Когда большинство людей думают об анализе данных, они думают об управлении данными и их анализе в таком инструменте, как Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . Реальность такова, что анализ данных включает в себя широкий спектр инструментов и множество различных методов для манипулирования и понимания истории, которую рассказывают данные.

Что такое анализ данных? Анализ данных^(Data) используется совершенно по-разному, если вы говорите о бизнес-данных, производственных данных, маркетинговых данных или данных, относящихся к отрасли и бизнесу, в котором вы работаете.

В этой статье вы узнаете о различных аспектах анализа данных, о том, что они означают и как они обычно используются по всем направлениям.

Сбор информации^{(Data Collection)}

Первым этапом любого анализа данных является сбор данных. Это просто означает сбор данных из всех источников, содержащих необходимую вам информацию.

Данные могут включать любое из следующего и многое другое:

• Контроллеры производственного оборудования
• Кто-то вручную вводит данные в компьютер
• Датчики, которые измеряют температуру, давление и многое другое
• Облачные^{(Cloud based)} источники данных
• Информация из Интернета, такая как погода или правительственные базы данных
• Базы данных^(Databases) , размещенные в сети вашей компании

Серьезной проблемой для многих организаций является выяснение того, какие технические инструменты доступны для сбора этой информации. Большую часть времени требуется программное обеспечение для подключения к этому удаленному устройству или источнику данных, а затем их перенос во внутреннюю базу данных или систему архивации данных.

Эти области хранения часто называют «хранилищем данных».

После того, как информация собрана в хранилище данных внутри организации, можно использовать различные инструменты для проведения фактического анализа данных.

Бизнес-аналитика^{(Business Intelligence)}

После того, как данные собраны, следующим шагом будет решение, что делать со всеми этими данными. Когда дело доходит до бизнес-аналитики, необходимые данные должны помочь организации принимать более эффективные бизнес-решения.

Отчеты и информационные панели бизнес - аналитики^{(Intelligence)} (BI) помогают менеджерам и другим бизнес-руководителям лучше понимать тенденции и получать представление о различных аспектах бизнеса. 

Эти аспекты включают в себя:

• Потребности или ограничения цепочки поставок
• Снижение затрат
• Улучшение продаж
• Потребности и поведение клиентов
• Прогнозирование будущих продаж или спроса на рынке
• Логистика и доставка

Сбор данных из всех этих различных систем в вашей организации позволяет вам создавать связи между информацией, которые раньше были невозможны.

Производственный интеллект^{(Manufacturing Intelligence)}

Когда дело доходит до сбора данных о производственных процессах, сложность заключается в том, что обычно их слишком много.

Если вы думаете о типичном производственном предприятии, каждая отдельная машина в цехе собирает от десятков до сотен точек данных, которые включают:

• Температура и давление
• Изготовленные детали или изделия
• Используемое сырье
• Плохие детали списаны
• Счетчики неисправностей и аварийные сигналы

В большинстве случаев производственное оборудование автоматизировано с помощью программируемого логического контроллера ( ПЛК^(PLC) ). Эти устройства не только управляют оборудованием в соответствии с тем, как они запрограммированы, но также собирают данные с этого оборудования.

Для получения данных из этих ПЛК^(PLCs) используется программное обеспечение, работающее на сервере в той же сети, что и эти ПЛК^(PLCs) . Есть много поставщиков, которые написали программное обеспечение для передачи данных из этих контроллеров в архиватор данных или базу данных.

Лидерами историков данных в этой области являются:

• OSIsoft : эта компания существует уже несколько десятилетий и включает в себя «интеграторы» или драйверы, которые могут получать данные практически из любого типа процессора, датчика или базы данных.
• Factorytalk : давний лидер в области автоматизации Rockwell Automation выпустила собственный архив данных под названием Factorytalk , чтобы помочь своим клиентам собирать данные с процессоров машин. 
• Aveva : Ранее известный как Wonderware , AVEVA Historian обещает предоставить «открытый доступ» к машинным данным, таким как данные процесса, сигналы тревоги, события и многое другое.
• Iconics : более мелкий игрок на рынке архиваторов данных, создатели Iconics обещают обеспечить «высокоскоростное архивирование», чтобы разрешение хранимых данных соответствовало тому, что изначально имелось на машине.

