Анализ данных: определение, цели и задачи

Определений понятия анализа данных несколько, но само слово «анализ» пришло к нам из Древней Греции и значит «распутывать», «освобождать». Согласно Большому экономическому словарю, анализ данных – это направление статистических исследований, включающее комплекс методов обработки многомерной системы данных наблюдений. В отличие от классических математико-статистических методов, предполагающих вероятностную модель порождения данных, методы анализа данных используют только сведения, зафиксированные в этих отчетах и данных.

В бизнес-среде в последнее время очень популярно определение анализа данных Марио Фариа (Mario Faria), вице-президента Gartner: анализ данных — это преобразование данных в выводы, на основе которых будут приниматься решения и строиться действия с помощью людей, процессов и технологий. Для любого руководителя бизнеса или топ-менеджера по этому определению в анализе данных важен поиск скрытых закономерностей и получение новых знаний. 

Цели и задачи анализа данных

Анализ данных — это не просто обработка информации после ее получения и сбора, это средство проверки гипотез. Цель любого анализа данных — понимание исследуемой ситуации целиком (выявление тенденций, в том числе негативных отклонений от плана, прогнозирование и получение рекомендации). Для достижения этой цели ставятся следующие задачи анализа данных:

• сбор информации,
• структуризация информации,
• выявление закономерностей, анализ,
• прогнозирование и получение рекомендаций.

Задача: анализ большого объема данных

Определение big data для анализа больших данных в бизнесе указывает на наличие четко определенных целей и задач проведения данной процедуры:

В исследовании компании IBS говорится, что уже к 2003 году в мире было накоплено 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов), в 2011 году данных было 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.

Все данные содержат важную информацию, но для разных вопросов. Чтобы из всего массива выделить полезную для конкретного обстоятельства данные, необходима их обработка. При большом объеме данных такой анализ должен происходить не в Excel, а в профессиональной аналитической программе. 

Решения для анализа варьируются в зависимости от стоимости внедрения и персонала, который будет задействован для управления ими. Есть решения для крупных корпораций, где 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 малых компаний есть решения типа Tableau: стоимость их внедрения минимальна (от 2000 руб. в месяц – на начало 2018 года), с ними не требуется специальных знаний – сделать красивый интерактивный отчет сможет любой пользователь с начальными знаниями компьютера.

 

Внимание! Все обучающие видео перенесены на нашу платформу Академия Аналитики. Раздел Практика. Смотрите БЕСПЛАТНО.

НАЧАТЬ УЧИТЬСЯ БЕСПЛАТНО

Хотите научиться работать с данными?

Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.

Сайт Академия Аналитики academy.analytikaplus.ru

Телеграм Академия Аналитики analytixacademy_chat