Co to jest Data Analytics?
Analityka danych to sztuka przekształcania surowych danych biznesowych w użyteczną wiedzę. Jest to wieloetapowy proces eksploracji danych, który rozpoczyna się od gromadzenia, czyszczenia i organizowania informacji z różnych źródeł. Kolejnym krokiem będzie analiza, w ramach której eksperci wykorzystują techniki statystyczne i algorytmy uczenia maszynowego do wyszukiwania wzorców, korelacji i ukrytych trendów w danych.
Analityka danych to coś więcej niż tylko przetwarzanie danych: istnieje cel końcowy. Firmy korzystają z analizy danych do podejmowania świadomych decyzji, usprawniania operacji i ostatecznie stymulowania wzrostu.
Analityka danych pozwala firmom na przewidywanie zachowań klientów, optymalizowanie kampanii marketingowych lub identyfikację potencjalnych zagrożeń biznesowych. Dzięki temu mogą one bezpiecznie i wyraźnie poruszać się w złożonych sprawach współczesnego świata. Jest to klucz do uwolnienia pełnego potencjału informacji w społeczeństwie, którego siłą napędową jest coraz więcej danych.
Jaka jest różnica między analityką danych i data science?
Analityka danych i data science są ze sobą ściśle powiązane i często używane zamiennie, jednak istnieją między nimi istotne różnice.
Data Analytics analizuje istniejące dane, aby pomóc uzyskać wgląd i odpowiedzieć na konkretne pytania. Wykorzystuje ustalone metody i narzędzia statystyczne do analizy danych historycznych, identyfikacji trendów i wyodrębniania znaczących wzorców. Data Analytics ma na celu dostarczenie praktycznych rekomendacji, które usprawnią operacje biznesowe, podejmowanie decyzji i ogólną wydajność.
Z drugiej strony data science to szersza dziedzina, która obejmuje analitykę danych, ale wykracza poza nią. Data scientists analizują istniejące dane i opracowują nowe algorytmy, modele oraz narzędzia, które pomogą przewidywać przyszłe wyniki i rozwiązywać złożone problemy.
Dlaczego analiza danych jest ważna?
Analityka danych ma kluczowe znaczenie, ponieważ przekształca nieprzetworzone dane biznesowe w informacje, które można wykorzystać w praktyce, i które stanowią konkretną platformę do podejmowania decyzji. Pomaga firmom w zrozumieniu ich klientów, optymalizacji operacji, identyfikacji trendów rynkowych i zarządzaniu ryzykiem. Dzięki odkrywaniu ukrytych wzorców i zapewnianiu perspektywy opartej na danych, analityka danych umożliwia organizacjom dokonywanie strategicznych wyborów, poprawę wydajności i zrównoważony rozwój w dzisiejszym konkurencyjnym krajobrazie.
Co to jest Big Data Analytics?
Big Data Analytics to dziedzina analityki danych biznesowych, która zajmuje się bardzo dużymi i złożonymi zbiorami danych, zwanymi Big Data. Zbiory danych są tak masowe i zróżnicowane, że tradycyjne narzędzia do przetwarzania i analizy danych są nieodpowiednie.
Należy podkreślić, że zbiory Big Data pochodzą z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, czujniki, transakcje finansowe czy badania naukowe. Często obejmują one nieustrukturyzowane dane, takie jak tekst, obrazy i filmy, co sprawia, że zarządzanie nimi i ich analiza stają się trudne.
Jak działa Big Data Analytics?
Big Data Analytics to wieloetapowy proces polegający na gromadzeniu ogromnych ilości danych pochodzących z różnych źródeł, przetworzeniu ich w format użyteczny oraz zastosowaniu zaawansowanych technik analitycznych, aby pomóc w odkryciu cennych wzorców, spostrzeżeń i trendów. Informacje te pozwalają organizacjom na podejmowanie świadomych decyzji, optymalizację operacji i stymulowanie innowacji.
Gromadzenie danych
Pierwszym krokiem w analizie Big Data jest zebranie surowych danych z różnych źródeł. Źródła te mogą obejmować ustrukturyzowane dane zorganizowane w bazach danych, arkuszach kalkulacyjnych lub rekordach finansowych; nieustrukturyzowane dane, które nie pasują dokładnie do predefiniowanych modeli, takich jak posty na portalach społecznościowych, e-maile, filmy wideo lub dane z czujników; oraz dane częściowo ustrukturyzowane z niektórymi elementami organizacyjnymi, takimi jak pliki XML lub JSON.
