'autre technique d'analyse. En particulier, la charge de travail ou les potentialités du système pour faire face aux défis posés par l'analyse du big data en matière de capacité de stockage, procesamiento y mayor o menor latencia analytiqueL’analytique fait référence au processus de collecte, Mesurer et analyser les données pour obtenir des informations précieuses qui facilitent la prise de décision. Dans divers domaines, Comme les affaires, Santé et sport, L’analytique peut identifier des modèles et des tendances, Optimiser les processus et améliorer les résultats. L’utilisation d’outils et de techniques statistiques de pointe est essentielle pour transformer les données en connaissances applicables et stratégiques.....

Concernant ce dernier aspect, Apache Hadoop est un framework conçu pour le traitement par lots, même si parmi son riche écosystème on trouve des composants comme Spark, idéal pour travailler ensemble et travailler temps réel. En même temps, peut le faire de manière autonome, constituant une alternative intéressante comme technique d'analyse immédiate des données, avec un margeLa marge est un terme utilisé dans divers contextes, comme la comptabilité, Économie et imprimerie. En comptabilité, fait référence à la différence entre les revenus et les coûts, qui permet d’évaluer la rentabilité d’une entreprise. Dans le domaine de l’édition, La marge est l’espace blanc autour du texte d’une page, qui le rend facile à lire et offre une présentation esthétique. Sa bonne gestion est essentielle.. de menos de segundos.

Le traitement des flux ou le flux est une autre fonctionnalité largement utilisée dans l'analyse Big Data, avec vidéo, voix, géospatial, analyse du langage naturel, simulation, modélisation prédictive, optimisation, extraction de données et, résolument, génération de requêtes et de rapports. En réalité, lors de la prise de décisions pour obtenir le plus de valeur commerciale, une grande variété d'analyses avancées peut être appliquée.

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