Phân tích dữ liệu là gì và các công cụ tốt nhất để sử dụng

Khi hầu hết mọi người nghĩ về phân tích dữ liệu, họ nghĩ đến việc thao túng và phân tích dữ liệu trong một công cụ như Microsoft Excel. Thực tế là phân tích dữ liệu bao gồm một loạt các công cụ và rất nhiều phương pháp khác nhau để thao tác và hiểu câu chuyện mà dữ liệu kể.

Phân tích dữ liệu là gì? Phân tích dữ liệu được sử dụng rất khác nhau nếu bạn nói về dữ liệu kinh doanh, dữ liệu sản xuất, dữ liệu tiếp thị hoặc dữ liệu cụ thể cho ngành và doanh nghiệp mà bạn hoạt động.

Trong bài viết này, bạn ' sẽ tìm hiểu về các khía cạnh khác nhau của phân tích dữ liệu, ý nghĩa của chúng và cách chúng thường được sử dụng trên bảng.

Thu thập dữ liệu

Đầu tiên giai đoạn của bất kỳ phân tích dữ liệu là thu thập dữ liệu. Điều này chỉ có nghĩa là thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn chứa thông tin bạn cần.

Dữ liệu có thể bao gồm bất kỳ điều nào sau đây và hơn thế nữa:

Sản xuất bộ điều khiển máy móc

Ai đó nhập thủ công dữ liệu vào máy tính

Cảm biến đo nhiệt độ, áp suất và hơn thế nữa

Dựa trên đám mây nguồn dữ liệu

Thông tin từ internet như thời tiết hoặc cơ sở dữ liệu chính phủ

Cơ sở dữ liệu được lưu trữ trên mạng công ty của bạn

Một thách thức lớn đối với rất nhiều của các tổ chức đang tìm ra những công cụ kỹ thuật nào có sẵn để thu thập thông tin đó. Hầu hết thời gian phần mềm được yêu cầu để kết nối với thiết bị hoặc nguồn dữ liệu từ xa đó và sau đó kéo chúng vào cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc hệ thống lịch sử dữ liệu.

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

Các vùng lưu trữ này thường được gọi là kho dữ liệu của Google.

Sau khi thông tin được thu thập vào kho dữ liệu trong một tổ chức, nhiều công cụ khác nhau có thể được sử dụng để tiến hành dữ liệu thực tế phân tích.

Business Intelligence

Sau khi dữ liệu được thu thập, bước tiếp theo là quyết định làm gì với tất cả dữ liệu đó. Khi nói đến kinh doanh thông minh, dữ liệu cần thiết sẽ giúp tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.

Báo cáo và bảng điều khiển Business Intelligence (BI) giúp nhà quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp khác hiểu rõ hơn về xu hướng và hiểu biết sâu sắc về các khía cạnh khác nhau của kinh doanh.

Các khía cạnh này bao gồm:

Nhu cầu hoặc hạn chế của chuỗi cung ứng

Giảm chi phí

Cải thiện doanh số

li>

Nhu cầu và hành vi của khách hàng

Dự đoán nhu cầu thị trường hoặc nhu cầu thị trường trong tương lai

Hậu cần và vận chuyển

Thu thập dữ liệu từ tất cả các khác nhau này các hệ thống trong toàn tổ chức của bạn cho phép bạn xây dựng các kết nối giữa các thông tin có thể chưa từng có trước đây.

Sản xuất thông minh

Khó khăn khi thu thập dữ liệu từ các quy trình sản xuất là thường có quá nhiều.

Nếu bạn nghĩ về một cơ sở sản xuất điển hình, mỗi máy trên sàn cửa hàng thu thập hàng chục đến hàng trăm điểm dữ liệu bao gồm:

Nhiệt độ và áp suất

Các bộ phận hoặc sản phẩm được tạo ra

Nguyên liệu thô được sử dụng

Các bộ phận xấu bị loại bỏ

Số lượng và báo động trục trặc

Trong hầu hết các trường hợp, thiết bị sản xuất được tự động hóa bằng cách sử dụng của bộ điều khiển logic khả trình (PLC). Các thiết bị này không chỉ chạy thiết bị theo cách chúng được lập trình mà còn thu thập và thu thập dữ liệu từ thiết bị đó.

Lấy dữ liệu ra khỏi các PLC đó liên quan đến phần mềm chạy trên máy chủ trên cùng một mạng như những PLC đó. Có nhiều nhà cung cấp đã viết phần mềm để lấy dữ liệu ra khỏi các bộ điều khiển đó và vào một nhà sử học dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu.

Các nhà lãnh đạo sử học dữ liệu trong lĩnh vực này bao gồm:

Hệ điều hành : Công ty này đã tồn tại hàng thập kỷ và bao gồm các nhà tích hợp, bộ điều khiển có thể lấy dữ liệu từ hầu hết mọi loại bộ xử lý, cảm biến hoặc cơ sở dữ liệu.

Nhà máy : Nhà lãnh đạo tự động hóa lâu năm Rockwell Automation đã tạo ra nhà sử học dữ liệu của riêng họ có tên Factorytalk để giúp khách hàng của họ thu thập dữ liệu từ bộ xử lý máy.

Aveva : Trước đây được biết đến với cái tên Wonderware, Nhà sử học AveVA hứa hẹn sẽ cung cấp quyền truy cập mở của Google vào dữ liệu máy như dữ liệu quá trình, báo động, sự kiện và hơn thế nữa.

Biểu tượng : Một người chơi nhỏ hơn trong thị trường lịch sử dữ liệu, các nhà sản xuất Iconics hứa sẽ cung cấp dịch vụ lưu trữ tốc độ cao của Hồi giáo để độ phân giải dữ liệu được lưu trữ phù hợp với những gì ban đầu xảy ra trên máy.

