Co to jest analiza danych i najlepsze narzędzia do użycia


Gdy większość ludzi myśli o analizie danych, myśli o manipulacji i analizie danych w narzędziu jak Microsoft Excel. W rzeczywistości analiza danych obejmuje szeroki zakres narzędzi i wiele różnych metod manipulowania i zrozumienia historii, którą opowiadają dane.

Czym jest analiza danych? Analiza danych jest używana bardzo różnie, jeśli mówimy o danych biznesowych, danych produkcyjnych, danych marketingowych lub danych specyficznych dla branży i prowadzonej działalności.

W tym artykule „ Dowiesz się o różnych aspektach analizy danych, co one oznaczają i jak są one ogólnie stosowane.

Zbieranie danych

Pierwszy etapem analizy danych jest gromadzenie danych. Oznacza to po prostu zebranie danych ze wszystkich źródeł, które przechowują potrzebne informacje.

Dane mogą zawierać dowolne z następujących i więcej:

  • Kontrolery maszyn produkcyjnych
  • Ktoś ręcznie wprowadza dane do komputera
  • Czujniki mierzące temperaturę, ciśnienie i inne
  • Oparty na chmurze źródła danych
  • Informacje z Internetu, takie jak bazy danych pogodowych lub rządowe
  • Bazy danych umieszczone w sieci firmowej

    Duże wyzwanie dla wielu organizacji zastanawia się, jakie narzędzia techniczne są dostępne do gromadzenia tych informacji. Większość czasu wymaga oprogramowania, aby połączyć się z tym zdalnym urządzeniem lub źródłem danych, a następnie wciągnąć je do wewnętrznej bazy danych lub systemu history danych.

    In_content_1 all: [300x250] / dfp: [ 640x360]->

    Te obszary przechowywania są często nazywane „hurtownią danych”.

    Po zebraniu informacji do hurtowni danych w organizacji można użyć różnych narzędzi do przeprowadzenia rzeczywistych danych analiza.

    Business Intelligence

    Po zebraniu danych, następnym krokiem jest decyzja, co zrobić z tymi wszystkimi danymi. Jeśli chodzi o inteligencję biznesową, wymagane dane powinny pomóc organizacji w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.

    Raporty i kokpity Business Intelligence (BI) pomagają menedżerom i innym liderom biznesu lepiej zrozumieć trendy i uzyskać wgląd w różne aspekty biznes.

    Te aspekty obejmują:

    • Potrzeby lub ograniczenia łańcucha dostaw
    • Obniżenie kosztów
    • Poprawa sprzedaży
    • Potrzeby i zachowania klientów
    • Prognozowanie przyszłych potrzeb w zakresie sprzedaży lub rynku
    • Logistyka i wysyłka
    • Gromadzenie danych z tych wszystkich różnych systemy w całej organizacji pozwalają budować połączenia między informacjami, które nigdy wcześniej nie byłyby możliwe.

      Inteligencja produkcji

      Trudność w gromadzeniu danych z procesów produkcyjnych polega na tym, że zwykle jest ich tyle.

      Jeśli myślisz o typowym zakładzie produkcyjnym, każda pojedyncza maszyna w hali produkcyjnej gromadzi dziesiątki do setek punktów danych, które obejmują:

      • Temperatury i ciśnienia
      • Wykonane części lub produkt
      • Zużyty surowiec
      • Złomowane części złomowane
      • Liczniki usterek i alarmy
      • W większości przypadków sprzęt produkcyjny jest zautomatyzowany programowalnego sterownika logicznego (PLC). Urządzenia te nie tylko uruchamiają sprzęt zgodnie z jego zaprogramowaniem, ale także zbierają i gromadzą dane z tego sprzętu.

        Pobieranie danych z tych sterowników wymaga oprogramowania działającego na serwerze w tej samej sieci jak te sterowniki PLC. Istnieje wielu dostawców, którzy napisali oprogramowanie do pobierania danych z tych kontrolerów i do historyka danych lub bazy danych.

        Do liderów historyków danych w tej dziedzinie należą:

        • OSIsoft : Ta firma istnieje od dziesięcioleci i obejmuje „integratorów” lub sterowników, które mogą pobierać dane z prawie dowolnego rodzaju procesora, czujnika lub bazy danych.
        • Factorytalk : wieloletni lider automatyzacji Rockwell Automation stworzył własnego historyka danych o nazwie Factorytalk, aby pomóc swoim klientom w gromadzeniu danych z procesorów maszynowych.
        • Aveva : Dawniej znany jako Wonderware, AVEVA Historian obiecuje zapewnić „otwarty dostęp” do danych maszynowych, takich jak dane procesowe, alarmy, zdarzenia i inne.
        • Ikonika : mniejszy gracz na rynku danych historycznych, twórcy Iconics obiecują zapewnić „szybką archiwizację”, aby rozdzielczość przechowywanych danych była zgodna z tym, co pierwotnie miało miejsce na komputerze.

