Что такое аналитика данных?

Аналитика — определение

Аналитика является процессом обнаружения значимых закономерностей в данных, их интерпретации и передачи. Проще говоря, аналитика помогает нам выявлять важную информацию и значимые данные, которые в ином случае могли пройти мимо нас. Основной задачей бизнес-аналитики является принятие более обоснованных решений на основе информации, полученной путем обработки данных, решений, помогающих компаниям повышать продажи, снижать затраты и реализовывать другие улучшения.

средства бизнес-аналитики.

В наши дни бизнес-аналитика распространяется повсюду, так как каждая компания стремится повысить свои показатели, а значит, будет анализировать данные для принятия лучших решений. Компании стремятся получить как можно больше от аналитики, используя данные для ускоренного и более глубокого анализа для все более широкого круга людей, и все это за меньшие деньги. Для достижения этих целей требуется надежная платформа облачной аналитики (PDF), которая поддерживает весь процесс анализа с требуемой безопасностью, гибкостью и надежностью. Она должна помогать пользователям ‬проводить анализ в режиме самообслуживания без потери общего контроля. Она также должна быть простой в администрировании.

Но как получить преимущества системы корпоративного уровня без существенных затрат и инфраструктуры?

С помощью бизнес-аналитики с персонализацией, машинным обучением и глубокими знаниями отрасли компании могут получать актуальные результаты анализа данных по всем приложениям, хранилищам и озерам данных. Бизнес-аналитика должна представлять собой комплексный процесс, который приводит к конкретным действиям. Когда результаты анализа получены, компания может заняться переоценкой, изменениями и перенастройкой своих процессов. Главное здесь — довести до конкретного действия.

Основы аналитики

Данные сами по себе не имеют смысла. Можно перевернуть каждый камень и выучить каждый возможный урок, но, если мы не предпринимаем никаких действий, не отказываемся от чего-то или не адаптируемся, вся наша работа бесполезна. Если не использовать все технологии, имеющиеся в нашем распоряжении, мы не получим прибыль, которую могли бы получить с наших инвестиций. В сегодняшнем мире мы фактически можем разговаривать со своими данными, получать от них ответы на вопросы, прогнозировать результаты с их помощью и изучать новые закономерности. Это потенциал Ваших данных.

Ценность аналитики для бизнеса

• Новый подход к работе

  Природа бизнеса меняется, и вместе с этим появляются новые направления конкуренции. Сегодня сотрудники хорошо разбираются в технических вопросах и не хотят, чтобы подготовка к работе занимала много времени. Следует обеспечивать необходимую скорость и удобство для своих пользователей, но в то же время поддерживать высокие стандарты качества и безопасности данных. Централизованная аналитическая платформа, где ИТ играет ключевую роль, должна быть фундаментальной частью Вашей стратегии бизнес-аналитики. Залогом успешного внедрения инноваций является участие в проектах одновременно ИТ-специалистов и специалистов других подразделений.

• Раскрытие новых возможностей

  Развитие технологий аналитики создает новые возможности для использования данных наилучшим образом. Современные средства аналитики данных позволяют выявлять скрытые модели данных благодаря возможностям прогнозирования, самообучения и адаптации. Ими удобно пользоваться. Они представляют данные в удобном наглядном формате так, что вы без труда можете проанализировать миллионы строк и столбцов данных. Современные аналитические решения удобны и могут использоваться на мобильных устройствах. Вы можете получать доступ к данным в любом месте и в любое время, а для их анализа не требуются специальные технические навыки.

• Визуализируйте свои данные

  Вы, конечно, хотите видеть, о чем сигнализируют данные, раньше конкурентов. Аналитика данных обеспечивает четкую и ясную картину ситуации в бизнесе. Анализируя личные, корпоративные и большие данные, можно быстрее понимать их смысл, делиться с коллегами и делать все это за считаные минуты.

Тенденции в аналитике

На постоянно развивающемся рынке средств анализа данных произошли важные изменения. Если раньше программы бизнес-аналитики возглавлялись службой ИТ, то теперь ИТ- и бизнес-подразделения принимают решения совместно, и это становится новой нормой. Несомненно, аналитика уже стала стратегическим ресурсом для большинства компаний, что вызвало появление волны новых потребителей и новых ожиданий.

Изменился способ принятия решений в реальном времени и доведение этих решений до сведения широкой аудитории. Персонал меняется, и вместе с этим меняются подходы к организации рабочего процесса. Ушли в прошлое дни, когда учебные пособия в офисе были обычным делом, современные сотрудники хотят быстро приступать к работе благодаря интуитивному интерфейсу. Но на этом дело не кончается. Хотя скорость и доступность имеют ключевое значение, руководители бизнеса по-прежнему ожидают высоких стандартов качества и безопасности данных. Централизованная аналитическая платформа, где ИТ играет ключевую роль, по-прежнему должна быть фундаментальной частью стратегии анализа данных. Залогом успешного внедрения инноваций является участие в проектах одновременно ИТ-специалистов и специалистов других подразделений.

