Lorsque la plupart des gens pensent à l'analyse des données, ils pensent à manipuler et à analyser les données dans un outil comme Microsoft Excel. La réalité est que l'analyse des données englobe un large éventail d'outils et de nombreuses méthodes différentes pour manipuler et comprendre l'histoire que les données racontent.
Qu'est-ce que l'analyse des données? L'analyse des données est utilisée très différemment si vous parlez de données commerciales, de données de fabrication, de données marketing ou de données spécifiques à l'industrie et à l'entreprise que vous exploitez.
Dans cet article, vous ' Je vais en apprendre davantage sur les différents aspects de l'analyse des données, ce qu'ils signifient et comment ils sont généralement utilisés dans tous les domaines.
Collecte de données
Le premier l'étape de toute analyse de données est la collecte de données. Cela signifie simplement collecter des données à partir de toutes les sources contenant les informations dont vous avez besoin.
Les données peuvent inclure l'un des éléments suivants et bien plus:
Un défi majeur pour beaucoup des organisations cherche à déterminer les outils techniques disponibles pour recueillir ces informations. La plupart du temps, un logiciel est nécessaire pour se connecter à cet appareil distant ou à cette source de données, puis les insérer dans une base de données interne ou un système d'historique des données.
In_content_1 all: [300x250] / dfp: [ 640x360]->Ces zones de stockage sont souvent appelées «entrepôt de données».
Une fois les informations collectées dans un entrepôt de données au sein d'une organisation, divers outils peuvent être utilisés pour effectuer les données réelles.
Business Intelligence
Une fois les données collectées, l'étape suivante consiste à décider quoi faire de toutes ces données. En matière de Business Intelligence, les données requises devraient aider une organisation à prendre de meilleures décisions commerciales.
Les rapports et tableaux de bord de Business Intelligence (BI) aident les managers et autres chefs d'entreprise à mieux comprendre les tendances et à mieux comprendre les différents aspects de les affaires.
Ces aspects incluent:
Collecte des données de tous ces différents Les systèmes de votre organisation vous permettent d'établir des liens entre des informations qui n'auraient peut-être jamais été possibles auparavant.
Intelligence de fabrication
La difficulté quand il s'agit de collecter des données à partir des processus de fabrication est que généralement il y en a tellement.
Si vous pensez sur une installation de fabrication typique, chaque machine dans l'atelier collecte des dizaines à des centaines de points de données, notamment:
Dans la plupart des cas, l'équipement de fabrication est automatisé par l'utilisation d'un contrôleur logique programmable (PLC). Ces appareils exécutent non seulement l'équipement selon la façon dont ils sont programmés, mais ils collectent et collectent également des données à partir de cet équipement.
La récupération des données de ces automates implique un logiciel qui s'exécute sur un serveur sur le même réseau que ces automates. Il existe de nombreux fournisseurs qui ont écrit des logiciels pour extraire les données de ces contrôleurs et les transférer dans un historien de données ou une base de données.
Les leaders de l'historien des données dans ce domaine incluent:
Presque tous ces fournisseurs de logiciels incluent des outils d'analyse de données pour accompagner leur solution d'historien des données. Le choix de la bonne solution de collecte et d'analyse de données pour votre usine de fabrication dépend vraiment des contrôleurs que vous utilisez, de la façon dont vous souhaitez stocker les données et du montant que vous êtes prêt à dépenser.
Visualisation des données
L'outil le plus populaire pour collecter, analyser et visualiser les données d'entreprise est Microsoft PowerBI.
PowerBI est un puissant outil de visualisation proposé par Microsoft qui vous permet d'importer des données provenant de nombreux différentes sources de données. Vous pouvez ensuite découper et découper les données à travers différents graphiques à secteurs et à barres, graphiques linéaires, tableaux, etc.
La possibilité de combiner des informations provenant de diverses sources de données vous permet de trouver des corrélations qui n'auraient pas été possibles avant. C'est la magie de l'analyse de données moderne. Il offre la possibilité d'obtenir des informations qui n'étaient jamais possibles auparavant avec des outils qui vous permettent de visualiser les données de nombreuses sources.
PowerBI n'est pas la seule application à pouvoir manipuler et visualiser les données de cette manière. En fait, il existe un marché en pleine croissance pour ces types d’outils.
Les principaux outils de visualisation de données d'aujourd'hui incluent:
L'option avec laquelle vous décidez d'aller dépend vraiment de l'investissement que vous ou votre organisation veut faire. Heureusement, il existe d'excellentes options open source si c'est là que vous devez commencer.
Exploration de données
L'une des nouvelles techniques d'analyse de données les plus puissantes est ce qu'on appelle l'exploration de données.
L'exploration de données se concentre sur l'utilisation de la modélisation statistique pour extraire les modèles et les tendances d'un grand volume de données afin de prédire les tendances futures.
Les applications qui peuvent effectuer une analyse statistique d'exploration de données sont hautement spécialisées et doivent souvent être personnalisées en fonction de l'application ou de la situation en question.
Les types d'analyse d'exploration de données incluent:
Voici quelques-uns des principaux outils logiciels d'exploration de données disponibles sur le marché:
Comme vous pouvez le voir, l'analyse des données comporte de nombreuses facettes et les outils dont vous avez besoin dépendent vraiment de ce que vous espérez apprendre de ces données .
Les progrès en matière d’analyse des données continuent de progresser chaque année, et toute entreprise ou organisation qui espère rester en tête de son secteur doit se tenir au courant des outils d’analyse de données disponibles et les utiliser à leur plein potentiel.