Когато повечето хора мислят за анализ на данни, те мислят за манипулиране и анализиране на данни в инструмент като Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . Реалността е, че анализът на данните обхваща широк спектър от инструменти и много различни методи за манипулиране и разбиране на историята, която разказват данните.

Какво е анализ на данни? Анализът на данните^(Data) се използва много различно, ако говорите за бизнес данни, производствени данни, маркетингови данни или данни, специфични за индустрията и бизнеса, който оперирате.

В тази статия ще научите за различните аспекти на анализа на данни, какво означават те и как обикновено се използват навсякъде.

Събиране на данни^{(Data Collection)}

Първият етап от всеки анализ на данни е събирането на данни. Това просто означава събиране на данни от всички източници, които съдържат необходимата ви информация.

Данните могат да включват някое от следните и повече:

• Контролери за производство на машини
• Някой ръчно въвежда данни в компютър
• Сензори, които измерват температура, налягане и др
• Облачно базирани^{(Cloud based)} източници на данни
• Информация от интернет като времето или правителствени бази данни
• Бази данни^(Databases) , разположени във вашата фирмена мрежа

Основно предизвикателство за много организации е да разберат какви технически инструменти са налични за събиране на тази информация. През повечето време е необходим софтуер, за да се свържете с това отдалечено устройство или източник на данни и след това да ги изтеглите във вътрешна база данни или система за архивиране на данни.

Тези зони за съхранение често се наричат ​​„склад за данни“.

След като информацията бъде събрана в склад за данни вътре в организацията, могат да се използват различни инструменти за извършване на действителния анализ на данни.

Бизнес разузнаване^{(Business Intelligence)}

След като данните бъдат събрани, следващата стъпка е да решите какво да правите с всички тези данни. Когато става въпрос за бизнес разузнаване, необходимите данни трябва да помогнат на организацията да взема по-добри бизнес решения.

Отчетите и таблата за бизнес разузнаване^{(Intelligence)} (BI) помагат на мениджърите и други бизнес лидери да разберат по-добре тенденциите и да получат представа за различни аспекти на бизнеса. 

Тези аспекти включват:

• Нужди или ограничения на веригата за доставки
• Намаляване на разходите
• Подобряване на продажбите
• Нуждите и поведението на клиентите
• Прогнозиране на бъдещи продажби или пазарни изисквания
• Логистика и доставка

Събирането на данни от всички тези различни системи във вашата организация ви позволява да изграждате връзки между информация, които може би никога не са били възможни преди.

Производствена интелигентност^{(Manufacturing Intelligence)}

Трудността, когато става въпрос за събиране на данни от производствените процеси, е, че обикновено има толкова много от тях.

Ако мислите за типично производствено съоръжение, всяка отделна машина в цеха събира десетки до стотици точки от данни, които включват:

• Температури и налягания
• Изработени части или продукт
• Използвана суровина
• Лошите части са бракувани
• Неизправност отброява и аларми

В повечето случаи производственото оборудване е автоматизирано чрез използване на програмируем логически контролер ( PLC ). Тези устройства не само управляват оборудването според начина, по който са програмирани, но също така събират и събират данни от това оборудване.

Извличането на данни от тези PLC^(PLCs) включва софтуер, който работи на сървър в същата мрежа като тези PLC^(PLCs) . Има много доставчици, които са написали софтуер за извеждане на данни от тези контролери и в архиватор на данни или база данни.

Лидерите на историците на данни в тази област включват:

• OSIsoft : Тази компания съществува от десетилетия и включва „интегратори“ или драйвери, които могат да извличат данни от почти всеки вид процесор, сензор или база данни.
• Factorytalk : Дългогодишният лидер по автоматизация Rockwell Automation създаде свой собствен историк на данни, наречен Factorytalk , за да помогне на своите клиенти да събират данни от машинни процесори. 
• Aveva : По-рано известен като Wonderware , AVEVA Historian обещава да осигури „отворен достъп“ до машинни данни като данни за процеси, аларми, събития и др.
• Iconics : По-малък играч на пазара на историци на данни, създателите на Iconics обещават да осигурят „високоскоростно архивиране“, така че разделителната способност на съхраняваните данни да съответства на това, което първоначално се е случило на машината.