Почти все эти поставщики программного обеспечения включают инструменты анализа данных в дополнение к своему решению для архивации данных. Выбор правильного решения для сбора данных и аналитики для вашего производственного предприятия в действительности зависит от используемых вами контроллеров, способа хранения данных и суммы, которую вы готовы потратить.

Визуализация данных

Самый популярный инструмент для сбора, анализа и визуализации бизнес-данных — Microsoft PowerBI .

PowerBI — это мощный инструмент визуализации, предлагаемый Microsoft , который позволяет вводить данные из множества различных источников данных. Затем вы можете нарезать и разбивать данные на различные круговые и гистограммы, линейные графики, таблицы и многое другое.

Возможность комбинировать информацию из различных источников данных позволяет находить корреляции, которые раньше были невозможны. Это магия современного анализа данных. Это дает возможность получать ценные сведения, которые раньше были невозможны до появления инструментов, позволяющих визуализировать данные из многих источников.

PowerBI — не единственное приложение, способное манипулировать данными и визуализировать их таким образом. На самом деле, существует растущий рынок только для этих типов инструментов. 

Ведущие инструменты визуализации данных на сегодняшний день включают в себя:

• Метабаза^(Metabase) : (бесплатное) решение с открытым исходным кодом, которое рекламирует себя как позволяющее людям в вашей организации «задавать вопросы и учиться на данных».
• Tableau : популярная платформа визуализации данных, используемая во многих отраслях. Доступна связь^{(Connectivity)} со многими различными источниками данных.
• Whatagraph : популярен среди маркетинговых агентств, потому что с его помощью легко создавать понятные отчеты. Инструмент включает автоматическое создание отчетов и может автоматически отправлять их по электронной почте кому угодно.
• JasperReports : это еще одно решение для отчетности с открытым исходным кодом. Его мощь заключается в способности выводить отчеты во многих различных форматах, таких как печатные документы, PDF^(PDFs) -файлы и веб-отчеты.

Вариант, который вы решите использовать, действительно зависит от инвестиций, которые вы или ваша организация хотите сделать. К счастью, есть отличные варианты с открытым исходным кодом, если вам нужно начать именно с этого.

Сбор данных

Одним из самых мощных новых методов анализа данных является то, что называется интеллектуальным анализом данных.

Интеллектуальный анализ данных^(Data) фокусируется на использовании статистического моделирования для извлечения закономерностей и тенденций из большого объема данных с целью прогнозирования будущих тенденций. 

Приложения, которые могут выполнять статистический анализ интеллектуального анализа данных, являются узкоспециализированными и часто должны быть адаптированы к конкретному приложению или ситуации.

Типы анализа интеллектуального анализа данных включают в себя:

• Исследовательский анализ данных^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): включает поиск закономерностей в данных для выявления новых тенденций или получения новой информации.
• Подтверждающий анализ данных^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA ) : включает использование всех собранных данных, чтобы попытаться определить, верны ли предполагаемые корреляции.

Некоторые из ведущих программных инструментов для интеллектуального анализа данных, доступных сегодня на рынке, включают:

• Rapid Miner : отличная система предиктивного анализа с открытым исходным кодом, написанная на Java . Он способен к машинному обучению, прогнозному анализу и анализу текста.
• Sisense : лицензионное программное обеспечение, предназначенное для бизнес-аналитики, с возможностью масштабирования для крупных организаций. Он включает в себя отличный модуль отчетности.
• Oracle : одно из ведущих имен в индустрии данных, Oracle предлагает функцию интеллектуального анализа данных в SQL , которая позволяет организациям использовать данные, хранящиеся в базе данных Oracle .
• IBM Cognos : это программное обеспечение способно обрабатывать большие объемы данных для выявления важных тенденций. Их можно использовать для создания отчетов для руководства или других лиц.
• SAS : еще одно известное имя в индустрии данных, система статистического анализа^{(Statistical Analysis System)} ( SAS ) была специально разработана для сбора, управления и даже обновления данных на основе аналитических результатов.

