Проблемы анализа данных
Сегодня практически каждая компания, независимо от ее размера, генерирует огромное количество данных: бухгалтерская отчетность, различные системы учета, колл-трекинговые системы, CRM, складские отчеты, данные из отдела кадров и др. Ясно, что данные должны работать – их нужно не только собирать и хранить, но и анализировать. Какие проблемы могут возникнуть при анализе данных?
Процесс анализа данных состоит из нескольких этапов:
— Сбор данных
— Обработка и хранение данных
— Загрузка данных
— Собственно анализ данных
— Интерпретация результатов
Сбор данных
Нельзя однозначно сказать, какой из этапов анализа наиболее важный – у каждого из них есть свои особенности и проблемы. Для результатов анализа важно, чтобы каждый этап был выполнен качественно и без ошибок. Какие трудности возникают на этапе сбора данных?
— Множество источников
— Разный формат данных
— Ручной (!) сбор данных
На этапе сбора данных лучше заранее продумать, откуда и как будет собираться информация. Подготовить источники данных, унифицировать их, проверить на «задваивание» данных и другие ошибки. Конечно, это идеальная ситуация. В реальности мы сталкиваемся с тем, что объем данных уже есть и его нужно анализировать. В этом случае переходим к следующему этапу.
Обработка данных
Перед загрузкой данных в любую аналитическую систему их необходимо подготовить – унифицировать, найти и удалить ошибки, проверить на «задваивание» информации. Подготовка данных к анализу проводится автоматически – с помощью специальных программных решений.
Подготовка данных к анализу может состоять из нескольких процессов:
— Профилирование данных, которое помогает определить качество и полноту данных и помогает ответить на вопрос: подходят ли эти данные для анализа.
— Стандартизация, или унифицирование, данных.
— Очистка данных позволяет найти и устранить любые существующие ошибки.
— Обогащение данных позволяет дополнить существующие данные новыми, необходимыми для анализа – при этом для такого дополнения используются уже существующие данные. Например, можно указать пол клиента, используя анализ отчества (-вна или –вич), или по коду телефона определить город нахождения.
— Дедупликация данных помогает из неполных дублирующихся записей по объекту сделать одну – и обогатить ее недостающему данными (например, если по клиенту существует 2 записи, в одной из которых не указан город, но он указан в другой записи, то система может автоматически объединить записи, дополнив при этом запись городом проживания).
В обработке данных может помочь Alteryx. Это программное решение специально разработано для управления данными, их обработки, обогащения и подготовки к использованию в BI-анализе (например, при помощи программного решения Tableau).
Загрузка данных
Основная проблема загрузки данных сегодня – это, как отмечалось, большой объем данных. Причем поток данных поступает постоянно, в режиме реального времени и в идеале требует загрузки и аналитики в режиме реального времени. Поэтому при выборе базы данных, программного решения для аналитики обязательно следует обращать внимание на возможность системы одновременно выполнять несколько процессов:
— Загрузка данных из нескольких источников
— Качественная обработка данных
— Анализ данных
Анализ данных и визуализация
Основная проблема анализа данных сегодня – это быстрое получение результатов и их быстрая интерпретация. Сегодня как никогда важно, чтобы ваши данные не только быстро обрабатывались, но и анализировались в режиме реального времени.
Получается, что для качественного анализа данных нам уже необходим IT-специалист (разработчик) и хотя бы один аналитик, обладающий знаниями математической статистики и умеющий грамотно интерпретировать результаты анализы.
К счастью, это не так. Сегодня рынок предлагает big data для анализа больших данных, которая не требует специальных знаний, позволяет делать глубокий анализ и представляет данные красиво и понятно.
В чем преимущество таких автоматических систем анализа (типа Tableau http://analytikaplus.ru/products/tableau/)?
— Подключаются к нескольким источникам (ко всем популярным базам данных и системам аналитики и учета).
— Просты в освоении (не требуют специальных знаний в области IT или статистики).
— Анализируют огромные объемы информации.
— В результате анализа получаем красивые и простые интерактивные отчеты с возможностью кликнуть по любому сегменту или цифре и уточнить информацию.
Анализируйте ваши данные быстро, легко и красиво!
— Основы Tableau можно изучить за 2 дня обучения – это подтверждают наши видео-курсы. Полученных знаний хватает для того, чтобы сделать глубокую, красивую и понятную аналитику.
— Есть бесплатный пробный период в 14 дней
Нам доверяют:
