Analiza datelor, importanță, oportunități și perspective

Analiza datelor, importanță, oportunități și perspective. Nu a existat niciodată un moment mai interesant pentru a lucra cu date.

Se estimează că industria de analiză a datelor va ajunge la aproape 78 de miliarde de dolari până în anul 2023.

Până în 2020, vor fi estimate 2,7 milioane de locuri de muncă pentru analiștii și oamenii de știință din acest domeniu.

Dar care este exact analiza datelor? Și cum se diferențiază de celelalte cuvinte cheie de acolo?

Analiza de date, definiție

O definiție a analizelor de date este:

”tehnici și procese calitative și cantitative utilizate pentru a spori productivitatea și câștigul de afaceri. Datele sunt extrase și clasificate pentru a identifica și analiza acțiuni și tipare comportamentale, iar tehnicile variază în funcție de cerințele organizaționale”.

Deși unii analiști de date pot privi date mari și complexe, cunoscute și sub denumirea de ”date mari”, o mulțime de activități implică și date mai mici, precum seturi de date interne și înregistrări ale companiei.

Analiza datelor este adesea confundată cu știința datelor.

Deși este similar în natură, analiza datelor se preocupă mai mult de rezolvarea problemelor prin seturi de date definite.

În timp ce știința datelor necesită dezvoltarea de noi modele și algoritmi prin codificare și programare.

Analiza datelor se referă la informațiile de afaceri (BI). Cu toate acestea, BI analizează interpretarea datelor din trecut, în timp ce analizele pot prezice și viitorul.

Când analiza se extinde dincolo de BI și acoperă domenii precum extragerea de date/text, învățarea automată, previziune, analiza semantică, analiza sentimentului și potrivirea modelului.

Aceasta poate fi denumită ”analiză avansată”. Analiza avansată este autonomă sau semi-autonomă. Necesită o interacțiune umană mai mică pentru interpretare.

Pe website-ul nostru specializat în optimizare SEO și promovare pentru motoarele de căutare, veți găsi articole care se leagă cu acest domeniu de activitate.

Studiați secțiunea de blog SEO și căutați informația dorită.

Analiza datelor – scurt istoric

Datele au fost întotdeauna o parte din viața noastră de zi cu zi. Odată cu progresele tehnologice, tocmai am devenit mai adepți în colectarea și înțelegerea acestora.

Mult timp, guvernele au folosit recensămintele pentru a strânge date pentru planificarea urbană și măsurarea creșterii populației.

Această analiză a datelor a avut nevoie de ani de zile pentru a analiza, dar a fost accelerată odată cu crearea de aparate de tabulare care să poată citi date prin intermediul unor cartonașe.

Bazele de date relaționale au fost inventate în anii ’70 pentru a prelua informațiile din bazele de date prin limbajul de interogare structurat (SQL).

Bazele de date non-relaționale și NoSQL au apărut în anii ’90 când internetul a decolat.

Motoarele de căutare precum Google au consolidat datele în rezultate ușor de citit din interogările de căutare.

În această perioadă, bazele de date și depozitarea de date au dat naștere exploatării de date.

Aceasta presupunea procurarea informațiilor din surse mari de date nestructurate. În 1997, cercetătorii NASA au inventat termenul ”big data” pentru a reprezenta cantitatea masivă de date generate de supercomputere.

În 2005, Google Analytics a simplificat extragerea informațiilor acționabile de la datele online, cum ar fi timpul pe site, clienții noi sau cei care se întorc, demografia publicului și vizualizările și vizitele paginilor web.

În 2006, s-a născut Hadoop, care a fost unul dintre primele instrumente de prelucrare a datelor mari la scară.

Odată cu lansarea Amazon Redshift și Google BigQuery în ultimii 10 ani, analiza datelor a trecut la cloud, iar toate industriile, de la asistență medicală la CPG și servicii financiare, au început să prioritizeze analiza datelor în strategia lor de afaceri pentru a rămâne competitive.

Ce este un analist de date?

Pe măsură ce mai multe industrii și companii dezvoltă funcții de date interne, analiza datelor devine o carieră din ce în ce mai căutată.

Un analist de date poate fi responsabil pentru:

• Exploatarea datelor și configurarea infrastructurii și sistemelor pentru procesarea, gestionarea și analizarea datelor. Aceasta poate include funcția de date ETL (extragere, transformare și încărcare).
• Depozitare de date pentru construirea bazelor de date (sisteme de stocare) pentru preluarea și accesul ușor al datelor.
• Rulează interogări pentru a răspunde la anumite întrebări și pentru a extrage informații utile.
• Curățarea datelor și efectuarea ajustărilor necesare pentru a asigura calitatea.
• Crearea de rapoarte pentru a prezenta informații părților interesate de afaceri.
• Analiștii de date aduc de obicei abilități cantitative și analitice puternice, o aptitudine pentru comunicare și gândire critică, experiență vastă cu Microsoft Excel și cunoașterea anumitor limbaje statistice.