Procesy ETL: Wyodrębnianie, Przekształcanie, Ładowanie
Tradycyjnym podejściem do przetwarzania danych biznesowych w analizie Big Data jest proces ETL: Dane są pozyskiwane z różnych systemów źródłowych, często przy użyciu złożonych technik integracji danych w celu obsługi różnych formatów i struktur.
Wyodrębnione dane są czyszczone, standaryzowane i konwertowane do spójnego formatu, który umożliwia ich analizę. Może to wymagać usuwania duplikatów, poprawiania błędów i agregacji danych. Przekształcone dane są ładowane do hurtowni danych lub jeziora, porządkowane i przechowywane do dalszej analizy.
Procesy ELT: Wyodrębnianie, Wczytywanie, Przekształcanie
Alternatywnym podejściem, zyskującym na popularności, jest proces ELT: Podobnie jak ETL, dane są pozyskiwane z systemów źródłowych. Niemniej jednak surowe dane są ładowane bezpośrednio do jeziora danych bez znaczącej transformacji, co pozwala na większą elastyczność i skalowalność. Transformacja danych zachodzi w jeziorze danych przy użyciu specjalistycznych narzędzi i technologii. Może to obejmować czyszczenie danych, ich wzbogacanie i przygotowywanie do konkretnych zadań analitycznych.
Przechowywanie danych
Przechowywanie danych jest fundamentalnym aspektem nowoczesnych obliczeń biznesowych, obejmującym metody i technologie wykorzystywane do zatrzymania informacji cyfrowej na potrzeby jej natychmiastowego i przyszłego wykorzystania. Jest to kluczowy element zarządzania danymi, dzięki któremu cenne informacje pozostają dostępne i mogą być skutecznie przetwarzane.
Jeziora danych vs. Magazyny danych Analiza Porównawcza
Jeziora danych i hurtownie danych to dwa ważne paradygmaty przechowywania danych odpowiadające na różne potrzeby organizacji. Zrozumienie ich różnic jest kluczowe dla podejmowania świadomych decyzji dotyczących strategii zarządzania danymi.
Jeziora danych to ogromne repozytoria, które przechowują surowe, nieprzetworzone dane z różnych źródeł w natywnych formatach. Oferują one elastyczne i skalowalne rozwiązanie do przetwarzania dużych ilości danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Jeziora danych stanowią scentralizowane centrum danych, dla analityków kariery i innych użytkowników, które pomaga im eksplorować, eksperymentować i odkrywać cenne informacje bez ograniczeń wstępnie zdefiniowanych schematów. Brak struktury może jednak sprawić, że odkrywanie i analiza danych będą czasochłonne.
Magazyny danych to natomiast ustrukturyzowane repozytoria przeznaczone do przechowywania przetworzonych i zorganizowanych danych dla konkretnych celów analitycznych. Reguły te często stosowane są w modelu schemat-on-write, co oznacza, że dane są przekształcane i czyszczone przed załadowaniem do magazynu.
Przetwarzanie danych
Przetwarzanie danych to przekształcenie surowych danych w informacje znaczące i użyteczne. Obejmuje szereg operacji, takich jak gromadzenie, organizowanie, czyszczenie, przekształcanie i analiza danych, aby pomóc w pozyskaniu cennej wiedzy.
Proces ten ma fundamentalne znaczenie w różnych dziedzinach, w tym w biznesie, nauce i technologii, ponieważ umożliwia podejmowanie decyzji, wspiera badania naukowe i napędza innowacje. W zależności od specyficznych wymagań i ograniczeń aplikacji, stosowane są różne metody przetwarzania.
Scentralizowane przetwarzanie
W scentralizowanym przetwarzaniu wszystkie zadania przetwarzania danych są wykonywane na jednym centralnym komputerze lub serwerze. Architektura ta zapewnia prostotę i łatwość zarządzania, ponieważ wszystkie zasoby danych i przetwarzania są zlokalizowane w jednym miejscu.
Rozwiązanie to sprawdza się w przypadku projektów, w których wolumeny danych są umiarkowane, a przetwarzanie w czasie rzeczywistym nie jest głównym problemem. Scentralizowane systemy mogą jednak spotkać się z ograniczeniami w zakresie skalowalności i stać się pojedynczym punktem podatności na awarię, jeśli nie są odpowiednio zarządzane.