Почти всички тези доставчици на софтуер включват инструменти за анализ на данни, които да вървят заедно с тяхното решение за история на данни. Изборът на правилното решение за събиране и анализ на данни за вашето производствено съоръжение наистина зависи от контролерите, които използвате, как искате да съхранявате данните и колко сте готови да похарчите.

Визуализация на данни

Най-популярният инструмент за събиране, анализиране и визуализиране на бизнес данни е Microsoft PowerBI .

PowerBI е мощен инструмент за визуализация, предлаган от Microsoft , който ви позволява да въвеждате данни от много различни източници на данни. След това можете да нарязвате и нарязвате данните в различни кръгови и стълбови диаграми, линейни графики, таблици и др.

Възможността за комбиниране на информация от различни източници на данни ви позволява да намерите корелации, които не биха били възможни преди. Това е магията на съвременния анализ на данни. Той предоставя възможност за получаване на прозрения, които никога преди не са били възможни преди инструменти, които ви позволяват да визуализирате данни от много източници.

PowerBI не е единственото приложение с възможност за манипулиране и визуализиране на данни по този начин. Всъщност има нарастващ пазар само за тези видове инструменти. 

Водещите инструменти за визуализация на данни днес включват:

• Метабаза^(Metabase) : Решение с отворен код (безплатно), което се рекламира като позволява на хората във вашата организация „да задават въпроси и да се учат от данните“.
• Tableau : Популярна платформа за визуализация на данни, използвана в много различни индустрии. Налична е свързаност^{(Connectivity)} с много различни източници на данни.
• Whatagraph : Популярен сред маркетинговите агенции, защото е лесно да се изготвят лесни за разбиране отчети. Инструментът включва автоматично генериране на отчети и може автоматично да ги изпрати по имейл до всеки.
• JasperReports : Това е друго решение за отчитане с отворен код. Силата му идва от възможността да извежда отчети в много различни формати като отпечатани документи, PDF файлове^(PDFs) и уеб-базирани отчети.

Вариантът, който решите да използвате, наистина зависи от инвестицията, която вие или вашата организация искате да направите. За щастие има отлични опции с отворен код, ако трябва да започнете.

Извличане на данни

Една от най-мощните нови техники за анализ на данни е нещо, наречено извличане на данни.

Извличането^(Data) на данни се фокусира върху използването на статистическо моделиране за извличане на модели и тенденции от голям обем данни, за да се предскажат бъдещи тенденции. 

Приложенията, които могат да извършват статистически анализ за извличане на данни, са силно специализирани и често трябва да бъдат персонализирани към приложението или ситуацията.

Типовете анализи за извличане на данни включват:

• Проучвателен анализ на данни^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): Това включва търсене на модели в данните, за да се идентифицират нови тенденции или да се научи нова информация.
• Анализ на потвърдителни данни^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : Това включва използване на всички събрани данни, за да се опита да определи дали предполагаемите корелации са верни.

Някои от водещите софтуерни инструменти за копаене на данни, налични на пазара днес, включват:

• Rapid Miner : Отлична система за предсказуем анализ с отворен код, написана на Java . Той е способен на машинно обучение, прогнозен анализ и извличане на текст.
• Sisense : Лицензиран софтуер, пригоден за бизнес разузнаване, с възможност за разширяване за големи организации. Той включва отличен модул за отчитане.
• Oracle : Едно от водещите имена в индустрията за данни, Oracle предлага функция за извличане на данни в SQL , която позволява на организациите да използват данни, съхранявани в база данни на Oracle .
• IBM Cognos : Този софтуер е в състояние да обработва големи обеми данни, за да идентифицира важни тенденции. Те могат да се използват за генериране на отчети за ръководството или други.
• SAS : Друго голямо име в индустрията за данни, Statistical Analysis System ( SAS ) е специално разработена за копаене, управление и дори актуализиране на данни въз основа на аналитични резултати.