Pași pentru analiza datelor

Fiecare atribuire de analiză a datelor este diferită, dar acestea urmează adesea un proces multistep pentru aprovizionarea, validarea, corectarea și prezentarea datelor pentru a răspunde la întrebări de afaceri.

Procedura poate arata similar cu aceasta:

Pasul 1

Înțelegeți ce tipuri de date aveți nevoie pentru a răspunde la întrebări specifice și decideți obiectivele studiului.

Când vă scufundați în date ambigue și nestructurate, ar trebui să veniți cu ipoteze de validat.

Pasul 2

Colectați datele, în funcție de cerințele dvs. Aceste date pot include analize cantitative și calitative.

Analistii de date pot colecta aceste date intern prin intermediul managementului relațiilor cu clienții (CRM) și al software-ului de planificare a resurselor întreprinderilor (ERP) și surse externe precum birourile de recensământ, API-urile, datele publice Google și site-urile terțe părți.

Datele calitative primare sunt mai puțin utilizate de analiștii de date decât datele cantitative, dar pot cuprinde interviuri și observații în persoană.

Când colectați date, veți dori să vă asigurați consecvența în metodologia dvs. (de exemplu, punând tuturor persoanelor intervievate aceleași întrebări).

Pasul 3

Curățați datele. Cu un set de date inițial, puteți găsi date lipsă, incomplete sau repetitive, care pot prejudicia rezultatele.

Veți dori să verificați valorile superioare și să asigurați valorile, cum ar fi media, mediul, modul și intervalul, să aibă sens având în vedere contextul.

Uneori, trebuie să convertiți datele într-un format care poate fi citit de instrumentele de analiză a datelor.

Pasul 4

Analizați datele prin intermediul instrumentelor selectate de organizația dvs. și verificați semnificația statistică a rezultatelor.

Pasul 5

Compilați rezultatele. După ce datele sunt colectate și analizate, analiștii sunt adesea însărcinați să le prezinte într-un format ușor de înțeles.

Multe companii dezvoltă tablouri de bord interne care urmăresc KPI-urile cheie prin intermediul graficelor și tabelelor.

Tipuri de analiză a datelor

Există câteva tipuri diferite de analiză a datelor:

• Analitică descriptivă: Această analiză urmărește să explice ce s-a întâmplat cu variabile, cum ar fi venituri, vânzări, costuri, date demografice, etc. Cu analize descriptive, organizația caută tipare și tendințe. De exemplu, ce s-a întâmplat cu vânzările de îmbrăcăminte pentru femei în luna iulie?
• Analitice de diagnostic: Analitica de diagnostic explică ”de ce” și ”cum” între un anumit set de date. De exemplu, de ce au crescut vânzările în anumite magazine și nu în altele?
• Analitică predictivă: După cum sugerează și numele, analitica predictivă este despre a prezice viitorul și ce acțiuni trebuie efectuate pe baza modului în care variabilele sunt susceptibile să se comporte. De exemplu, va funcționa o promoție la un magazin din orașul X, pe baza caracteristicilor și performanțelor orașului în regiuni geografice similare? Analiza predictivă stă la baza învățării mașinii și a inteligenței artificiale.
• Analitică prescriptivă: Analiza prescriptivă determină ce acțiuni trebuie luate pentru a îmbunătăți o situație sau a rezolva o problemă. De exemplu, deoarece promoția nu a funcționat la fel de bine și a anticipat cu familiile, ce putem face pentru a impulsiona creșterea în săptămânile următoare?

Tehnici pentru analiza datelor

În funcție de obiective și cazuri de utilizare, analiștii de date pot alege dintr-o varietate de metode de analiză a datelor pentru validarea ipotezelor și verificarea tiparelor.

• Analiza regresiei: Analiza regresiei este o metodă statistică care modelează relațiile și corelațiile între diferite variabile.
• Analiza factorilor: Scopul analizei factorilor este de a găsi o structură defensivă care stă la baza datelor.
• Analiza de grup: Analiza de grup necesită gruparea datelor în funcție de caracteristici specifice.
• Analiza cluster: Analiza clusterului asigură că obiectele dintr-un grup sunt mai similare între ele decât obiectele din alte grupuri.
• Analiza seriilor de timp: Când datele pot fi organizate în timp (de exemplu, prețurile bursei), analiza seriilor temporale prevede comportamentul viitor.
• Analiza textului: Când analizăm e-mailurile, răspunsurile la sondajele deschise sau website-uri, extragerea textului implică căutarea de tipare și informații sumare.