Как видите, у анализа данных есть много аспектов, и инструменты, которые вам нужно использовать, действительно зависят от того, что вы надеетесь извлечь из этих данных.

Достижения в области анализа данных продолжают развиваться с каждым годом, и любая компания или организация, которые надеются оставаться впереди в своей отрасли, должны быть в курсе доступных инструментов анализа данных и использовать их в полной мере.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When moѕt people think of data analysis, they think of mаnіpulating and anаlyzing data in a tool like Microsoft Excel. The reality is that data analysis encompasses a wide range of tools and a lot of different methods to manipulate and understand the story that the data tells.

What is data analysis? Data analysis is used very differently if you’re talking about business data, manufacturing data, marketing data, or data specific to the industry and business that you operate.

In this article, you’ll learn about the different aspects of data analysis, what they mean, and how they’re generally used across the board.

Data Collection

The first stage of any data analysis is data collection. This simply means gathering data from all of the sources that hold information you need.

Data can include any of the following and more:

• Manufacturing machinery controllers
• Someone manually entering data into a computer
• Sensors that measure temperature, pressure, and more
• Cloud based data sources
• Information from the internet like weather or government databases
• Databases housed on your company network

A major challenge for a lot of organizations is figuring out what technical tools are available to gather that information. Most of the time software is required to connect to that remote device or data source and then pull them into an internal database or data historian system.

These storage areas are often referred to as a “data warehouse”.

Once information is collected into a data warehouse inside an organization, various tools can be used to conduct the actual data analysis.

Business Intelligence

Once data is collected, the next step is deciding what to do with all that data. When it comes to business intelligence, the required data should help an organization make better business decisions.

Business Intelligence (BI) reports and dashboards help managers and other business leaders better understand trends and gain insights into various aspects of the business. 

These aspects include:

• Supply chain needs or limitations
• Reducing costs
• Improving sales
• Customer needs and behaviors
• Predicting future sales or market demands
• Logistics and shipping

Gathering data from all of these different systems throughout your organization lets you build connections between information that may never have been possible before.

Manufacturing Intelligence

The difficulty when it comes to gathering data from manufacturing processes is that usually there’s just so much of it.

If you think about a typical manufacturing facility, every single machine on the shop floor collects dozens to hundred of data points that include:

• Temperatures and pressures
• Parts or product made
• Raw material used
• Bad parts scrapped
• Malfunction counts and alarms

In most cases, manufacturing equipment is automated by the use of a programmable logic controller (PLC). These devices not only run the equipment according to how they’re programmed, but they also collect and gather data from that equipment.

Getting data out of those PLCs involves software that runs on a server on the same network as those PLCs. There are many vendors that have written software to get data out of those controllers and into a data historian or a database.

The data historian leaders in this area include:

• OSIsoft: This company has been around for decades, and includes “integrators” or drivers that can get data out of almost any kind of processor, sensor, or database.
• Factorytalk: Long time automation leader Rockwell Automation produced their own data historian called Factorytalk to help their customers collect data from machine processors. 
• Aveva: Formerly known as Wonderware, the AVEVA Historian promises to provide “open access” to machine data like process data, alarms, events, and more.
• Iconics: A smaller player in the data historian marketplace, the makers of Iconics promise to provide “high-speed archiving” so the stored data resolution matches what originally occurred on the machine.

Nearly all of these software providers include data analysis tools to go along with their data historian solution. Choosing the right data collection and analytics solution for your manufacturing facility really depends on the controllers you use, how you want to store the data, and how much you are willing to spend.

Data Visualization

The most popular tool for collecting, analyzing, and visualizing business data is Microsoft PowerBI.

PowerBI is a powerful visualization tool offered by Microsoft that lets you bring in data from many different data sources. You can then slice and dice the data across various pie and bar charts, line graphs, tables, and more.

