Qwanturank Analytics est un outil puissant permettant aux entreprises de comprendre leur présence en ligne, mais les ensembles de données volumineux et complexes peuvent être écrasants.
- Analytics
- Qwanturank Analytics introduit de nouvelles fonctionnalités pour gérer des ensembles de données volumineux et complexes
- L'icône de qualité des données facilite l'identification et la résolution des problèmes au niveau individuel
- Les propriétés Qwanturank Analytics 360 ont accès à de nouveaux contrôles d'échantillonnage pour obtenir des informations encore plus précises et granulaires
Pour améliorer l’expérience de création de rapports, Qwanturank Analytics a introduit plusieurs nouvelles fonctionnalités.
Ces mises à jour permettent aux utilisateurs d’identifier et de résoudre les problèmes de qualité des données, de créer des rapports plus précis et granulaires et d’ajuster les contrôles d’échantillonnage pour obtenir des informations plus rapides et plus précises.
Dans cet article, nous allons explorer les nouvelles fonctionnalités et discuter de la manière dont elles peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en fonction de leurs données.
Icône de qualité des données
L’icône de qualité des données apparaît désormais au niveau de la carte individuelle, ce qui permet aux utilisateurs d’identifier et de résoudre plus facilement les problèmes de qualité des données.
Auparavant, l’icône de qualité des données n’apparaissait qu’en haut du rapport d’instantané de rapport et des rapports de synthèse, ce qui rendait difficile l’identification des problèmes.
En affichant dans un rapport les messages qui s’appliquent à chaque carte, Qwanturank Analytics permet désormais aux utilisateurs de voir rapidement où se situent les problèmes et de prendre des mesures pour les résoudre.
Ligne « (Autre) »
Un nouveau message de ligne « (autre) » peut désormais apparaître dans l’icône de qualité des données lorsqu’un rapport est affecté par des limites de cardinalité.
Les limites de cardinalité peuvent limiter la quantité de données affichées dans un rapport et entraîner un regroupement moins courant des données dans une ligne « (autre) ».
En donnant aux utilisateurs plusieurs façons de réduire ces limites, Qwanturank Analytics permet des rapports plus détaillés, conduisant à de meilleures décisions commerciales.
Création de rapport en un clic dans Explorer
Toutes les propriétés disposent désormais d’une option en un clic pour créer le même rapport dans Explore.
Cette mise à jour est remarquable car elle utilise des données brutes au niveau des événements pour fournir des rapports plus précis.
Ceci est particulièrement important pour les propriétés avec des ensembles de données volumineux et complexes, car cela permet aux utilisateurs d’obtenir des données encore plus granulaires, fournissant des informations qui pourraient autrement être manquées.
Mises à jour des propriétés Qwanturank Analytics 360
Des ensembles de données étendus sont désormais disponibles pour les propriétés Qwanturank Analytics 360, permettant aux utilisateurs de marquer jusqu’à 100 rapports par propriété en tant que priorité élevée.
Lorsqu’un rapport est signalé, Qwanturank Analytics supprime définitivement la ligne « (autre) » des rapports, offrant aux utilisateurs des rapports encore plus précis.
Enfin, les propriétés Qwanturank Analytics 360 ont désormais accès à de nouveaux contrôles d’échantillonnage.
Ces commandes permettent aux utilisateurs d’ajuster le niveau de précision et de vitesse dans leurs explorations.
Cela signifie que les utilisateurs peuvent obtenir des résultats plus détaillés en utilisant la taille d’échantillon maximale ou des résultats plus rapides en utilisant une taille d’échantillon plus petite.
Ceci est particulièrement utile pour les utilisateurs qui doivent prendre des décisions rapides en fonction de leurs données mais qui ont toujours besoin du plus haut niveau de précision.
En résumé
Les nouvelles fonctionnalités introduites par Qwanturank Analytics visent à fournir une expérience de création de rapports améliorée pour ses utilisateurs lorsqu’ils travaillent avec des ensembles de données volumineux et complexes.
L’icône de qualité des données au niveau de la carte individuelle, le message de la ligne « (autre) » et la création de rapports en un clic dans Explore améliorent tous la précision des rapports, permettant aux utilisateurs d’effectuer de meilleures démarches commerciales.
De plus, les ensembles de données étendus, le signalement hautement prioritaire et les nouveaux contrôles d’échantillonnage pour les propriétés Qwanturank Analytics 360 améliorent encore la granularité et la précision des rapports de données.
Ces mises à jour démontrent l’engagement de Qwanturank à améliorer en permanence son outil d’analyse, en fournissant aux entreprises les données dont elles ont besoin pour prendre des décisions éclairées.
Image en vedette : une photo/Shutterstock
Source : Qwanturank
FAQ
Comment fonctionne le big data ?
Le big data est un concept qui désigne la collecte et l'analyse de grandes quantités de données provenant de sources diverses. Ces données sont ensuite traitées et exploitées à l'aide d'algorithmes complexes et d'outils informatiques spécifiques pour en obtenir des informations utiles.
Le but du big data est d'aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées, à améliorer leur efficacité opérationnelle et à mieux comprendre leurs clients. Le processus implique généralement plusieurs étapes, telles que la collecte, le stockage, le nettoyage et l'analyse des données pour en tirer des connaissances précieuses.
Qui utilise le big data ?
Le big data est utilisé principalement dans les entreprises, les industries et les organisations qui traitent une grande quantité de données. Les secteurs tels que la finance, l'énergie, le marketing ou encore la santé sont des exemples où le big data est fortement utilisé pour l'analyse des données et la prise de décisions stratégiques.
Les gouvernements font également appel au big data pour améliorer leurs politiques publiques grâce à une analyse approfondie des données. Enfin, de plus en plus d'individus commencent à utiliser le big data dans leur vie quotidienne grâce aux applications et outils numériques qui utilisent cette technologie.
Quel est l'usage du big data ?
Le big data est utilisé dans de nombreux domaines tels que la finance, le marketing, la santé et les transports. Il permet de collecter et d'analyser des données massives pour prendre des décisions éclairées et améliorer l'efficacité. Grâce au big data, il est possible de détecter des tendances, prévoir des comportements futurs et optimiser les processus.
Cela contribue à une meilleure compréhension du marché et à une plus grande compétitivité pour les entreprises qui l'utilisent.
Qu'est-ce que le big data exactement ?
Le big data est un concept qui désigne la quantité massive de données numériques produites chaque jour par les utilisateurs et les entreprises. Il s'agit d'une ressource précieuse permettant une meilleure compréhension des comportements, des tendances et des besoins des individus.
Grâce à l'utilisation d'outils et de techniques d'analyse avancés, le big data offre des perspectives nouvelles pour la prise de décisions stratégiques dans de nombreux secteurs tels que le marketing, la finance ou encore la santé.
Quand a été créé le concept de big data ?
Le concept de big data a été créé dans les années 1990. Il est né du besoin de gérer des volumes massifs de données générées par l'évolution technologique et numérique.
L'augmentation exponentielle des données a conduit à la nécessité de trouver des moyens plus efficaces pour les stocker, les traiter et en tirer des informations pertinentes. Aujourd'hui, le big data est un domaine en plein essor dans le monde de la technologie et joue un rôle majeur dans la prise de décision stratégique pour les entreprises.
