План анализа данных

План бизнес-анализа данных, наверное, одно из наиболее важных действий, которое должны предпринять аналитики компании. Почему? Как и любое планирование, четкое понимание процесса будущего анализа поможет избежать ошибок, сделать сбор информации и последующий ее анализ прозрачным и понятным всем участникам. Составление плана анализа данных поможет компании сэкономить значительные финансовые и человеческие ресурсы.

Сформулируйте вопрос

Четкая постановка вопроса — один из самых главных этапов при составлении плана анализа данных. Что вы хотите узнать? От вопроса будет зависеть, какую информацию нужно будет накапливать. Количественный или качественный анализ будет проводиться? Сколько переменных агрегировать? Какие сервисы по сбору данных будут использованы?

Сбор информации

Когда в плане анализа хранилища данных будет четко прописаны задача и цели, можно начинать сбор информации. Собирать данные можно с помощью открытых источников, собственных исследований, использования отчетов и данных различных сервисов и так далее. В большинстве случаев одной выгрузки данных из, допустим, Google Analytics будет недостаточно. А значит, весь получаемый поток информации нужно объединить в один.

Сделать это руками почти невозможно, особенно если мы говорим о количественном исследовании, цифр будет так много, что в них можно легко запутаться или ошибиться. Для сведения данных в единый отчет потребуется дополнительный инструмент визуализации данных, такой как Alteryx. Программу можно настроить на автоматический забор данных из каждого необходимого источника и переструктурирование их к необходимому виду, который был определен в плане анализа данных.

Хранение данных

Если информации много, то ее нужно где-то хранить. Самые популярные сервера, которые первыми приходят на ум, были разработаны и созданы не для хранения больших объемов информации. Их главный недостаток в медленной выгрузке данных. Для работы с большими данными разработаны специальные инструменты. Такие, например, как Vertica. Ее преимущество в быстрой отдаче информации, таким образом вы можете работать в том числе и с big data для анализа больших данных, в режиме, близком к реальному времени.

Как анализируют данные в компании Яндекс?

Визуализация

Четвертый и последний пункт, который нужно учесть при составлении плана анализа данных — это визуализация. Изучать колонки цифр в отчетности отделов нет никакого смысла.

— Во-первых, информации может быть очень много.

— А во-вторых, однообразные ряды цифр не расскажут ровным счетом ничего. Задача аналитика на этом этапе — найти взаимосвязи и составить прогноз. Tableau — монстр визуализация данных.

При составлении плана анализа данных стоит заранее прописать автоматизацию трех последних этапов. Таким образом, формулируя вопрос и определяя источники данных, аналитику остается только включить утром компьютер, налить кофе и погрузиться в бизнес-исследование.

 
Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?

 

Нам доверяют: