Что такое аналитика данных?
Что такое аналитика данных?
Аналитика данных преобразует необработанные данные в практические выводы. Она включает в себя ряд инструментов, технологий и процессов, используемых для поиска тенденций и решения проблем с помощью данных. Аналитика данных может формировать бизнес-процессы, повышать эффективность принятия решений и способствовать росту бизнеса.
Почему аналитика данных важна?
Аналитика данных помогает компаниям добиться большей наглядности и более глубокого понимания своих процессов и сервисов, а также дает им подробное представление об обслуживании клиентов и их проблемах. Сместив парадигму с данных на связь понимания с действиями, компании смогут качественнее обслуживать клиентов, создавать соответствующие цифровые продукты, оптимизировать операции и повышать производительность труда сотрудников.
Что такое аналитика больших данных?
Большие данные описывают большие наборы разнообразных данных – структурированных, неструктурированных и полуструктурированных, которые постоянно генерируются с высокой скоростью и в больших объемах. Большие данные обычно измеряются в терабайтах или петабайтах. Один петабайт равен 1 млн. гигабайтов. Чтобы представить это в перспективе, подумайте, что один фильм в формате HD содержит около 4 гигабайтов данных. Один петабайт эквивалентен 250 тысяч фильмов. Большие массивы данных измеряются от сотен, тысяч до миллионов петабайтов.
Аналитика больших данных – это процесс поиска закономерностей, тенденций и взаимосвязей в огромных массивах данных. Для такой сложной аналитики требуются специальные инструменты и технологии, вычислительные мощности и хранилища данных, поддерживающие масштаб.
Как работает аналитика больших данных?
Для анализа больших массивов данных необходимо пройти пять этапов:
- Сбор данных
- Носители данных
- Обработка данных
- Чистка данных
- Анализ данных
Сбор данных
Этот этап включает в себя определение источников данных и сбор данных из них. Сбор данных осуществляется в соответствии с процессами ETL или ELT.
ETL – извлечение, преобразование, загрузка
В ETL сгенерированные данные сначала преобразуются в стандартный формат, а затем загружаются в хранилище.
ELT – извлечение, загрузка, преобразование
В ELT данные сначала загружаются в хранилище, а затем преобразуются в требуемый формат.
Носители данных
В зависимости от сложности данных, они могут быть перемещены в хранилища, такие как облачные хранилища или озера данных. Инструменты бизнес-аналитики могут получить к ним доступ, когда это необходимо.
Озера данных и хранилища данных
Хранилище данных – это база данных, оптимизированная для анализа реляционных данных, поступающих из транзакционных систем и бизнес-приложений. Структура и схема данных определяются заранее, чтобы оптимизировать их для быстрого поиска и составления отчетов. Данные очищаются, обогащаются и преобразуются, чтобы выступать в качестве «единого источника правды», которому пользователи могут доверять. Примеры данных включают профили клиентов и информацию о продукции.
Озеро данных отличается тем, что может хранить как структурированные, так и неструктурированные данные без дополнительной обработки. Структура данных или схема не определяется при захвате данных; это означает, что вы можете хранить все свои данные без тщательного проектирования, что особенно полезно, когда будущее использование данных неизвестно. Примеры данных включают контент социальных сетей, данные устройств IoT и нереляционные данные из мобильных приложений.
Для анализа данных организациям обычно требуются как озера данных, так и хранилища. AWS Lake Formation и Amazon Redshift могут позаботиться о ваших потребностях в хранении данных.
Обработка данных
Когда данные уже есть, их необходимо преобразовать и организовать, чтобы получить точные результаты аналитических запросов. Для этого существуют различные варианты обработки данных. Выбор подхода зависит от вычислительных и аналитических ресурсов, доступных для обработки данных.
Централизованная обработка
Вся обработка происходит на выделенном центральном сервере, на котором хранятся все данные.
Распределенная обработка
Данные распределены и хранятся на разных серверах.
Пакетная обработка
Части данных со временем накапливаются и обрабатываются партиями.
Обработка в режиме реального времени
Данные обрабатываются непрерывно, а вычислительные задачи завершаются за считаные секунды.
Чистка данных
Очистка данных предполагает устранение любых ошибок, дублирований, несоответствий, избыточности, неверных форматов и других проблем. На этом этапе отсеиваются ненужные данные для анализа.
Анализ данных
Это этап, на котором необработанные данные преобразуются в действенные идеи. Ниже перечислены четыре типа аналитики данных:
1. Описательная аналитика
Специалисты анализируют данные, чтобы понять, что произошло или происходит в среде данных. Этот анализ характеризуется визуализацией данных, такой как круговые диаграммы, гистограммы, линейные графики, таблицы или сгенерированные описания.
2. Диагностическая аналитика
Диагностический анализ – это глубокое или подробное изучение данных, направленное на понимание причины происшествия. Он характеризуется такими методами, как детализация, обнаружение данных, интеллектуальный анализ данных и корреляции. В каждом из этих методов для анализа исходных данных используется множество операций и преобразований данных.
3. Прогнозная аналитика
Прогнозная аналитика использует исторические данные для составления точных прогнозов относительно будущих тенденций. Для нее характерны такие методы, как машинное обучение, прогнозирование, сопоставление с образцом и прогнозное моделирование. В каждом из этих методов компьютеры обучаются обратной разработке причинно-следственных связей в данных.
4. Предписывающая аналитика
Предписывающая аналитика выводит прогностические данные на новый уровень. Такой анализ позволяет не только предсказывать, что может произойти, но и предлагать оптимальную реакцию на этот результат. Таким образом, можно анализировать потенциальные последствия различных вариантов выбора и рекомендовать наилучший план действий. Метод основан на анализе графов, моделировании, обработке сложных событий, нейронных сетях и механизмах рекомендаций.
