Keď väčšina ľudí myslí na analýzu údajov, myslia na manipuláciu a analýzu údajov v nástroji, akým je Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . Realita je taká, že analýza údajov zahŕňa širokú škálu nástrojov a množstvo rôznych metód na manipuláciu a pochopenie príbehu, ktorý údaje rozprávajú.

Čo je to analýza údajov? Analýza údajov^(Data) sa používa veľmi odlišne, ak hovoríte o obchodných údajoch, výrobných údajoch, marketingových údajoch alebo údajoch špecifických pre odvetvie a podnikanie, ktoré prevádzkujete.

V tomto článku sa dozviete o rôznych aspektoch analýzy údajov, čo znamenajú a ako sa vo všeobecnosti používajú.

Zber dát^{(Data Collection)}

Prvou fázou akejkoľvek analýzy údajov je zber údajov. To jednoducho znamená zhromažďovanie údajov zo všetkých zdrojov, ktoré obsahujú informácie, ktoré potrebujete.

Údaje môžu zahŕňať ktorékoľvek z nasledujúcich a ďalšie:

• Ovládače výrobných strojov
• Niekto manuálne zadáva údaje do počítača
• Senzory, ktoré merajú teplotu, tlak a ďalšie
• ^{(Cloud based)}Zdroje údajov založené na cloude
• Informácie z internetu ako počasie alebo vládne databázy
• Databázy^(Databases) umiestnené vo vašej firemnej sieti

Hlavnou výzvou pre mnohé organizácie je zistiť, aké technické nástroje sú k dispozícii na zhromažďovanie týchto informácií. Väčšinu času je potrebný softvér na pripojenie k tomuto vzdialenému zariadeniu alebo zdroju údajov a ich následné stiahnutie do internej databázy alebo systému histórie údajov.

Tieto úložné priestory sa často označujú ako „dátový sklad“.

Po zhromaždení informácií do dátového skladu v rámci organizácie je možné použiť rôzne nástroje na vykonanie skutočnej analýzy údajov.

Business Intelligence

Po zhromaždení údajov je ďalším krokom rozhodnutie, čo so všetkými týmito údajmi urobiť. Pokiaľ ide o business intelligence, požadované údaje by mali pomôcť organizácii robiť lepšie obchodné rozhodnutia.

Prehľady a informačné panely Business Intelligence (BI) pomáhajú manažérom a iným vedúcim spoločnostiam lepšie porozumieť trendom a získať prehľad o rôznych aspektoch podnikania. 

Tieto aspekty zahŕňajú:

• Potreby alebo obmedzenia dodávateľského reťazca
• Zníženie nákladov
• Zlepšenie predaja
• Potreby a správanie zákazníkov
• Predpovedanie budúceho predaja alebo požiadaviek trhu
• Logistika a preprava

Zhromažďovanie údajov zo všetkých týchto rôznych systémov vo vašej organizácii vám umožňuje vytvárať prepojenia medzi informáciami, ktoré možno nikdy predtým neboli možné.

Výrobná inteligencia^{(Manufacturing Intelligence)}

Problémom pri zhromažďovaní údajov z výrobných procesov je to, že ich je zvyčajne príliš veľa.

Ak uvažujete o typickom výrobnom zariadení, každý jeden stroj v dielni zhromažďuje desiatky až stovky údajových bodov, ktoré zahŕňajú:

• Teploty a tlaky
• Vyrobené diely alebo produkt
• Použitá surovina
• Zlé diely zošrotované
• Počítanie porúch a alarmy

Vo väčšine prípadov je výrobné zariadenie automatizované pomocou programovateľného logického ovládača ( PLC ). Tieto zariadenia nielen prevádzkujú zariadenia podľa toho, ako sú naprogramované, ale tiež zhromažďujú a zhromažďujú údaje z tohto zariadenia.

Získavanie údajov z týchto PLC^(PLCs) zahŕňa softvér, ktorý beží na serveri v rovnakej sieti ako tieto PLC^(PLCs) . Existuje veľa predajcov, ktorí napísali softvér na získanie údajov z týchto kontrolórov do údajového historika alebo databázy.

Medzi lídrov v oblasti histórie údajov v tejto oblasti patria:

• OSIsoft : Táto spoločnosť existuje už desaťročia a zahŕňa „integrátorov“ alebo ovládačov, ktoré dokážu získať údaje z takmer akéhokoľvek procesora, senzora alebo databázy.
• Factorytalk : Dlhoročný líder v oblasti automatizácie, Rockwell Automation , vytvoril svoj vlastný dátový historik s názvom Factorytalk , aby pomohol svojim zákazníkom zbierať dáta zo strojových procesorov. 
• Aveva : Predtým známy ako Wonderware , AVEVA Historian sľubuje, že poskytne „otvorený prístup“ k údajom o strojoch, ako sú procesné dáta, alarmy, udalosti a ďalšie.
• Iconics : Menší hráč na trhu s históriou údajov, tvorcovia Iconics sľubujú, že poskytnú „vysokorýchlostnú archiváciu“, aby rozlíšenie uložených údajov zodpovedalo tomu, čo sa pôvodne vyskytlo na počítači.

Takmer všetci títo poskytovatelia softvéru zahŕňajú nástroje na analýzu údajov, ktoré dopĺňajú ich riešenie pre históriu údajov. Výber správneho riešenia zberu údajov a analýzy pre váš výrobný závod skutočne závisí od ovládačov, ktoré používate, ako chcete údaje ukladať a koľko ste ochotní minúť.

Vizualizácia údajov

Najpopulárnejším nástrojom na zhromažďovanie, analýzu a vizualizáciu obchodných údajov je Microsoft PowerBI .

PowerBI je výkonný vizualizačný nástroj ponúkaný spoločnosťou Microsoft , ktorý vám umožňuje prenášať údaje z mnohých rôznych zdrojov údajov. Potom môžete deliť a deliť údaje do rôznych koláčových a stĺpcových grafov, čiarových grafov, tabuliek a ďalších.

Schopnosť kombinovať informácie z rôznych zdrojov údajov vám umožňuje nájsť korelácie, ktoré by predtým neboli možné. Toto je kúzlo modernej analýzy údajov. Poskytuje možnosť získať prehľad, ktorý predtým nebol možný pomocou nástrojov, ktoré vám umožňujú vizualizovať údaje z mnohých zdrojov.

PowerBI nie je jedinou aplikáciou so schopnosťou manipulovať a vizualizovať dáta týmto spôsobom. V skutočnosti existuje rastúci trh práve pre tieto typy nástrojov. 

Medzi popredné nástroje na vizualizáciu údajov v súčasnosti patria:

• Metabáza^(Metabase) : Open source (bezplatné) riešenie, ktoré sa prezentuje tak, že umožňuje ľuďom vo vašej organizácii „klásť otázky a učiť sa z údajov“.
• Tableau : Populárna platforma na vizualizáciu údajov používaná v mnohých rôznych odvetviach. K dispozícii je prepojenie^{(Connectivity)} s mnohými rôznymi zdrojmi údajov.
• Whatagraph : Populárne medzi marketingovými agentúrami, pretože je ľahké vytvárať prehľadné správy. Tento nástroj obsahuje automatické generovanie prehľadov a dokáže ich automaticky poslať e-mailom komukoľvek.
• JasperReports : Toto je ďalšie riešenie na vytváranie správ s otvoreným zdrojom. Jeho sila pochádza zo schopnosti vydávať správy v mnohých rôznych formátoch, ako sú tlačené dokumenty, súbory PDF^(PDFs) a webové správy.

Možnosť, pre ktorú sa rozhodnete, skutočne závisí od investície, ktorú chcete vy alebo vaša organizácia urobiť. Našťastie sú k dispozícii vynikajúce možnosti open source, ak potrebujete začať.

Data Mining

Jednou z najvýkonnejších nových techník analýzy údajov je niečo, čo sa nazýva dolovanie údajov.

