Что такое анализ данных и зачем он нужен?

Все больше предприятий увеличивают доходы за счет привлечения новых клиентов и сокращения расходов за счет оптимизации операций. Как они это делают? Они улучшают свои конкурентные преимущества с помощью анализа данных.

Что такое анализ данных и зачем он нужен?

Аналитика данных – это процесс сбора данных из данных, которые извлекаются, преобразуются и централизуются для обнаружения и анализа скрытых закономерностей, отношений, тенденций, корреляций и аномалий или для проверки теории или гипотезы.

 

В прошлом данные анализировались для принятия будущих решений. Сегодня данные можно анализировать, чтобы принимать решения в режиме реального времени, выявлять возникающие тенденции и выявлять идеи, которые не будут очевидны при использовании устаревших процессов обработки данных.

 

Преимущества аналитики данных

Анализ данных может помочь улучшить бизнес-процессы. Данные могут дать более четкое представление о том, что эффективно, а что нет, и аналитики могут углубиться в данные, чтобы обнаружить коренные причины.

 

Анализ данных повышает доход, позволяя людям принимать более быстрые и обоснованные решения. Имея достаточно данных для анализа, компании могут прогнозировать поведение клиентов, понимать их потребности и реагировать в режиме реального времени, изменяя или добавляя продукты для удовлетворения указанного спроса. Это может привести к конкурентному преимуществу, улучшению обслуживания клиентов, а также к улучшению привлечения и удержания клиентов. Уже сегодня на рынке существует довольно много аналитических платформ, которые позволяют эффективно анализировать данные. Однако зачастую такие платформы разрабатываются индивидуально, поскольку компании обладают разным набором данных и имеют различные цели исследдования данных.

 

Процесс анализа данных

Чтобы воспользоваться преимуществами анализа данных, компании должны навести порядок, чтобы точная и надежная информация была доступна для анализа.

 

Первым шагом в процессе анализа данных является определение того, какие данные необходимы для поддержки бизнес-целей организации. Как правило, компании используют внутренние данные, дополненные данными из внешних источников. Затем данные объединяются в логические группы.

 

Следующим шагом является сбор данных в центральном месте для анализа, обычно в хранилище данных. Это технический процесс, который включает сопоставление элементов данных из исходных баз данных с хранилищем. Каждое поле отображается из источника в место назначения, и применяются формулы для преобразования форматов данных в соответствии с требованиями хранилища данных.

 

Анализ различных типов данных

Устаревшие системы хороши для анализа структурированных данных, но традиционные методы не предназначены для извлечения ценности из неструктурированных данных. Современный анализ данных в состоянии объединить структурированные и неструктурированные данные, чтобы добавить глубину и контекст.

 

Структурированные данные - это данные, которые организованы в виде определенной структуры, их можно представить в виде таблиц, состоящих из строк и столбцов. Таблицы могут иметь какие-то отношения между собой, а также их легко может прочитать как программа, так и человек.

 

Структурированные данные, как правило, организованы в реляционную базу данных таким образом, чтобы традиционные технологии могли легко обрабатывать и манипулировать ими. Примеры структурированных данных включают в себя: номера телефонов, почтовые индексы, валюту или даты.

 

Неструктурированные данные могут включать в себя такие вещи, как:  сообщения в социальных сетях, статьи, изображения или данные датчиков.  Они не подчинены какой-то определенной модели и их сложно представить в табличном виде. Они могут храниться в нереляционной базе данных, например, типа NoSQL или базе данных временных рядов InfluxDB. Неструктурированные данные лучше отражают настоящее и могут даже помочь предсказать будущее.

 

Как только данные собраны, они проверяются на выявление и устранение проблем с качеством данных, которые могут повлиять на качество анализа. Это включает в себя запуск процессов профилирования данных для обеспечения согласованности и полноты набора данных, а также запуск процессов очистки данных для обеспечения устранения дублирующейся информации и ошибок.

 

Теперь данные готовы к анализу с использованием инструментов визуализации данных, чтобы обнаружить скрытые корреляции, шаблоны и тенденции, которые можно использовать для принятия деловых решений. Правда для этого из анализа данных требуется извлечь необходимы результат.

 

Таким образом, аналитика данных - это работа с информацией, которая позволяет повысить конкурентоспособность компании или государства, улучшить финансовые показатели или принести какую-то иную пользу.

Дата: 2021-09-08 22:07:25   Просмотров: 219