Instrumente pentru analiza datelor

La baza analizei datelor se află matematica și statisticile riguroase.

Astăzi, pe lângă limbajele statistice, există multe instrumente software bazate pe cloud care se adaptează nevoilor de afaceri diferite.

Excel. Pentru mai multe întrebări de bază, companiile pot începe cu Microsoft Excel, care acceptă formule pentru a extrage informații din date și limbaje de codare precum VBA.

SQL. limbajul de interogare structurat permite analistilor de date să extragă și să manipuleze date din baze de date.

Tableau. Tableau oferă un flux de lucru ușor de utilizat pentru aprovizionarea și pregătirea datelor pentru analiză.

De asemenea, oferă multe șabloane de vizualizare a datelor (diagrame, grafice, hărți, tablouri de bord etc.).

Rapidminer. Rapidminer integrează învățarea mașinii, extragerea textului, analiza predictivă și alte funcționalități de manipulare a datelor.

R sau Python. Aceste limbaje sunt utile pentru programarea statistică și sunt mult mai eficiente și au timp de procesare mai rapid decât Excel.

SAS. SAS este un pachet software cuprinzător pentru analize și statistici avansate.

Google AdWords. Pentru datele referitoare la marketing, Google Ads oferă informații despre cât de eficient ajunge publicitatea la anumite audiențe.

Dacă are ca rezultat comportamente dorite (click-uri, cumpărături etc.).

Google Analytics vă poate arăta, de asemenea, cât de performant este website-ul dvs. sau social media în ceea ce privește traficul, vizibilitatea și utilizarea.

Cum poate fi folosită analiza datelor?

Analiza datelor servește mai multor scopuri în funcție de industrie, dar acestea sunt unele dintre cele mai frecvente probleme pe care le abordează întreprinderile prin intermediul analizei de date.

Prognoza vânzărilor. Pe baza creșterii vânzărilor, a performanței istorice și a tendințelor viitoare ale pieței, companiile pot prezice numerele de vânzări viitoare cu o precizie mai mare.

Optimizarea prețurilor. Analiza datelor ajută companiile să determine elasticitatea prețurilor diferitelor grupuri de clienți la diferite produse și servicii.

Prevenirea fraudei. Emitenții de carduri de credit au folosit reguli pentru identificarea tranzacțiilor suspecte.

Cu instrumente de analiză a datelor mari și instrumente de învățare automată mai mare, este mai ușor să detectăm și să prezicem comportamentul infracțional.

Acest lucru se aplică, de asemenea, asigurărilor, serviciilor bancare și altor industrii preocupate de securitate ridicată.

Segmentarea, direcționarea și poziționarea marketingului. Analiza datelor poate arăta dacă anumite tehnici de marketing, cum ar fi o campanie promoțională sau o infografie de social media, conduc la răspunsul dorit.

Cu sisteme CRM și date demografice, companiile pot dobândi o vedere de 360°​ a clientului și să înțeleagă mai bine comportamentul de cumpărare al acestora.

Prin umrare se vor urmări recomandări personalizate și cât mai multă personalizare. Pentru marketingul online reprezintă o compenetă indisepnsabilă.

Eficiența operațională. Analizând diferitele etape ale unui protocol, este posibilă identificarea blocajelor și adoptarea de îmbunătățiri

Prin adăugarea unei persoane în plus la o schimbare anume ar putea crește viteza de producție sau schimbarea ordinelor de achiziții ar putea reechilibra oferta și cererea de inventar la locațiile de vânzare cu amănuntul.

Viitorul pentru analiza de date

Analiza datelor a parcurs un drum lung și există multe alte progrese la orizont.

Cu analize în timp real, datele pot fi raportate și acționate în acest moment.

Prin ajustarea timpilor de așteptare afișați la un restaurant sau a locurilor disponibile la un concert. Analiza  automată elimină multe dintre sarcinile obositoare și manuale asociate cu introducerea datelor.

Mai multe instrumente de date și software devin surse deschise. Ele oferă o modalitate pentru organizațiile de orice dimensiune și buget să investească în capacitățile de date.

Învățarea automată, învățarea profundă, procesarea limbajului natural și inteligența artificială permit acum mașinilor să învețe din date și să ia decizii în mod autonom.

Companiile mari de tehnologie lucrează la computere cuantice care vor revoluționa viteza procesării datelor mari.

O carieră în analiza datelor este rapidă, de impact și în continuă schimbare, iar acum este momentul perfect pentru a-ți dezvolta setul de abilități.