Както можете да видите, анализът на данни има много аспекти и инструментите, които трябва да използвате, наистина зависят от това какво се надявате да научите от тези данни.

Напредъкът в анализа на данни продължава да напредва всяка година и всяка компания или организация, която се надява да остане напред в своята индустрия, трябва да бъде на върха на наличните инструменти за анализ на данни и да ги използва в най-пълния си потенциал.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most people think of data analysis, they think of manipulating and analyzing data in a tool like Microsoft Excel. The reality is that data analysis encompasses a wide range of tools and a lot of different methods to manipulate and understand the story that the data tells.

What is data analysis? Data analysis is used very differently if you’re talking about business data, manufacturing data, marketing data, or data specific to the industry and business that you operate.

In this article, you’ll learn about the different aspects of data analysis, what they mean, and how they’re generally used across the board.

Data Collection

The first stage of any data analysis is data collection. This simply means gathering data from all of the sources that hold information you need.

Data can include any of the following and more:

• Manufacturing machinery controllers
• Someone manually entering data into a computer
• Sensors that measure temperature, pressure, and more
• Cloud based data sources
• Information from the internet like weather or government databases
• Databases housed on your company network

A major challenge for a lot of organizations is figuring out what technical tools are available to gather that information. Most of the time software is required to connect to that remote device or data source and then pull them into an internal database or data historian system.

These storage areas are often referred to as a “data warehouse”.

Once information is collected into a data warehouse inside an organization, various tools can be used to conduct the actual data analysis.

Business Intelligence

Once data is collected, the next step is deciding what to do with all that data. When it comes to business intelligence, the required data should help an organization make better business decisions.

Business Intelligence (BI) reports and dashboards help managers and other business leaders better understand trends and gain insights into various aspects of the business. 

These aspects include:

• Supply chain needs or limitations
• Reducing costs
• Improving sales
• Customer needs and behaviors
• Predicting future sales or market demands
• Logistics and shipping

Gathering data from all of these different systems throughout your organization lets you build connections between information that may never have been possible before.

Manufacturing Intelligence

The difficulty when it comes to gathering data from manufacturing processes is that usually there’s just so much of it.

If you think about a typical manufacturing facility, every single machine on the shop floor collects dozens to hundred of data points that include:

• Temperatures and pressures
• Parts or product made
• Raw material used
• Bad parts scrapped
• Malfunction counts and alarms

In most cases, manufacturing equipment is automated by the use of a programmable logic controller (PLC). These devices not only run the equipment according to how they’re programmed, but they also collect and gather data from that equipment.

Getting data out of those PLCs involves software that runs on a server on the same network as those PLCs. There are many vendors that have written software to get data out of those controllers and into a data historian or a database.

The data historian leaders in this area include:

• OSIsoft: This company has been around for decades, and includes “integrators” or drivers that can get data out of almost any kind of processor, sensor, or database.
• Factorytalk: Long time automation leader Rockwell Automation produced their own data historian called Factorytalk to help their customers collect data from machine processors. 
• Aveva: Formerly known as Wonderware, the AVEVA Historian promises to provide “open access” to machine data like process data, alarms, events, and more.
• Iconics: A smaller player in the data historian marketplace, the makers of Iconics promise to provide “high-speed archiving” so the stored data resolution matches what originally occurred on the machine.

Nearly all of these software providers include data analysis tools to go along with their data historian solution. Choosing the right data collection and analytics solution for your manufacturing facility really depends on the controllers you use, how you want to store the data, and how much you are willing to spend.

Data Visualization

The most popular tool for collecting, analyzing, and visualizing business data is Microsoft PowerBI.

PowerBI is a powerful visualization tool offered by Microsoft that lets you bring in data from many different data sources. You can then slice and dice the data across various pie and bar charts, line graphs, tables, and more.