Przetwarzanie rozproszone
Przetwarzanie rozproszone polega na rozdzieleniu zadań przetwarzania na wiele połączonych ze sobą komputerów lub węzłów. Podejście to oferuje większą skalowalność, odporność na awarie i lepszą wydajność niż scentralizowane przetwarzanie.
Każdy węzeł w systemie rozproszonym może przetwarzać część danych równolegle, co skutkuje szybszym przetwarzaniem. Jest on przystosowany do przetwarzania dużych ilości danych i aplikacji, które wymagają wysokiej dostępności i responsywności.
Przetwarzanie wsadowe
Przetwarzanie wsadowe to metoda, w ramach której dane są gromadzone i przetwarzane w partiach w zaplanowanych odstępach czasu. Podejście to jest skuteczne w przypadku zadań, które nie wymagają natychmiastowych wyników i mogą być wykonywane offline.
Przykłady przetwarzania wsadowego obejmują przetwarzanie listy płac, generowanie raportów i kopie zapasowe danych. Przetwarzanie wsadowe pozwala zoptymalizować wykorzystanie zasobów i jest ekonomiczne w przypadku przetwarzania dużych zbiorów danych.
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym, inaczej przetwarzanie strumieniowe, wymaga przetwarzania danych w momencie ich dostarczenia w postaci ciągłego strumienia. Jest to bardzo ważne w przypadku aplikacji, które wymagają natychmiastowej odpowiedzi na zdarzenia lub zmiany danych.
Tego typu rozwiązania mogą być wykorzystywane na przykład do wykrywania oszustw, analizy giełdowej i przetwarzania danych z czujników. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym wymaga responsywnej infrastruktury i specjalistycznych algorytmów, które będą przetwarzać ciągły przepływ danych.
Czyszczenie danych
Czyszczenie danych polega na identyfikowaniu i poprawianiu lub usuwaniu błędów, niespójności i niedokładności zbiorów danych.
Jest to kluczowy krok w każdym projekcie opartym na danych, ponieważ gwarantuje jakość i niezawodność danych wykorzystywanych do analizy i podejmowania decyzji. Czyszczenie danych obejmuje różne zadania, takie jak przetwarzanie brakujących wartości, poprawianie niespójności, usuwanie duplikatów i standaryzacja formatów.
Analiza danych
Analiza danych polega na weryfikowaniu, czyszczeniu, przekształcaniu i modelowaniu danych, co pozwala odkrywać użyteczne informacje, wyciągać wnioski i wspomagać podejmowanie decyzji. Dostępne są różne rodzaje analizy danych, z których każdy służy do konkretnego celu:
Analityka opisowa
Analityka opisowa jest najbardziej podstawową formą analizy danych. Skupia się na podsumowaniu i opisie tego, co działo się w przeszłości.
Ten typ analizy wykorzystuje techniki, takie jak średnia, mediana, tryb i odchylenie standardowe oraz narzędzia wizualizacyjne, takie jak wykresy i wykresy, do przedstawiania danych w znaczący sposób. Analityka opisowa odpowiada na pytanie "Co się stało?" i pomaga zidentyfikować trendy i wzorce w danych historycznych.
Diagnostyka analityczna
Diagnostyka wykracza poza analitykę opisową, próbując zrozumieć, dlaczego coś się stało. Wymaga ona wiercenia danych, badania zależności między zmiennymi i identyfikowania pierwotnych przyczyn problemów lub sukcesów. Analityka diagnostyczna odpowiada na pytanie "Dlaczego tak się stało?" i pomaga odkryć ukryte spostrzeżenia i zależności w obrębie danych.
Analityka predykcyjna
Analityka predykcyjna wykorzystuje dane historyczne i algorytmy statystyczne do prognozowania przyszłych wyników. Identyfikuje wzorce i tendencje w danych historycznych i ekstrapoluje je na przyszłość. Analityka predykcyjna odpowiada na pytanie "Co prawdopodobnie się stanie?" i jest używana w różnych zastosowaniach, takich jak przewidywanie rezygnacji klientów z naszych usług, prognozowanie sprzedaży i ocena ryzyka.
Analityka nakazowa
Analityka preskryptywna jest najbardziej zaawansowaną formą analizy danych. Przewiduje on, co prawdopodobnie się wydarzy, i zaleca działania, które pomogą osiągnąć przewidywane rezultaty.
