Что такое анализ данных – определение

Понятие анализа данных достаточно широкое. Само понятие «анализ» пришло к нам из Древней Греции и значит «распутывать», «освобождать». В области анализа данных определений много и все они разные. Обратимся к Большому экономическому словарю (Институт новой экономики. А.Н. Азрилиян, 1997):

Анализ данных – это направление статистических исследований, включающее комплекс методов обработки многомерной системы данных наблюдений, характеризующейся многими признаками. В отличие от классических математико-статистических методов, предполагающих известную вероятностную модель порождения данных, методы анализа данных используют только сведения, зафиксированные в этих отчетах и данных.

В целом определение верное и точное. Но для бизнеса важна и другая составляющая такого анализа. В определении словаря говорится только об обработке данных, но для любого руководителя или топ-менеджера важна не сама обработка и структурирование данных. Намного интереснее и полезнее при бизнес-анализе заключительный этап — поиск скрытых закономерностей и получение новых знаний.

Поэтому в бизнес-среде в последнее время очень популярно определение Марио Фариа (Mario Faria), вице-президента Gartner:

Анализ — преобразование данных в выводы, на основе которых будут приниматься решения и строиться действия с помощью людей, процессов и технологий.

Невозможно и неправильно смотреть на анализ данных только как на обработку информации после ее получения и сбора. В первую очередь, анализ данных — это средство и способ проверки гипотез и способ решения задач исследователя. Поэтому среди важных задач анализа данных мы выделяем:

• прогнозирование,
• выявление отклонений,
• получение рекомендаций.

Характеристики данных анализа

С точки зрения своих характеристик данные, которое мы используем при анализе, делятся на 2 большие группы:

• количественные
• и качественные.

Качественные данные важны при маркетинговых исследованиях – какой ваш товар, за что его должны «полюбить» потребители. Наиболее интересными для прогнозирования, конечно, являются количественные данные. Цифры – наше все! На их основе можно, например, прогнозировать спады или рост продаж. А это, согласитесь, очень важно. Возможность закупить правильный объем товара, выстроить логистическую цепочку, подготовить персонал – все это, в конечном счете, влияет на выручку компании.

Как анализировать быстро и полезно?

Информации в мире становится все больше. В исследовании компании IBS говорится, что уже к 2003 году в миру было накоплено 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов). В 2011 году данных будет уже 1,76 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта), а в мае 2015 года мировой объем данных составил более 6,5 ЗБ. По информации из исследования The Data Age 2025 прогнозируется, что к 2025 году будет сформировано более 400 зеттабайтов информации.

Но главное – все эти накопленные данные содержат в себе важную информацию, с помощью которой можно и нужно прогнозировать, делать выводы и принимать решения. Для того чтобы из всего массива накопленных данных выделить полезную информацию, необходима обработка этих данных. Или – анализ данных.

Обрабатывать данные становится все сложнее. Если раньше, лет 15 назад, отчетность отделов в Excel был пределом совершенства, то сейчас это уже действительно «прошлый век». Вслед за запросом на анализ «больших данных» на рынке появляются новые решения для бизнеса – малого, среднего и крупного.

Решения для анализа данных варьируются в зависимости от стоимости внедрения и персонала, который будет задействован для управления ими. Есть решения для крупных корпораций, где, конечно, не обойтись без больших вложений – как на этапе внедрения, так и позже – на этапе работы решения (основная трата – это специалисты, работающие с ПО).

Для небольших, средних и совсем крошечных компаний есть решения типа Tableau – стоимость их внедрения минимальна (от 2000 руб. в месяц – на начало 2018 года), а для работы с Tableau не требуется специальных знаний – сделать красивый интерактивный отчет сможет любой пользователь с начальными знаниями компьютера.

• Узнать больше о Tableau можно в разделе Обучение — прочитайте нашу Базу знаний.
• Или просто напишите нам — и мы проведем вам презентацию и расскажем о продукте подробнее.
• Еще можно изучить Tableau самостоятельно — скачайте бесплатную версию и получите обучающие материалы: