Сочинение на тему Аналитика данных и ее значение в обрабатывающей промышленности сегодня

Аналитика данных и ее значение в обрабатывающей промышленности сегодня

Аналитика данных – это процесс изучения наборов данных с целью сделать выводы об информации, которую они содержат. Это делается с помощью специализированных систем и программного обеспечения. В этом отчете я расскажу об аналитике данных и расскажу о сильных, слабых сторонах и связанных с этим угрозах. Наконец, я расскажу о важности анализа данных сегодня в обрабатывающей промышленности. Технологии и методы анализа данных широко используются в коммерческих отраслях, чтобы позволить организациям принимать более обоснованные бизнес-решения, а учеными, инженерами и исследователями проверять или опровергать научные модели, теории и гипотезы. Аналитика данных может помочь предприятиям увеличить доходы, повысить операционную эффективность, оптимизировать маркетинговые кампании и усилия по обслуживанию клиентов, быстрее реагировать на возникающие рыночные тенденции и получить конкурентное преимущество над конкурентами, и все это с конечной целью повышения эффективности бизнеса. В зависимости от приложения анализируемые данные могут состоять из исторических записей или новой информации, которая была обработана для аналитического использования в реальном времени. Кроме того, он может быть получен из сочетания внутренних систем и внешних источников данных.

Сильные стороны SWOT-анализа

Основная сила анализа данных или больших данных заключается в том, что они представляют три V: объем, скорость и разнообразие. Огромный объем, скорость и разнообразие собираемых данных открывает новые возможности для бизнеса во всех функциональных областях: от маркетинга, операций, бухгалтерского учета, финансов и управления человеческими ресурсами, а также до всевозможных организаций из отрасли. правительство и некоммерческое. Короче говоря, сами данные являются возможностью для инноваций. Слабости Поскольку аналитика больших данных становится все более популярной и более стандартной частью современных бизнес-процессов, необходимо будет больше обучения и передачи знаний для малых и средних предприятий, чтобы они могли анализировать данные, которые они собирают, чтобы лучше понять, что их клиенты хотят и что им нужно. Было отмечено, что не хватает людей, которым комфортно иметь дело с большими объемами данных, и что большие данные должны быть включены во все аспекты степени бакалавра, чтобы большее количество выпускников имели по крайней мере средний уровень понимания в этой области.

Еще одна важная проблема с анализом данных – это риск непреднамеренного или преднамеренного нарушения конфиденциальности отдельных лиц, поскольку компании анализируют большие объемы данных, риск этого может быть высоким. Возможности. Аналитика данных имеет захватывающий набор возможностей во многих различные отрасли, включая здравоохранение, образование, производство, цепочки поставок и транспорт. Точно так же обещание больших данных охватывает все функциональные области, включая маркетинг, бухгалтерский учет, финансы, операции и управление персоналом. Большие данные могут использоваться для выявления уникальных потребностей и пожеланий клиентов, а также для разработки продуктов и услуг, которые удовлетворяют эти потребности. Еще одна область, в которой аналитика данных может принести пользу значительному большинству населения, – это сектор образования. Возможность обрабатывать данные, чтобы увидеть, насколько эффективно учителя улучшают успеваемость своих учеников, позволит не только повысить баллы по тестированию для повышения авторитета школьной системы, но и повысить производительность и образованность рабочей силы в будущем.

Угрозы

По мере того, как все больше и больше данных собирается, существует риск того, что некоторые из этих данных могут быть использованы не по назначению. Например, в области здравоохранения, если бы третья сторона анализировала данные, их необходимо было бы очистить от определенной идентифицирующей информации. Оставление чьего-либо имени или другой информации, позволяющей установить личность, в наборе данных, отправленном за пределы компании, может не только поставить под угрозу клиента, будь то кража личных данных или какая-либо схема мошенничества; но это также может оказать влияние на компанию, выпустившую информацию. Аналитика данных в обрабатывающей промышленности. Аналитика данных чрезвычайно важна для производственной отрасли сегодня, поскольку она важна для повышения производительности и эффективности, а также для раскрытия новых идей для стимулирования инноваций. С помощью аналитики больших данных производители могут находить новую информацию и определять шаблоны, которые позволяют им улучшать процессы, повышать эффективность цепочки поставок и определять переменные, которые влияют на производство. Руководители предприятий-производителей понимают важность анализа данных в современной отрасли.

Исследование Honeywell Process Solutions-KRC показало, что 67 процентов руководителей производственных предприятий планируют инвестировать в аналитику данных даже в условиях давления с целью снижения затрат. Большинство понимает, что аналитика данных необходима для успешной конкуренции в экономике, управляемой данными, и они инвестируют средства в интеграцию данных и средства управления для достижения цифровой трансформации и получения конкурентного преимущества. С правильной аналитикой производители могут сосредоточиться на каждом Сегмент производственного процесса и подробно изучить цепочки поставок, с учетом отдельных видов деятельности и задач. Эта способность сузить фокус позволяет производителям выявлять узкие места и выявлять неэффективные процессы и компоненты. Аналитика данных также выявляет зависимости, позволяя производителям совершенствовать производственные процессы и создавать альтернативные планы для устранения потенциальных ловушек.

Аналитика данных также позволяет точно прогнозировать спрос на индивидуальные продукты. Обнаруживая изменения в поведении клиентов, аналитика данных может дать производителям больше времени на подготовку, предоставляя возможность производить индивидуальные продукты почти так же эффективно, как и товары, произведенные в большем масштабе. Инновационные возможности включают в себя инструменты, которые позволяют инженерам продукта собирать, анализировать и визуализировать отзывы клиентов почти в реальном времени. Предоставляя производителям инструменты, необходимые им для обзора процессов, аналитика данных позволяет им определять точки в производственном процессе, где они могут выгодно вставлять пользовательские процессы, используя собственные возможности или откладывать производство, чтобы позволить партнеру выполнить настройку до завершения производственного процесса.