Ten rodzaj analizy wykorzystuje techniki optymalizacji oraz algorytmy uczenia maszynowego, aby zaproponować najlepszy sposób postępowania. Analityka preskryptywna odpowiada na pytanie "Co powinniśmy zrobić?" i jest wykorzystywana w takich obszarach, jak optymalizacja łańcucha dostaw, alokacja zasobów i spersonalizowany marketing.
Zastosowania Data Analytics w różnych branżach
Analityka danych stała się punktem odniesienia w różnych branżach, rewolucjonizując operacje i procesy podejmowania decyzji. W systemach ochrony zdrowia jest wykorzystywana do analizy danych pacjentów, identyfikacji wzorców, które mogą prowadzić do wcześniejszego wykrywania chorób, spersonalizowanych planów leczenia, a nawet przewidywania wybuchów epidemii.
Tymczasem w sektorze finansowym analiza danych pomaga w wykrywaniu oszustw, ocenie ryzyka, handlu algorytmicznym i analizie zachowań klientów, co pomaga zoptymalizować strategie inwestycyjne i spersonalizować produkty finansowe.
Branża detaliczna wykorzystuje analizy danych, aby pomóc uzyskać cenny wgląd w preferencje konsumentów i ich zwyczaje zakupowe. Detaliści mogą dostosowywać rekomendacje produktów, optymalizować zarządzanie zapasami i tworzyć targetowane kampanie marketingowe poprzez analizę danych transakcji. Producenci wykorzystują analitykę danych do zwiększenia wydajności produkcji, przewidywania awarii sprzętu, optymalizacji łańcuchów dostaw, obniżenia kosztów i poprawy jakości produktu.
Nawet w sektorach, takich jak transport i logistyka, analityka danych odgrywa kluczową rolę w optymalizacji tras, przewidywaniu opóźnień i zwiększaniu efektywności paliwowej. W sektorze energetycznym pomaga on w monitorowaniu wzorców zużycia energii, przewidywaniu wahań zapotrzebowania oraz optymalizacji dystrybucji zasobów.
Czym się różnią umiejętności w zakresie analizy danych?
Przetwarzanie języka naturalnego
Umiejętności przetwarzania języka naturalnego (NLP) zagłębiają się w zawiły świat języka ludzkiego, umożliwiając maszynom zrozumienie, interpretację i generowanie tekstu, który odzwierciedla komunikację międzyludzką.
Ta potężna technika znajduje zastosowania w analizie sentymentu, gdzie mierzy emocje i opinie wyrażone w tekście, tłumaczeniu językowym, które przełamuje bariery językowe i ułatwia globalną komunikację, oraz w rozwoju chatbota, który tworzy wirtualnych asystentów zdolnych do angażowania się w naturalne rozmowy.
Rozpoznawanie anomalii na podstawie analizy danych odstających
Umiejętność analizy danych odstających jest kluczowa dla identyfikacji punktów danych, które różnią się znacznie od normy. Te anomalie mogą wskazywać na błędy w zakresie wprowadzania danych, nieuczciwych działań lub rzadkie zdarzenia mające istotne konsekwencje. Wykrycie wartości odstających umożliwia szybkie rozpoczęcie interwencji, badanie potencjalnych problemów i zapewnienie jakości danych.
Analiza Kohortowa: Segmentacja i klarowność danych
Analiza kohort polega na podziale danych na odrębne grupy na podstawie wspólnych cech lub doświadczeń. Technika ta iluminuje zachowania klientów, ujawniając wzorce w zwyczajach zakupowych, wskaźnikach rezygnacji z usług i poziomach zaangażowania. Zrozumienie dynamiki kohorty pozwala firmom na dostosowanie strategii do konkretnych segmentów klientów i optymalizację działań marketingowych.
Odblokowywanie analiz za pomocą funkcji eksploracji tekstu
Ściśle powiązane są umiejętności eksploracji tekstu, która wymaga wyodrębniania znaczących wzorców i informacji z nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Umiejętności te okazują się nieocenione w przypadku zadań takich jak modelowanie tematyczne, gdzie odkrywa się ukryte tematy w dużych wolumenach tekstu; klasyfikacja dokumentów, automatyczne organizowanie i klasyfikowanie dokumentów używanych na podstawie ich treści; oraz odzyskiwanie informacji, umożliwiając skuteczne wyszukiwanie i wyodrębnianie istotnych informacji z repozytoriów tekstu.