The ability to combine information from various data sources lets you find correlations that wouldn’t have been possible before. This is the magic of modern data analysis. It provides the ability to gain insights that were never before possible before tools that let you visualize data from many sources.

PowerBI isn’t the only app with the ability to manipulate and visualize data in this way. In fact, there’s a growing market for just these types of tools. 

The leading data visualization tools today include:

• Metabase: An open-source (free) solution that touts itself as letting people in your organization “ask questions and learn from data”.
• Tableau: A popular data visualization platform used across many different industries. Connectivity with many different data sources is available.
• Whatagraph: Popular among marketing agencies because it’s easy to produce easy-to-understand reports. The tool includes automated report generation and can automatically email those to anyone.
• JasperReports: This is another open-source reporting solution. It’s power comes from the ability to output reports in many different formats like printed documents, PDFs, and web-based reports.

The option you decide to go with really depends on the investment you or your organization wants to make. Thankfully there are excellent open-source options available if that’s where you need to start.

Data Mining

One of the most powerful new data analysis techniques is something called data mining.

Data mining focuses on using statistical modeling to pull patterns and trends out of a large volume of data in order to predict future trends. 

The applications that can perform data mining statistical analysis are highly specialized and often need to be customized to the application or situation at hand.

Types of data mining analysis include:

• Exploratory Data Analysis (EDA): This involves searching for patterns in data in order to identify new trends or learn new information.
• Confirmatory Data Analysis (CDA: This involves using all of the collected data to try and determine whether suspected correlations are true.

Some of the leading data mining software tools available on the market today include:

• Rapid Miner: An excellent open-source predictive analysis system written in Java. It’s capable of machine learning, predictive analysis, and text mining.
• Sisense: Licensed software tailored for business intelligence, with the ability to scale up for large organizations. It includes an excellent reporting module.
• Oracle: One of the leading names in the data industry, Oracle offers data mining feature within SQL that lets organizations use data stored in an Oracle database.
• IBM Cognos: This software is capable of processing large volumes of data to identify important trends. These can be used to generate reports for management or others.
• SAS: Another big name in the data industry, Statistical Analysis System (SAS) was specifically designed to mine, manage, and even update data based on analytical results.

As you can see, there are many facets to data analysis and the tools you need to use really depends on what you hope to learn from that data.

Advancements in data analysis continue to advance every year, and any company or organization that hopes to stay ahead in their industry needs to stay on top of what data analysis tools are available and to use them to their fullest potential.

Related posts

• Xcode для Windows (8 лучших инструментов для разработки приложений iOS на ПК)

• Что такое лучший сервис конференц-связи - сравнение лучших приложений

• 5 лучших приложений для фильтрации синего света для Windows, Mac и Linux

• 4 лучших приложения для переадресации портов и способы их использования

• 10 лучших расширений конфиденциальности для Chrome (2022 г.)

• Автозаполнение Google Chrome: полное руководство

• Лучшие утилиты для настройки процессора, видеокарты и оперативной памяти

• Работает ли Microsoft Windows File Recovery? Мы протестировали это.

• 5 лучших надстроек конфиденциальности Firefox для онлайн-безопасности

• Как проверить, не слишком ли высока температура вашего процессора

• 8 лучших файловых менеджеров для Windows 11/10 в 2022 году

• 20 лучших устройств для потокового ТВ

• 5 инструментов, которые могут безвозвратно уничтожить ваши данные для всех основных ОС

• 6 лучших бесплатных программ для тестирования и диагностики жестких дисков

• 6 лучших анализаторов дискового пространства для поиска потерянных гигабайт

• Парсер электронной почты Zapier: 3 творческих способа его использования

• Электронное обучение для детей — лучшие приложения и инструменты для обучения детей дома

• Антивирус для Chromebook: зачем он нужен и лучшие варианты

• 11 лучших бесплатных программ для создания скриншотов для Windows

• 19 лучших сочетаний клавиш Windows Powershell