What is Analytics It is helpful to

What is Analytics
It is helpful to recognize that the term analytics is not used consistently; it is used in at least three different yet related ways [Watson, 2013a]. A starting point for understanding analytics is to explore its roots. Decision support systems (DSS) in the 1970s were the first systems to support decision making [Power, 2007]. DSS came to be used as a description for an application and an academic discipline. Over time, additional decision support applications such as executive information systems, online analytical processing (OLAP), and dashboards/scorecards became popular. Then in the 1990s, Howard Dresner, an analyst at Gartner, popularized the term business intelligence. A typical definition is that “BI is a broad category of applications, technologies, and processes for gathering, storing, accessing, and analyzing data to help business users make better decisions” [Watson, 2009a, p. 491]. With this definition, BI can be viewed as an umbrella term for all applications that support decision making, and this is how it is interpreted in industry and, increasingly, in academia. BI evolved from DSS, and one could argue that analytics evolved from BI (at least in terms of terminology). Thus, analytics is an umbrella term for data analysis applications. BI can also be viewed as “getting data in” (to a data mart or warehouse) and “getting data out” (analyzing the data that is stored). A second interpretation of analytics is that it is the “getting data out” part of BI. The third interpretation is that analytics is the use of “rocket science” algorithms (e.g., machine learning, neural networks) to analyze data. These different takes on analytics do not normally cause much confusion, because the context usually makes the meaning clear. The progression from DSS to BI to analytics is shown in Figure 2.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์คืออะไร การรับรู้ซึ่งคำที่ใช้วิเคราะห์ไม่สม่ำเสมอ ใช้เวลาอย่างน้อยสามอื่นยังไม่ ได้ที่เกี่ยวข้องวิธี [Watson, 2013a] จุดเริ่มต้นสำหรับวิเคราะห์ทำความเข้าใจคือการ สำรวจรากของมัน ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (DSS) ในปี 1970 ถูกระบบแรกเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ [พลังงาน 2007] DSS มาใช้เป็นคำอธิบายสำหรับโปรแกรมประยุกต์และวิชา ช่วงเวลา การใช้งานการสนับสนุนตัดสินใจเพิ่มเติมเช่นระบบบริหารข้อมูล ประมวลผลการวิเคราะห์ทางออนไลน์ (OLAP), และแดชบอร์ด/ดัชนีชี้วัดเป็นที่นิยม จากนั้น ในปี 1990 ฮาวาร์ด Dresner นักวิเคราะห์ที่ Gartner นผู้ที่ข่าวกรองธุรกิจระยะ คำจำกัดความทั่วไปคือ "BI เป็นประเภทกว้างของโปรแกรมประยุกต์ เทคโนโลยี และกระบวนการสำหรับการรวบรวม จัดเก็บ การเข้าถึง และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจตัดสินใจดีกว่า" [Watson, (2009a) p. 491] ด้วยนิยามนี้ สามารถดู BI เป็นคำร่มสำหรับโปรแกรมประยุกต์ทั้งหมดที่สนับสนุนการตัดสินใจ และนี่คือวิธีจะถูกแปล ในอุตสาหกรรม และ มากขึ้น ในแวดวงวิชาการ BI ที่วิวัฒนาการมาจาก DSS และหนึ่งอาจโต้แย้งว่า การวิเคราะห์วิวัฒนาการมาจาก BI (อย่างน้อยในแง่ของศัพท์) ดังนั้น การวิเคราะห์เป็นระยะร่มสำหรับใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูล ยังสามารถดู BI เป็น "ดึงข้อมูล" (การตลาดข้อมูลหรือคลังสินค้า) และ "การรับข้อมูลจาก" (การวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้) การตีความวิเคราะห์สองคือ ว่า มันเป็นส่วนที่เกี่ยวกับการข้อมูลออก"ของ BI ตีสามความวิเคราะห์นั้นคือ การใช้ "วิทยาศาสตร์จรวด" อัลกอริทึม (เช่น เครื่องการเรียนรู้ เครือข่ายประสาท) วิเคราะห์ข้อมูล เหล่านี้ใช้เวลาแตกต่างกันในการวิเคราะห์ไม่ปกติทำให้สับสนมาก เนื่องจากบริบทมักจะทำให้ความหมายที่ชัดเจน ความคืบหน้าจาก DSS กับ BI ที่วิเคราะห์จะแสดงในรูปที่ 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อะไรคือสิ่งที่ Analytics
มันจะมีประโยชน์ที่จะรับรู้ว่าการวิเคราะห์คำที่ไม่ได้ใช้อย่างต่อเนื่อง; มันถูกใช้ในอย่างน้อยสามวิธีที่แตกต่างกันยังเกี่ยวข้อง [วัตสัน, 2013a] จุดเริ่มต้นสำหรับการทำความเข้าใจการวิเคราะห์คือการสำรวจรากของมัน ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (DSS) ในปี 1970 เป็นระบบแรกที่สนับสนุนการตัดสินใจ [เพาเวอร์ 2007] DSS มาเพื่อใช้เป็นคำอธิบายสำหรับการประยุกต์ใช้และวินัยทางวิชาการ เมื่อเวลาผ่านไปการใช้งานที่สนับสนุนการตัดสินใจเพิ่มเติมเช่นระบบบริหารข้อมูลการประมวลผลการวิเคราะห์ทางออนไลน์ (OLAP) และแดชบอร์ด / ดัชนีชี้วัดกลายเป็นที่นิยม จากนั้นในปี 1990 ฮาวเวิร์ด Dresner นักวิเคราะห์ที่ Gartner, นิยมทางธุรกิจระยะ ความหมายโดยทั่วไปนั่นคือ "BI เป็นหมวดหมู่กว้างของการใช้เทคโนโลยีและกระบวนการในการรวบรวมและจัดเก็บเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลที่จะช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้น" [วัตสัน, 2009a, P 491] กับคำนิยามนี้ BI สามารถดูเป็นคำที่ร่มสำหรับการใช้งานทั้งหมดที่สนับสนุนการตัดสินใจและนี่คือวิธีการที่จะตีความในอุตสาหกรรมและเพิ่มมากขึ้นในภาคการศึกษา BI วิวัฒนาการมาจาก DSS และหนึ่งได้ยืนยันว่าการวิเคราะห์วิวัฒนาการมาจาก BI (อย่างน้อยในแง่ของคำศัพท์) ดังนั้นการวิเคราะห์เป็นคำที่ร่มสำหรับการใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูล BI ยังสามารถถูกมองว่าเป็น "การรับข้อมูลใน" (มาร์ทกับข้อมูลหรือคลังสินค้า) และ "การรับข้อมูลออก" (การวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้) ตีความที่สองของการวิเคราะห์ก็คือว่ามันคือ "การรับข้อมูลออก" ส่วนหนึ่งของ BI การตีความที่สามคือการวิเคราะห์คือการใช้ "วิทยาศาสตร์จรวด" อัลกอริทึม (เช่นการเรียนรู้เครื่อง, เครือข่ายประสาท) ในการวิเคราะห์ข้อมูล ที่แตกต่างกันเหล่านี้จะใช้เวลาในการวิเคราะห์ไม่ปกติทำให้เกิดความสับสนมากเพราะบริบทจะทำให้ความหมายชัดเจน ความก้าวหน้าจาก DSS เพื่อ BI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจะแสดงในรูปที่ 2