Analiza Regresji: Przewidywanie i zrozumienie trendów
Umiejętności analizy regresji koncentrują się na zrozumieniu zależności między zmiennymi i przewidywaniu przyszłych wyników. Technika ta, poprzez tworzenie modeli matematycznych, pozwala analitykom na przewidywanie trendów sprzedaży, szacowanie wartości nieruchomości oraz ocenę wpływu kampanii marketingowych. Zrozumienie tych zależności umożliwia podejmowanie decyzji w oparciu o dane.
Analiza scenariuszy za pomocą Monte Carlo Simulations
Symulacje Monte Carlo wykorzystują losowe próbkowanie do modelowania i analizowania prawdopodobieństwa różnych wyników w różnych scenariuszach. W obszarze finansów oceniają ryzyko inwestycyjne i oceniają wyniki portfelowe. W zakresie zarządzania projektami, pozwalają oszacować harmonogramy i koszty projektu. Symulując niepewność, symulacje Monte Carlo umożliwiają świadome podejmowanie decyzji w złożonych sytuacjach.
Analiza danych z czujników w celu lepszego zrozumienia
Umiejętności w zakresie analizy danych z czujników uwalniają wiedzę poprzez badanie danych zgromadzonych z różnych czujników. W sektorze opieki zdrowotnej pomaga w monitorowaniu pacjentów i wykrywaniu chorób. Podczas produkcji optymalizuje procesy produkcyjne i przewiduje awarie sprzętu.
Umiejętności te pozwalają na monitorowanie poziomu zanieczyszczeń i wzorców klimatycznych. Analizując dane z czujników, zyskujemy głębszy wgląd w świat wokół nas i podejmujemy świadome decyzje.
Wyjaśnianie złożonych danych za pomocą analizy czynnikowej
Umiejętności w zakresie analizy czynnikowej pozwalają na badanie struktury złożonych danych poprzez identyfikację ukrytych zmiennych lub czynników, które wyjaśniają obserwowane korelacje między zmiennymi. W badaniach rynku analiza czynnikowa pomaga w identyfikacji preferencji konsumentów i rynków segmentacji. W psychologii odkrywa cechy osobowości i wymiary. Upraszczając złożone dane, analiza czynnikowa ułatwia ich interpretację i zrozumienie.
Odszyfrowanie wzorców za pomocą analizy szeregów czasowych
Analiza szeregów czasowych odszyfrowuje wzorce i trendy w danych zbieranych w czasie. Technika ta, poprzez badanie zależności czasowych i fluktuacji danych, umożliwia dokładne prognozowanie sprzedaży, wykrywanie anomalii w logach systemowych oraz identyfikację związków przyczynowo-skutkowych w danych ekonomicznych. Poznanie wzorców z przeszłości i teraźniejszości pozwala nam przewidywać przyszłość i podejmować proaktywne decyzje.
Narzędzia Data Analytics
Narzędzia do analizy danych to programy i aplikacje działające jako rozwiązania do analizy danych, które pomagają gromadzić, przetwarzać, analizować i wizualizować duże ilości danych. Mają one kluczowe znaczenie w przekształcaniu surowych danych w użyteczne informacje, które napędzają świadome podejmowanie decyzji. Narzędzia te pozwalają firmom odkrywać ukryte wzorce, identyfikować trendy i przewidywać przyszłe wyniki, prowadząc do poprawy wydajności operacyjnej, wzrostu rentowności i przewagi konkurencyjnej na rynku.
Rola analityki danych w podejmowaniu decyzji biznesowych
Analityka danych ma kluczowe znaczenie dla organizacji w podejmowaniu świadomych decyzji, optymalizowaniu operacji i stymulowaniu innowacji. Wykorzystując potencjał danych, firmy mogą uzyskać cenny wgląd w zachowania klientów, trendy rynkowe i wiele innych.
Analitycy danych dotyczących kariery interpretują krajobraz danych. Umiejętnie zbierają, przetwarzają i analizują duże ilości informacji, przekształcając nieprzetworzone dane w informacje, które można wykorzystać. Analitycy kariery wykorzystują różne techniki, od analizy statystycznej po wizualizację danych, aby odkryć trendy, wzorce i korelacje, które mogą być wykorzystywane w podejmowaniu strategicznych decyzji. Ich praca jest niezwykle istotna w świecie opartym na danych, który umożliwia organizacjom lepsze zrozumienie ich działalności, klientów i rynków.
