Wenn die meisten Menschen an Datenanalyse denken, denken sie daran, Daten in einem Tool wie Microsoft Excel zu bearbeiten und zu analysieren. Die Realität ist, dass die Datenanalyse eine breite Palette von Tools und viele verschiedene Methoden umfasst, um die Geschichte, die die Daten erzählen, zu manipulieren und zu verstehen.
Was ist Datenanalyse? Die Datenanalyse wird sehr unterschiedlich verwendet, wenn es sich um Geschäftsdaten, Fertigungsdaten, Marketingdaten oder branchen- und geschäftsspezifische Daten handelt.
In diesem Artikel haben Sie ' Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Aspekte der Datenanalyse, was sie bedeuten und wie sie allgemein verwendet werden.
Datenerfassung
Die erste Stufe jeder Datenanalyse ist die Datenerfassung. Dies bedeutet einfach, Daten aus allen Quellen zu sammeln, die die benötigten Informationen enthalten.
Die Daten können Folgendes und mehr umfassen:
Eine große Herausforderung für viele of organisations findet heraus, welche technischen Tools verfügbar sind, um diese Informationen zu sammeln. Meistens ist Software erforderlich, um eine Verbindung zu diesem Remote-Gerät oder dieser Datenquelle herzustellen und diese dann in eine interne Datenbank oder ein Datenhistoriansystem zu ziehen.
In_content_1 all: [300x250] / dfp: [ 640 x 360]->Diese Speicherbereiche werden häufig als „Data Warehouse“ bezeichnet.
Sobald Informationen in einem Data Warehouse innerhalb einer Organisation gesammelt wurden, können verschiedene Tools zum Ausführen der tatsächlichen Daten verwendet werden Analyse.
Business Intelligence
Sobald die Daten erfasst wurden, müssen Sie im nächsten Schritt entscheiden, was mit all diesen Daten geschehen soll. Wenn es um Business Intelligence geht, sollten die erforderlichen Daten einem Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Business Intelligence (BI) -Berichte und Dashboards helfen Managern und anderen Führungskräften, Trends besser zu verstehen und Einblicke in verschiedene Aspekte von zu erhalten das Geschäft.
Diese Aspekte umfassen:
Sammeln von Daten aus all diesen verschiedenen Bereichen Mit Systemen in Ihrem Unternehmen können Sie Verbindungen zwischen Informationen herstellen, die zuvor möglicherweise noch nie möglich waren.
Manufacturing Intelligence
Die Schwierigkeit beim Sammeln von Daten aus Fertigungsprozessen besteht darin, dass normalerweise nur so viel davon vorhanden ist.
Wenn Sie denken Bei einer typischen Produktionsstätte sammelt jede einzelne Maschine in der Werkstatt Dutzende bis Hunderte von Datenpunkten, darunter:
In den meisten Fällen werden Fertigungsanlagen durch die Verwendung automatisiert einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS). Diese Geräte führen die Geräte nicht nur entsprechend ihrer Programmierung aus, sondern erfassen und erfassen auch Daten von diesen Geräten.
Zum Abrufen von Daten aus diesen SPSen gehört Software, die auf einem Server im selben Netzwerk ausgeführt wird als diese SPS. Es gibt viele Anbieter, die Software geschrieben haben, um Daten von diesen Controllern in einen Datenhistoriker oder eine Datenbank zu übertragen.
Zu den führenden Datenhistorikern in diesem Bereich gehören:
Nahezu alle dieser Softwareanbieter enthalten Datenanalysetools, die zu ihrer Data Historian-Lösung passen. Die Auswahl der richtigen Datenerfassungs- und Analyselösung für Ihre Produktionsstätte hängt wirklich von den verwendeten Controllern ab, wie Sie die Daten speichern möchten und wie viel Sie bereit sind, auszugeben.
Datenvisualisierung
Das beliebteste Tool zum Sammeln, Analysieren und Visualisieren von Geschäftsdaten ist Microsoft PowerBI.
PowerBI ist ein leistungsstarkes Visualisierungstool von Microsoft, mit dem Sie Daten von vielen einbringen können verschiedene Datenquellen. Anschließend können Sie die Daten in verschiedene Kreis- und Balkendiagramme, Liniendiagramme, Tabellen usw. aufteilen und in Würfel schneiden.
Durch die Möglichkeit, Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu kombinieren, können Sie Korrelationen finden, die nicht möglich gewesen wären Vor. Dies ist die Magie der modernen Datenanalyse. Es bietet die Möglichkeit, Einblicke zu gewinnen, die vor Tools, mit denen Sie Daten aus vielen Quellen visualisieren können, noch nie zuvor möglich waren.
PowerBI ist nicht die einzige App, die Daten auf diese Weise bearbeiten und visualisieren kann. Tatsächlich gibt es einen wachsenden Markt für genau diese Arten von Werkzeugen.
Zu den heute führenden Tools zur Datenvisualisierung gehören:
Die Option, für die Sie sich entscheiden, hängt wirklich von Ihrer Investition ab Ihre Organisation möchte machen. Zum Glück stehen Ihnen ausgezeichnete Open-Source-Optionen zur Verfügung, wenn Sie dort beginnen müssen.
Data Mining
Eine der leistungsstärksten neuen Datenanalysetechniken ist das sogenannte Data Mining.
Data Mining konzentriert sich auf die Verwendung statistischer Modelle, um Muster und Trends aus einem großen Datenvolumen herauszuholen und zukünftige Trends vorherzusagen.
Die Anwendungen, die statistische Data Mining-Analysen durchführen können, sind hochspezialisiert und müssen häufig an die jeweilige Anwendung oder Situation angepasst werden.
Zu den Arten der Data Mining-Analyse gehören:
Einige der führenden Data Mining-Softwaretools, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind, umfassen:
Wie Sie sehen, hat die Datenanalyse viele Facetten, und die Tools, die Sie verwenden müssen, hängen wirklich davon ab, was Sie aus diesen Daten lernen möchten .
Die Fortschritte bei der Datenanalyse schreiten jedes Jahr weiter voran, und jedes Unternehmen oder jede Organisation, die in ihrer Branche die Nase vorn haben möchte, muss stets über die verfügbaren Datenanalysetools informiert sein und diese optimal nutzen.