The ability to combine information from various data sources lets you find correlations that wouldn’t have been possible before. This is the magic of modern data analysis. It provides the ability to gain insights that were never before possible before tools that let you visualize data from many sources.

PowerBI isn’t the only app with the ability to manipulate and visualize data in this way. In fact, there’s a growing market for just these types of tools. 

The leading data visualization tools today include:

• Metabase: An open-source (free) solution that touts itself as letting people in your organization “ask questions and learn from data”.
• Tableau: A popular data visualization platform used across many different industries. Connectivity with many different data sources is available.
• Whatagraph: Popular among marketing agencies because it’s easy to produce easy-to-understand reports. The tool includes automated report generation and can automatically email those to anyone.
• JasperReports: This is another open-source reporting solution. It’s power comes from the ability to output reports in many different formats like printed documents, PDFs, and web-based reports.

The option you decide to go with really depends on the investment you or your organization wants to make. Thankfully there are excellent open-source options available if that’s where you need to start.

Data Mining

One of the most powerful new data analysis techniques is something called data mining.

Data mining focuses on using statistical modeling to pull patterns and trends out of a large volume of data in order to predict future trends. 

The applications that can perform data mining statistical analysis are highly specialized and often need to be customized to the application or situation at hand.

Types of data mining analysis include:

• Exploratory Data Analysis (EDA): This involves searching for patterns in data in order to identify new trends or learn new information.
• Confirmatory Data Analysis (CDA: This involves using all of the collected data to try and determine whether suspected correlations are true.

Some of the leading data mining software tools available on the market today include:

• Rapid Miner: An excellent open-source predictive analysis system written in Java. It’s capable of machine learning, predictive analysis, and text mining.
• Sisense: Licensed software tailored for business intelligence, with the ability to scale up for large organizations. It includes an excellent reporting module.
• Oracle: One of the leading names in the data industry, Oracle offers data mining feature within SQL that lets organizations use data stored in an Oracle database.
• IBM Cognos: This software is capable of processing large volumes of data to identify important trends. These can be used to generate reports for management or others.
• SAS: Another big name in the data industry, Statistical Analysis System (SAS) was specifically designed to mine, manage, and even update data based on analytical results.

As you can see, there are many facets to data analysis and the tools you need to use really depends on what you hope to learn from that data.

Advancements in data analysis continue to advance every year, and any company or organization that hopes to stay ahead in their industry needs to stay on top of what data analysis tools are available and to use them to their fullest potential.

Related posts

• Xcode за Windows (8 най-добри инструменти за разработване на iOS приложения на компютър)

• Коя е най-добрата услуга за конферентни разговори – най-добрите сравнени приложения

• 5-те най-добри приложения за филтриране на синя светлина за Windows, Mac и Linux

• 4 най-добри софтуерни приложения за пренасочване на портове и как да ги използвате

• 10-те най-добри разширения за поверителност за Chrome (2022)

• 8-те най-добри файлови мениджъри за Windows 11/10 през 2022 г

• 5 инструмента, които могат да унищожат трайно вашите данни за всяка голяма операционна система

• Електронно обучение за деца – най-добрите приложения и инструменти за обучение на децата ви у дома

• Работи ли Windows File Recovery на Microsoft? Тествахме го.

• 6 най-добри приложения за проверка на температурата на процесора в Windows 11/10

• 11 най-добър безплатен софтуер за екранни снимки за Windows

• Google Translate срещу Bing Translate – кой е най-добрият?

• Най-добрият безплатен софтуер за клониране на твърди дискове за Windows 10

• Най-добрите инструменти за парола за повишаване на сигурността и защита на вашите данни

• 5 най-добри инструменти за скенер за IP за Windows, Mac, iOS и Android

• 20 от най-добрите устройства за поточно предаване на телевизия

• Антивирусна програма за Chromebook: защо ви е необходима и най-добри опции

• Какво представлява Microsoft Power Automate и безплатни шаблони за изтегляне

• 5 преносими приложения, които определено искате да имате на вашия USB флаш

• Най-добрият безплатен софтуер за екипен чат за Windows 10