          Prawie wszyscy dostawcy oprogramowania zawierają narzędzia do analizy danych, które są zgodne z ich rozwiązaniem do analizy danych. Wybór odpowiedniego rozwiązania do gromadzenia i analizy danych dla twojego zakładu produkcyjnego naprawdę zależy od używanych kontrolerów, sposobu przechowywania danych i kwoty, którą chcesz wydać.

          Wizualizacja danych

          Najpopularniejszym narzędziem do gromadzenia, analizowania i wizualizacji danych biznesowych jest Microsoft PowerBI.

          PowerBI to potężne narzędzie do wizualizacji oferowane przez Microsoft, które pozwala dostarczać dane z wielu różne źródła danych. Następnie możesz pokroić dane na różne wykresy kołowe i słupkowe, wykresy liniowe, tabele itp.

          Możliwość łączenia informacji z różnych źródeł danych pozwala znaleźć korelacje, które nie byłyby możliwe przed. To magia współczesnej analizy danych. Zapewnia możliwość uzyskania wglądu, który nigdy wcześniej nie był możliwy, dzięki narzędziom umożliwiającym wizualizację danych z wielu źródeł.

          PowerBI nie jest jedyną aplikacją z możliwością manipulowania i wizualizacji danych w ten sposób. W rzeczywistości rośnie rynek tylko na tego rodzaju narzędzia.

          Do wiodących narzędzi do wizualizacji danych należą obecnie:

          • Metabaza : rozwiązanie typu open source (bezpłatne), które reklamuje się jako wpuszczanie ludzi do twojego organizacja „zadawaj pytania i ucz się na podstawie danych”.
          • Żywy obraz : popularna platforma do wizualizacji danych używana w wielu różnych branżach. Dostępna jest łączność z wieloma różnymi źródłami danych.
          • Whatagraph : popularny wśród agencji marketingowych, ponieważ łatwo jest tworzyć łatwe do zrozumienia raporty. Narzędzie obejmuje automatyczne generowanie raportów i może automatycznie wysyłać je e-mailem do każdego.
          • JasperReports : To kolejne rozwiązanie raportowania typu open source. Jego moc wynika z możliwości generowania raportów w wielu różnych formatach, takich jak dokumenty drukowane, pliki PDF i raporty internetowe.

            Opcja, z którą decydujesz się naprawdę zależy od inwestycji, którą lub Twoja organizacja chce zrobić. Na szczęście istnieją doskonałe opcje open source, jeśli właśnie tam musisz zacząć.

            Data Mining

            Jedną z najbardziej zaawansowanych nowych technik analizy danych jest coś, co nazywa się eksploracją danych.

            Eksploracja danych koncentruje się na wykorzystaniu modelowania statystycznego do wyciągania wzorców i trendów z dużej ilości danych w celu przewidywania przyszłych trendów.

            Aplikacje, które mogą przeprowadzać analizy statystyczne eksploracji danych, są wysoce wyspecjalizowane i często muszą być dostosowane do danej aplikacji lub sytuacji.

            Typy analizy eksploracji danych obejmują:

            • Analiza danych eksploracyjnych (EDA): Obejmuje to wyszukiwanie wzorców w danych w celu zidentyfikowania nowych trendów lub zdobycia nowych informacji.
            • Analiza danych potwierdzających (CDA: wymaga użycia wszystkich zebrane dane, aby spróbować ustalić, czy podejrzane korelacje są prawdziwe.
            • Niektóre z wiodących narzędzi do eksploracji danych dostępnych obecnie na rynku to:

              • Szybki górnik : Doskonały system analizy predykcyjnej typu open source napisany w Javie. Jest zdolny do uczenia maszynowego, analizy predykcyjnej i eksploracji tekstu.
              • Sisense : Licencjonowane oprogramowanie dostosowane do analizy biznesowej, z możliwością skalowania w górę do wersji l arge organizacje. Zawiera doskonały moduł raportowania.
              • Wyrocznia : jedna z wiodących nazw w branży danych, Oracle oferuje funkcję eksploracji danych w SQL, która pozwala organizacjom wykorzystywać dane przechowywane w bazie danych Oracle .
              • IBM Cognos : To oprogramowanie jest w stanie przetwarzać duże ilości danych w celu zidentyfikowania ważnych trendów. Można ich używać do generowania raportów dla kierownictwa lub innych.
              • SAS : Kolejna duża nazwa w branży danych, System Analizy Statystycznej (SAS) został zaprojektowany specjalnie do wyszukiwania, zarządzania, a nawet aktualizować dane na podstawie wyników analitycznych.

                Jak widać, istnieje wiele aspektów analizy danych, a narzędzia, których należy użyć, naprawdę zależą od tego, czego się nauczysz na podstawie tych danych .

                Postępy w analizie danych wciąż postępują z każdym rokiem, a każda firma lub organizacja, która ma nadzieję pozostać w czołówce swojej branży, musi być na bieżąco z dostępnymi narzędziami do analizy danych i wykorzystywać je w jak największym stopniu.

                Related posts:


                16.06.2020