Мы полагаем, что перенос аналитики в облако — это значительно больше, чем просто выбор места развертывания. Такой путь устраняет барьеры между людьми, местоположениями, данными и системами. Что в корне меняет способ взаимодействия человека с процессами, информацией и технологиями, а также между собой.

В прошлом: история аналитики

Сравнение статистики и анализ данных появились до зарождения письменной истории, но необходимо было пройти несколько важных этапов для превращения аналитики в процесс, каким мы знаем его сегодня.

В 1785 г. Уильям Плейфэр (William Playfair) предложил гистограмму, которая сейчас является одним из основных (и широко используемых) способов визуализации данных. По легенде он изобрел гистограммы, чтобы показывать несколько десятков точек данных.

В 1812 г. картограф Шарль Жозеф Минар (Charles Joseph Minard) изобразил на графике потери армии Наполеона во время похода на Москву. Опираясь на польско-российскую границу, он создал линейную карту из толстых и тонких линий, которая показывала, как потери связаны с суровой зимой и с тем, сколько времени армия была отрезана от путей снабжения.

В 1890 г. инженер Герман Холлерит (Herman Hollerith) изобрел «табулирующую машину», которая записывала данные на перфокартах. Это дало возможность анализировать данные быстрее, что сократило процесс подсчета в Бюро переписи населения США с нескольких лет до 18 месяцев. Тогда и появилась бизнес-потребность постоянно улучшать сбор и анализ данных, что актуально и по сей день.

В настоящем: аналитика сегодня

В 1970-е и 1980-е годы появилось ПО реляционной базы данных и язык программирования SQL, что дало возможность экстраполировать данные для анализа по необходимости.

В конце 1980-х гг. Уильям Г. Инмон (William H. Inmon) предложил концепцию хранилища данных, где можно было получать доступ к информации быстро и неоднократно. Кроме того, Говард Дреснер (Howard Dresner), аналитик компании Gartner, ввел термин «бизнес-аналитика» (business intelligence, BI), что подтолкнуло отрасли к анализу данных с целью лучшего понимания бизнес-процессов.

В 1990-х концепция глубинного анализа данных (data mining) дала возможность компаниям анализировать и выявлять закономерности в огромных наборах данных. Аналитики и специалисты по обработке данных создали множество языков программирования, таких как R и Python, для разработки алгоритмов машинного обучения, работы с большими наборами данных и создания сложных визуализаций данных.

В 2000-х годах инновации в веб-поиске обеспечили разработку MapReduce, Apache Hadoop и Apache Cassandra для помощи в обнаружении, подготовке и представлении информации.

В будущем: аналитика следующего поколения

По мере того как бизнес продвигался от простой доступности данных к их глубокому анализу, развивались средства анализа и их возможности.

Первые наборы аналитических инструментов были основаны на семантических моделях, взятых из ПО для бизнес-аналитики. Они помогали обеспечить эффективное управление, анализ данных и согласованность между инструментами. Одним из недостатков была недоступность своевременных отчетов. Принимающие бизнес-решения руководители не всегда были уверены в том, что результаты соответствовали их исходному запросу. С технической точки зрения эти модели используются в основном локально, что делает их неэффективными по затратам. Кроме того, данные часто оказываются изолированными в разрозненных хранилищах.

В дальнейшем благодаря эволюции в инструментах самообслуживания аналитика данных стала доступной для более широкой аудитории. Эти инструменты способствовали распространению аналитики данных, так как не требовали для работы специальных навыков. Настольная бизнес-аналитика завоевала популярность последние несколько лет, особенно при работе в облаке. Бизнес-пользователи с энтузиазмом исследуют самые разные информационные активы. Легкость использования привлекает, а объединение данных из разных источников и создание «единственной версии достоверных данных» становятся все более сложными. Настольная аналитика данных не всегда может масштабироваться для использования в крупных группах. Существует также риск несогласованных определений.

В последнее время аналитические инструменты обеспечивают более широкое преобразование бизнес-выводов благодаря автоматическому обновлению и автоматизации процессов обнаружения, очистки и публикации данных. Бизнес-пользователи могут работать на любом устройстве с контекстом, получать информацию в реальном времени и достигать результатов.

Сегодня большая часть работы по-прежнему выполняется людьми, но автоматизация набирает все большее распространение. Данные из существующих источников можно легко объединять. Потребитель выполняет запросы, затем анализирует результаты, взаимодействуя с визуальными представлениями данных, и создает модели для прогнозирования будущих тенденций или выводов. Все это происходит под управлением и контролем людей на глубоком гранулярном уровне. Включение сбора данных, обнаружения данных и машинного обучения обеспечивает конечному пользователю больше вариантов и происходит быстрее, чем раньше.

Распространение бизнес-аналитики

Аналитика данных распространяется на все аспекты нашей жизни. Какие бы вопросы ни задавались (о сотрудниках и финансах или о том, что нравится или не нравится потребителям и что влияет на их поведение), аналитика дает ответы и помогает принимать обоснованные решения.