Data mining sa zameriava na používanie štatistického modelovania na získavanie vzorov a trendov z veľkého objemu údajov s cieľom predpovedať budúce trendy. 

Aplikácie, ktoré môžu vykonávať štatistickú analýzu dolovania údajov, sú vysoko špecializované a často je potrebné ich prispôsobiť danej aplikácii alebo situácii.

Typy analýzy dolovania údajov zahŕňajú:

• Prieskumná analýza údajov^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): Zahŕňa vyhľadávanie vzorov v údajoch s cieľom identifikovať nové trendy alebo získať nové informácie.
• Potvrdzujúca analýza údajov^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : Zahŕňa použitie všetkých zozbieraných údajov na zistenie, či sú predpokladané korelácie pravdivé.

Niektoré z popredných softvérových nástrojov na dolovanie údajov dostupných na dnešnom trhu zahŕňajú:

• Rapid Miner : Vynikajúci open source systém prediktívnej analýzy napísaný v jazyku Java^(Java) . Je schopný strojového učenia, prediktívnej analýzy a dolovania textu.
• Sisense : Licencovaný softvér prispôsobený pre business intelligence s možnosťou rozšírenia pre veľké organizácie. Obsahuje vynikajúci reportovací modul.
• Oracle : Jeden z popredných mien v dátovom priemysle, Oracle ponúka funkciu dolovania dát v rámci SQL , ktorá umožňuje organizáciám používať dáta uložené v databáze Oracle .
• IBM Cognos : Tento softvér je schopný spracovať veľké objemy údajov na identifikáciu dôležitých trendov. Tieto môžu byť použité na generovanie správ pre manažment alebo iné.
• SAS : Ďalšie veľké meno v dátovom priemysle, Statistical Analysis System ( SAS ), bol špeciálne navrhnutý na ťažbu, správu a dokonca aktualizáciu údajov na základe analytických výsledkov.

Ako vidíte, analýza údajov má mnoho aspektov a nástroje, ktoré musíte použiť, skutočne závisia od toho, čo dúfate, že sa z týchto údajov naučíte.

Pokroky v analýze údajov každým rokom napredujú a každá spoločnosť alebo organizácia, ktorá dúfa, že si udrží náskok vo svojom odvetví, musí mať prehľad o dostupných nástrojoch na analýzu údajov a využívať ich naplno.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most peoрle think of data analysis, they think of manipulating and analyzing data in а 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 pre Windows (8 najlepších nástrojov na vývoj aplikácií pre iOS na PC)

• Aká je najlepšia služba konferenčného hovoru – porovnávanie najlepších aplikácií

• 5 najlepších aplikácií na filtrovanie modrého svetla pre Windows, Mac a Linux

• 4 najlepšie softvérové ​​aplikácie na presmerovanie portov a ako ich používať

• 10 najlepších rozšírení ochrany osobných údajov pre Chrome (2022)

• 6 najlepších analyzátorov miesta na disku na nájdenie stratených gigabajtov

• 7 najlepších bezplatných zapisovačov a tlačiarní PDF

• 6 najlepších bezplatných testovacích a diagnostických softvérov pevných diskov

• E-Learning pre deti – najlepšie aplikácie a nástroje na vzdelávanie vašich detí doma

• 4 najlepšie bezplatné nástroje na odstránenie pozadia z obrázka

• Čo je Microsoft Power Automate a bezplatné šablóny na stiahnutie

• 19 najlepších klávesových skratiek Windows Powershell

• Čo treba zvážiť pred vytvorením vlastnej Wiki

• 7 najlepších nástrojov na kompresiu a optimalizáciu GIF

• 5 prenosných aplikácií, ktoré určite chcete mať na svojom USB kľúči

• Príručka Microsoft Planner: Všetko, čo potrebujete vedieť

• Recenzia iMyFone Fixppo – je to najlepší softvér na obnovu iPhone?

• Najlepší bezplatný softvér pre tímový chat pre Windows 10

• Ako môže aplikácia Signal Desktop pomôcť chrániť vaše súkromie

• 11 najlepších bezplatných softvérových snímok obrazovky pre Windows