Rola analityka wykracza poza przetwarzanie liczb. Analitycy są skutecznymi komunikatorami, którzy potrafią przekładać skomplikowane odkrycia na jasne, zwięzłe raporty i prezentacje. Często współpracują z interesariuszami w całej organizacji, zapewniając, że spostrzeżenia oparte na danych są nie tylko zrozumiałe, ale również wdrażane. Niezależnie od tego, czy chodzi o optymalizację procesów biznesowych, pomoc w identyfikacji nowych możliwości czy ograniczenie ryzyka, analitycy odgrywają kluczową rolę w wykorzystywaniu danych do osiągnięcia sukcesu.
Lepsze Zrozumienie Potrzeb Klienta Dzięki Analityce Danych
Data Analytics pozwala firmom głęboko przeanalizować zachowania klientów, ich preferencje i wzorce zakupów. Dzięki analizie danych klientów, firmy mogą identyfikować trendy, segmentować grupy docelowe i personalizować działania marketingowe. Dzięki temu lepsze zrozumienie klientów pozwala na dostosowanie oferty produktów, ulepszenie obsługi klienta i zwiększenie zadowolenia klientów.
Przewodniki dotyczące rozwoju produktów dzięki przeglądom danych analitycznych
Analityka danych dostarcza cennego wglądu w preferencje klientów, problemy i nowe trendy. Dzięki analizie danych dotyczących wykorzystania produktów, informacji zwrotnych i badań rynku, firmy mogą zidentyfikować możliwości wprowadzenia innowacji i ulepszeń w zakresie produktów. Rozwój produktów w oparciu o dane gwarantuje, że nowe produkty i funkcje odpowiadają potrzebom klientów, co skutkuje większą adopcją i lojalnością klientów.
Tworzenie skutecznych strategii marketingowych z wykorzystaniem Data Analytics
Firmy mogą zoptymalizować swoje strategie marketingowe za pomocą analizy danych, identyfikując najbardziej efektywne kanały, komunikaty i kampanie. Dzięki analizie danych pochodzących z kampanii marketingowych, firmy mogą zmierzyć zwrot z inwestycji (ROI) swoich starań i udoskonalić swoje podejście. Marketing oparty na danych gwarantuje, że zasoby są efektywnie przydzielane, a kampanie są kierowane do odpowiednich odbiorców, co maksymalizuje wpływ i przynosi rezultaty.
Skalowanie danych dzięki Data Analytics
Wraz ze wzrostem przedsiębiorstw wzrasta objętość i złożoność danych. Data Analytics pomaga firmom skalować operacje na danych poprzez wdrożenie skutecznych praktyk zarządzania danymi, automatyzację ich przetwarzania i zapewnienie ich jakości. Skalowalne operacje na danych umożliwiają firmom uzyskanie maksymalnej wartości ze swoich zasobów danych i wspierają oparty na danych proces podejmowania decyzji w całej organizacji.
Podniesienie efektywności operacyjnej dzięki Data Analytics
Analityka danych może znacznie zwiększyć wydajność operacyjną poprzez identyfikację wąskich gardeł, optymalizację procesów i poprawę alokacji zasobów. Dzięki analizie danych operacyjnych firmy mogą zidentyfikować obszary wymagające poprawy, usprawnić procesy i obniżyć koszty. Analizy oparte na danych umożliwiają organizacjom podejmowanie decyzji opartych na danych, które przyczyniają się do doskonałości operacyjnej i zwiększają ogólną wydajność.
OVHcloud i Data Analytics
OVHcloud zapewnia kompleksowy pakiet infrastruktur chmurowych i rozwiązań do analizy danych, które ułatwią firmom podróż po danych i wszystkim osobom zainteresowanym zostaniem analitykami danych w ich karierze zawodowej.
Od skalowalnych zasobów obliczeniowych po zarządzane platformy danych - OVHcloud oferuje narzędzia i wiedzę, które pomagają organizacjom skutecznie gromadzić, przechowywać, przetwarzać i analizować dane. Dzięki niezawodnej i bezpiecznej infrastrukturze OVHcloud firmy mogą skupić się na wydobywaniu cennej wiedzy z ich danych i wdrażaniu innowacji opartych na danych.
