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: