Такие технологии, как искусственный интеллект и Интернет вещей, не только позволили компаниям эффективно выполнять различные задачи, но и генерировать и собирать данные в масштабах, которых мир еще не видел.
По оценкам экспертов, ежедневно в мире создается более 2,5 квинтиллионов данных (это миллион в пятой степени).й власть).
При наличии такого большого объема данных предприятиям и организациям теперь сложно выбирать и интерпретировать информацию, которая поможет им принимать обоснованные решения.
Вот тут-то и вступает в дело анализ больших данных.
Так что же такое анализ данных?
Эксперты определяют анализ данных как метод сбора, очистки, интерпретации и преобразования необработанных данных в полезную и простую для понимания информацию.
Почему важен анализ данных?
В современном мире, где движут технологии, деньги — не единственное, что заставляет мир вращаться. Аналитика больших данных теперь также играет значительную роль.
Это связано с тем, что способность этих предприятий эффективно организовывать и использовать огромные объемы доступных данных может стать решающим фактором между успехом и неудачей.
Кроме того, компании, чьи действия и данные влияют на принятие решений, в 23 раза более успешны в привлечении клиентов и продажах по сравнению с теми, кто этого не делает.
Чтобы это произошло, этим предприятиям и организациям нужна помощь аналитиков данных для организации, интерпретации, структурирования и представления этих больших наборов данных для использования.
Только тогда они смогут использовать собранные данные для принятия более обоснованных бизнес-решений — от разработки продуктов до повышения уровня обслуживания клиентов.
4 метода анализа данных
Сбор данных
Этот метод анализа данных, также известный как анализ текстовых данных, включает сбор данных из различных баз данных.
Необработанные данные собираются с помощью различных инструментов бизнес-аналитики.
Проанализированные данные выявляют закономерности, которые могут помочь предприятиям и организациям прогнозировать конкретные результаты и принимать решения на их основе.
Статистический анализ данных
Статистический анализ данных включает в себя организацию и интерпретацию данных о прошлых событиях и сценариях.
Анализ, полученный с использованием этого метода, помогает предприятиям ответить на вопрос «что произошло».
Аналитики данных обычно используют два вида статистического анализа данных.
Первый — это то, что называется описательным статистическим анализом данных. Здесь аналитик данных анализирует, интерпретирует и представляет данные на основе всего набора данных.
С другой стороны, инференциальный статистический анализ данных — это метод, при котором аналитик данных основывает свою интерпретацию и моделирование данных на выборке из всего набора данных.
Анализ диагностических данных
Этот метод анализа данных идет рука об руку со статистическим анализом данных.
Это связано с тем, что этот метод помогает лицам, принимающим решения, понять, почему они добились результатов статистического анализа данных, выявляя поведенческие закономерности.
Лица, принимающие решения, могут затем провести анализ, используя эти два метода, чтобы выявить любые пробелы в своих бизнес-процессах или деятельности. Чтобы этот метод был максимально эффективным, вы можете рассмотреть возможность согласования ваших бизнес-данных из нескольких систем и хранения всей важной информации в одном месте.
Это, в свою очередь, предоставит им лучшие возможности для поиска решений по устранению этих пробелов.
Прогностический анализ
Как вы, возможно, догадались, результаты, полученные с помощью метода анализа данных, дают лицам, принимающим решения, представление о том, что, скорее всего, произойдет, если все останется по-прежнему.
В то же время этот метод анализа данных может также использоваться для предоставления предприятиям и организациям оценки того, что произойдет с результатами, если изменить переменную.
Используя этот метод анализа данных, лица, принимающие решения, могут выбрать наилучший вариант действий.
Процесс анализа данных
Шаг №1: Определите свои цели.
Прежде чем приступить к любому бизнес-процессу, вам необходимо четко понимать, зачем вы вообще собираетесь анализировать данные.
На этом этапе необходимо задавать четкие и лаконичные вопросы, чтобы все члены команды понимали друг друга.
В то же время вопросы должны быть количественно и измеримыми. Таким образом, ключевые лица, принимающие решения, смогут точно оценить решения на основе результатов.
Шаг №2: Установите показатели.
На этом этапе вам необходимо определить две вещи.
Первое — решить, какие данные измерять. Это помогает аналитикам данных отсеивать данные, которые не имеют отношения к анализу, который они собираются провести.
Второе — определить, как будут измеряться данные. Некоторые из вещей, которые здесь рассматриваются, — это возраст данных, которые вы будете собирать, и какая единица измерения будет использоваться.
Шаг №3: Сбор данных.
Как только метрики будут готовы, настанет время собрать данные, которые вы будете анализировать.
Способ сбора данных будет зависеть от поставленных вами целей.
Например, если вы используете метод интеллектуального анализа данных, вам понадобится инструмент интеллектуального анализа данных для сбора необходимых данных из существующей базы данных.
С другой стороны, если вы проводите диагностический анализ данных, вам, возможно, придется создать программу с использованием Python или другого языка программирования.
Шаг №4: Очистите собранные данные.
В идеале все собранные вами данные должны быть полными и точными.
К сожалению, это не всегда так. Часто аналитики данных сталкиваются с устаревшими или неполными данными.
Поскольку эти данные существенно повлияют на общие результаты предстоящего анализа, аналитикам данных сначала необходимо будет их очистить, чтобы убедиться в точности своей интерпретации.
Шаг №5: Проанализируйте данные.
Как вы, возможно, догадались, на этом этапе аналитики данных будут исследовать, находить соответствующие закономерности и интерпретировать собранные данные.
Именно на этом этапе они будут использовать ряд инструментов и платформ для завершения всего процесса. Они могут быть либо приобретены, либо созданы разработчиками, работающими в организации или компании.
Шаг №6: Представьте данные визуально.
Последний шаг включает интерпретацию данных в такой форме, которую могут понять менеджеры и ключевые лица, принимающие решения в компании или организации. Обычно это принимает форму графика или диаграммы.
Начало карьеры аналитика данных
Аналитик данных может иметь много дел каждый день. Но это не мешает людям менять свою карьеру и становиться аналитиком данных.
Для начала, сегодня есть огромный спрос на аналитиков данных. Просто взгляните на количество вакансий аналитиков данных, которые сейчас размещены на Indeed.com.
Даже некоторые вакансии, такие как вакансия специалиста по исследованию рынка в компании Apple, требуют от кандидатов владеть навыками анализа данных, которые компания ищет для идеального кандидата.
А теперь часть оплаты.
Поскольку данные играют важную роль во многих ключевых бизнес-решениях, компании и организации готовы платить большие деньги аналитикам данных.
Большинство сайтов по поиску работы, таких как Glassdoor, предоставляют обновленную информацию о средней годовой зарплате, которую вы будете получать в качестве аналитика данных, в зависимости от вашего уровня опыта.
Хорошая новость заключается в том, что вам не нужно заканчивать 4-летний курс ИТ, чтобы получить квалификацию, необходимую для работы аналитиком данных (хотя это является преимуществом).
Многие ведущие компании признают и уважают сертификаты по анализу данных, полученные онлайн.
Помимо того, что онлайн-курсы сертификации по анализу данных обходятся дешевле, чем обучение в университете, они также предоставляют вам баланс теоретических знаний и практического опыта.
Поэтому, когда вы подаете заявку на вакансию аналитика данных, вы готовы.
Вставьте ссылку на видео YouTube здесь: https://www.youtube.com/watch?v=W1DFw-fmO0A
Заключительные мысли
Анализ данных в настоящее время быстро становится важным фактором, влияющим на ежедневные решения, принимаемые предприятиями и организациями.
Это потому, что сами по себе данные — это не более чем случайные числа и имена.
Предприятиям и организациям необходимы навыки аналитика данных, чтобы организовывать и интерпретировать необработанные данные в нечто осмысленное и легко понимаемое.
И этот спрос продолжает расти.
Итак, если вы ищете карьеру, где вы будете чувствовать себя ценным, незаменимым и получать хорошую зарплату, то изучение анализа данных станет первым шагом к достижению этой цели.