Gần như tất cả các nhà cung cấp phần mềm này bao gồm các công cụ phân tích dữ liệu đi cùng với giải pháp lịch sử dữ liệu của họ. Việc chọn giải pháp thu thập và phân tích dữ liệu phù hợp cho cơ sở sản xuất của bạn thực sự phụ thuộc vào bộ điều khiển bạn sử dụng, cách bạn muốn lưu trữ dữ liệu và số tiền bạn sẵn sàng chi tiêu.

Trực quan hóa dữ liệu

Công cụ phổ biến nhất để thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu doanh nghiệp là Microsoft PowerBI.

PowerBI là một công cụ trực quan mạnh mẽ do Microsoft cung cấp cho phép bạn mang dữ liệu từ nhiều người nguồn dữ liệu khác nhau. Sau đó, bạn có thể cắt và xắt dữ liệu trên các biểu đồ hình tròn và thanh khác nhau, biểu đồ đường, bảng và hơn thế nữa.

Khả năng kết hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau cho phép bạn tìm thấy các mối tương quan không thể có trước. Đây là sự kỳ diệu của phân tích dữ liệu hiện đại. Nó cung cấp khả năng đạt được những hiểu biết chưa từng có trước đây trước các công cụ cho phép bạn hình dung dữ liệu từ nhiều nguồn.

PowerBI là một ứng dụng duy nhất có khả năng thao tác và trực quan hóa dữ liệu theo cách này. Trên thực tế, có một thị trường đang phát triển chỉ dành cho các loại công cụ này.

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu hiện nay bao gồm:

Cơ sở dữ liệu : Một giải pháp nguồn mở (miễn phí) tự quảng cáo là cho phép mọi người tham gia tổ chức đặt câu hỏi và học hỏi từ dữ liệu.

Tableau : Một nền tảng trực quan hóa dữ liệu phổ biến được sử dụng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Khả năng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau có sẵn.

Đoạn nào : Phổ biến giữa các cơ quan tiếp thị vì nó dễ tạo ra các báo cáo dễ hiểu. Công cụ này bao gồm tạo báo cáo tự động và có thể tự động gửi email cho bất kỳ ai.

Dịch chuyển : Đây là một giải pháp báo cáo nguồn mở khác. Sức mạnh của nó đến từ khả năng xuất báo cáo ở nhiều định dạng khác nhau như tài liệu in, tệp PDF và báo cáo dựa trên web.

Tùy chọn bạn quyết định thực sự phụ thuộc vào khoản đầu tư của bạn hoặc tổ chức của bạn muốn thực hiện. Rất may, có sẵn các tùy chọn nguồn mở tuyệt vời nếu đó là nơi bạn cần bắt đầu.

Khai thác dữ liệu

Một trong những kỹ thuật phân tích dữ liệu mới mạnh mẽ nhất là một thứ gọi là khai thác dữ liệu.

Khai thác dữ liệu tập trung vào việc sử dụng mô hình thống kê để kéo các mô hình và xu hướng ra khỏi một khối lượng dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng trong tương lai.

Các ứng dụng có thể thực hiện phân tích thống kê khai thác dữ liệu có tính chuyên môn cao và thường cần được tùy chỉnh cho ứng dụng hoặc tình huống hiện tại.

Các loại phân tích khai thác dữ liệu bao gồm:

Phân tích dữ liệu khám phá (EDA): Điều này liên quan đến việc tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu để xác định xu hướng mới hoặc tìm hiểu thông tin mới.

Phân tích dữ liệu xác nhận (CDA: Điều này liên quan đến việc sử dụng tất cả dữ liệu được thu thập để thử và xác định xem các mối tương quan đáng ngờ có đúng không.

Một số công cụ phần mềm khai thác dữ liệu hàng đầu hiện có trên thị trường hiện nay bao gồm:

Công cụ khai thác nhanh : Một hệ thống phân tích dự đoán nguồn mở tuyệt vời được viết bằng Java. Nó có khả năng học máy, phân tích dự đoán và khai thác văn bản.

Sisense : Phần mềm được cấp phép phù hợp với trí tuệ doanh nghiệp, với khả năng mở rộng cho l tổ chức arge. Nó bao gồm một mô-đun báo cáo tuyệt vời.

Oracle : Một trong những tên tuổi hàng đầu trong ngành dữ liệu, Oracle cung cấp tính năng khai thác dữ liệu trong SQL cho phép các tổ chức sử dụng dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của Oracle .

IBM Cognos : Phần mềm này có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn để xác định các xu hướng quan trọng. Chúng có thể được sử dụng để tạo báo cáo cho quản lý hoặc người khác.

SÀI GÒN : Một tên tuổi lớn khác trong ngành dữ liệu, Hệ thống phân tích thống kê (SAS) được thiết kế riêng để khai thác, quản lý, và thậm chí cập nhật dữ liệu dựa trên kết quả phân tích.

Như bạn có thể thấy, có nhiều khía cạnh để phân tích dữ liệu và các công cụ bạn cần sử dụng thực sự phụ thuộc vào những gì bạn hy vọng học được từ dữ liệu đó .

Những tiến bộ trong phân tích dữ liệu tiếp tục phát triển hàng năm và bất kỳ công ty hoặc tổ chức nào hy vọng đi đầu trong ngành của họ cần luôn đi đầu trong các công cụ phân tích dữ liệu có sẵn và sử dụng chúng cho tiềm năng tối đa của họ.

bài viết liên quan: