Такі технології, як штучний інтелект та Інтернет речей, не тільки зробили бізнес ефективним для виконання різноманітних завдань, але й створювали та збирали дані в масштабі, якого світ ще не бачив.
За оцінками експертів, щодня в усьому світі створюється понад 2,5 квінтильйона даних (це мільйон на 5тис потужність).
З такою великою кількістю доступних даних підприємствам і організаціям зараз важко відбирати та інтерпретувати інформацію, яка допоможе їм приймати обґрунтовані рішення.
Тут на допомогу приходить аналіз великих даних.
Тож що таке аналіз даних?
Експерти визначили аналіз даних як метод збору, очищення, інтерпретації та перетворення необроблених даних у корисну та просту для розуміння інформацію.
Чому аналіз даних важливий?
У сучасному технологічному світі не тільки гроші рухають світ. Аналітика великих даних тепер також відіграє значну роль.
Це тому, що здатність цих компаній ефективно організовувати та використовувати величезні обсяги доступних даних може означати різницю між успіхом і невдачею.
Крім того, компанії, чия діяльність і дані керують рішеннями, у 23 рази успішніші в залученні клієнтів і продажах порівняно з тими, хто цього не робить.
Щоб це сталося, цим підприємствам і організаціям потрібна допомога аналітиків даних, щоб упорядкувати, інтерпретувати, структурувати та представити ці великі набори даних для використання.
Лише тоді вони зможуть використовувати зібрані дані для прийняття кращих бізнес-рішень, від розробки продукту до покращення рівня обслуговування клієнтів.
4 методи аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних
Також відомий як аналіз текстових даних, цей метод аналізу даних передбачає збір даних із різних баз даних.
Необроблені дані збираються за допомогою різних інструментів бізнес-аналітики.
Проаналізовані дані виявляють закономірності, які можуть допомогти підприємствам і організаціям передбачити конкретні результати та приймати рішення на їх основі.
Статистичний аналіз даних
Аналіз статистичних даних передбачає упорядкування та інтерпретацію даних про минулі події та сценарії.
Аналіз, отриманий за допомогою цього методу, допомагає підприємствам відповісти на запитання «що сталося».
Існує два типи статистичного аналізу даних, які зазвичай використовують аналітики даних.
Перший – це те, що називається описовим статистичним аналізом даних. Тут аналітик аналізує, інтерпретує та представляє дані на основі всього набору даних.
З іншого боку, інференційний статистичний аналіз даних — це метод, за якого аналітик даних засновує свою інтерпретацію та моделювання даних на вибірці всього набору даних.
Аналіз даних діагностики
Цей метод аналізу даних іде рука об руку зі статистичним аналізом даних.
Це тому, що цей метод допомагає особам, які приймають рішення, зрозуміти, чому вони досягли результатів аналізу статистичних даних, визначивши моделі поведінкових даних.
Потім особи, які приймають рішення, можуть провести аналіз за допомогою цих двох методів, щоб виявити будь-які прогалини у своїх бізнес-процесах або діяльності. Щоб цей метод був якомога ефективнішим, ви можете розглянути можливість узгодження бізнес-даних із кількох систем і зберігання всієї важливої інформації в одному місці.
Це, у свою чергу, поставить їх у кращу ситуацію для пошуку рішень для усунення цих прогалин.
Прогнозний аналіз
Як ви вже здогадалися, результати, отримані за допомогою методу аналізу даних, дають особам, які приймають рішення, зрозуміти, що, найімовірніше, станеться, якщо все залишиться без змін.
У той же час цей метод аналізу даних також можна використовувати, щоб дати підприємствам і організаціям оцінку того, що станеться з результатами, якщо змінна буде змінена.
Завдяки цьому методу аналізу даних особи, які приймають рішення, можуть вибрати найкращий варіант дій.
Процес аналізу даних
Крок №1: визначте свої цілі.
Перш ніж почати будь-який бізнес-процес, вам потрібно чітко усвідомити, чому ви взагалі збираєтеся аналізувати дані.
Цей крок включає в себе запитання, які є чіткими та стислими, щоб усі в команді були на одній сторінці.
У той же час питання мають бути кількісно вимірними. Таким чином, ключові особи, які приймають рішення, можуть точно оцінювати рішення на основі результатів.
Крок №2: Установіть свої показники.
Є дві речі, які вам потрібно визначити для цього кроку.
По-перше, вирішити, які дані вимірювати. Це допомагає аналітикам даних відсіяти дані, які не мають відношення до аналізу, який вони зроблять.
По-друге, визначити, як будуть вимірюватися дані. Деякі з речей, які тут розглядаються, це вік даних, які ви збиратимете, і одиниці вимірювання, які використовуватимуться.
Крок №3: Збір даних.
Коли показники налаштовані, настав час зібрати дані, які ви будете аналізувати.
Спосіб збору даних залежатиме від поставлених цілей.
Наприклад, якщо ви використовуєте метод інтелектуального аналізу даних, вам знадобиться інструмент інтелектуального аналізу даних, щоб збирати необхідні дані з існуючої бази даних.
З іншого боку, якщо ви проводите аналіз діагностичних даних, вам, можливо, доведеться створити програму, використовуючи для цього Python або іншу мову програмування.
Крок №4: Очистіть зібрані дані.
В ідеалі всі дані, які ви збираєте, є повними та точними.
На жаль, це не завжди так. Часто аналітики даних стикаються з даними, які є застарілими або неповними.
Оскільки ці дані суттєво вплинуть на загальні результати аналізу, який буде зроблено, аналітикам даних спочатку потрібно очистити їх, щоб переконатися, що їх інтерпретація точна.
Крок №5: Проаналізуйте дані.
Як ви вже здогадалися, це крок, на якому аналітики даних вивчатимуть, знайдуть релевантні закономірності та інтерпретуватимуть зібрані дані.
Саме на цьому етапі вони використовуватимуть низку інструментів і платформ для завершення всього процесу. Їх можна придбати або створити розробниками, які працюють в організації чи компанії.
Крок №6: Представте дані візуально.
Останній крок включає інтерпретацію даних у спосіб, який можуть зрозуміти менеджери та ключові особи, які приймають рішення в компанії чи організації. Зазвичай це має форму графіка або діаграми.
Початок кар’єри аналітика даних
У аналітика даних може бути багато щодня. Але це не завадило людям змінити кар’єру на аналітика даних.
По-перше, сьогодні існує величезний попит на аналітиків даних. Просто подивіться на кількість вакансій аналітиків даних, які зараз представлені на Indeed.com.
Навіть деякі вакансії, такі як ця вакансія з дослідження ринку в Apple, вимагають від кандидатів володіння аналізом даних серед необхідних навичок, які потрібні для ідеального кандидата.
Потім є частина заробітної плати.
Оскільки дані відіграють важливу роль у багатьох ключових бізнес-рішеннях, компанії та організації готові платити найбільші гроші аналітикам даних.
Більшість сайтів пошуку роботи, таких як Glassdoor, надають оновлену середню річну зарплату, яку ви отримаєте як аналітик даних, залежно від вашого рівня досвіду.
Хороша новина полягає в тому, що вам не потрібно закінчувати 4-річний курс ІТ, щоб отримати кваліфікацію, яка вам знадобиться для роботи аналітика даних (хоча це перевага).
Багато провідних компаній визнають і шанують сертифікати аналітики даних, отримані онлайн.
Сертифікаційні онлайн-курси з аналітики даних не тільки дешевші, ніж навчання в університеті, але й забезпечують баланс між теоретичними знаннями та практичним досвідом.
Отже, коли ви подаєте заявку на вакансію аналітика даних, ви готові.
Вставити URL-адресу відео Youtube тут: https://www.youtube.com/watch?v=W1DFw-fmO0A
Останні думки
Зараз аналіз даних швидко стає головним фактором впливу на щоденні рішення, які приймають підприємства та організації.
Це тому, що самі по собі дані — це не що інше, як випадкові числа та імена.
Компанії та організації потребують навичок аналітика даних, щоб упорядкувати та інтерпретувати необроблені дані у щось значуще, що можна легко зрозуміти.
І цей попит продовжує зростати.
Отже, якщо ви шукаєте кар’єру, де ви почуватиметеся цінними, незамінними та отримуватимете високу зарплату, тоді вивчення аналітики даних стане першим кроком до втілення цього в реальність.