Какие существуют методы анализа данных?
В анализе данных используется множество вычислительных методов. Давайте рассмотрим некоторые наиболее распространенные:
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка – это технология, используемая для того, чтобы заставить компьютеры понимать устную и письменную речь человека и реагировать на нее. Аналитики данных используют эту технику для обработки таких данных, как надиктованные заметки, голосовые команды и сообщения в чате.
Анализ текста
Аналитики данных используют анализ текста для выявления тенденций в текстовых данных, таких как электронные письма, твиты, исследования и сообщения в блогах. Его можно использовать для сортировки новостного контента, отзывов и электронных писем клиентов.
Анализ сенсорных данных
Анализ сенсорных данных – это изучение данных, полученных с помощью различных датчиков. Он используется для прогнозируемого обслуживания машин, отслеживания грузов и других бизнес-процессов, в которых машины генерируют данные.
Анализ исключений
Анализ исключений или обнаружение аномалий выявляет точки данных и события, которые отклоняются от остальных данных.
Можно ли автоматизировать анализ данных?
Да, аналитики данных могут автоматизировать и оптимизировать процессы. Автоматизированная аналитика данных – это практика использования компьютерных систем для выполнения аналитических задач с минимальным вмешательством человека или вообще без него. Эти механизмы различаются по сложности; они варьируются от простых скриптов или строк кода до инструментов анализа данных, которые выполняют моделирование данных, обнаружение признаков и статистический анализ.
Например, компания, занимающаяся кибербезопасностью, может использовать автоматизацию для сбора данных из больших массивов веб-активности, проведения дальнейшего анализа, а затем использовать визуализацию данных для демонстрации результатов и поддержки бизнес-решений.
Можно ли передать аналитику данных на аутсорсинг?
Да, компании могут привлекать внешних специалистов для анализа данных. Аутсорсинг анализа данных позволяет руководству и исполнительной команде сосредоточиться на других основных операциях бизнеса. Выделенные команды бизнес-аналитиков являются экспертами в своей области; они владеют новейшими методами анализа данных и являются специалистами в управлении данными. Это означает, что они могут более эффективно проводить анализ данных, выявлять закономерности и успешно прогнозировать будущие тенденции. Однако передача знаний и конфиденциальность данных могут быть проблемой для бизнеса при аутсорсинге.
Как аналитика данных используется в бизнесе?
Компании собирают статистику, количественные данные и информацию из нескольких каналов, ориентированных на клиентов, и из внутренних каналов. Но для поиска ключевых идей требуется тщательный анализ ошеломляющего объема данных. Это немалое дело. Рассмотрим несколько примеров того, как аналитика и анализ данных могут повысить коммерческую ценность бизнеса.
Аналитика данных помогает лучше понять клиентов
Аналитика данных может проводиться на наборах данных из различных источников данных о клиентах, например:
- Сторонние опросы клиентов
- Журналы покупок клиентов
- Активность в социальных сетях
- Компьютерные файлы cookie
- Статистика веб-сайта или приложения
Аналитика может выявить скрытую информацию, такую как предпочтения клиентов, популярные страницы на сайте, продолжительность просмотра, отзывы клиентов и взаимодействие с формами сайта. Это позволяет предприятиям эффективно реагировать на потребности клиентов и повышать их удовлетворенность.
Пример использования. Как Nextdoor использовал аналитику данных, чтобы улучшить обслуживание клиентов
Nextdoor – это центр «по соседству» для налаживания связей и обмена полезной информацией, товарами и услугами. Используя силу местного сообщества, Nextdoor помогает людям сделать жизнь счастливее и содержательнее.
Компания Nextdoor использовала аналитические решения Amazon для измерения вовлеченности клиентов и эффективности своих рекомендаций. Аналитика данных позволила им помочь клиентам устанавливать более эффективные связи и просматривать более релевантный контент в режиме реального времени.
Аналитика данных обеспечивает эффективность маркетинговых кампаний
Аналитика данных устраняет догадки из маркетинга, разработки продуктов, создания контента и обслуживания клиентов. Это позволяет компаниям распространять целевой контент и корректировать его, анализируя данные в режиме реального времени.
Аналитика данных также позволяет получить ценную информацию о том, как работают маркетинговые кампании. Нацеливание, сообщение и креативы могут быть скорректированы на основе анализа в режиме реального времени. Аналитика позволяет оптимизировать маркетинг для увеличения конверсий и уменьшения рекламного мусора.
Пример использования. Как Zynga использовала аналитику данных для улучшения маркетинговых кампаний
Zynga – это одна из самых успешных в мире компаний по производству мобильных игр, среди хитов которой Words With Friends, Zynga Poker и FarmVille. Эти игры установили более миллиарда игроков по всему миру.
Zynga получает доход от покупок в приложениях, поэтому они анализируют действия игроков в реальном времени с помощью сервиса Amazon Kinesis, чтобы планировать более эффективные внутриигровые маркетинговые кампании.
Аналитика данных повышает эффективность работы
Аналитика данных может помочь компаниям оптимизировать свои процессы, сократить потери и увеличить доходы. Графики технического обслуживания по текущему состоянию, оптимизация штатного расписания и эффективное управление цепочками поставок могут экспоненциально повысить эффективность бизнеса.
Пример использования. Как BT Group использовала аналитику данных для оптимизации операций
BT Group является ведущей телекоммуникационной и сетевой компанией Великобритании, обслуживающей клиентов в 180 странах. Команда поддержки сети BT Group использовала сервис Аналитика данных Amazon Kinesis для получения в реальном времени представления о звонках, сделанных по всей Великобритании в их сети. Инженеры по поддержке сети и аналитики неисправностей используют систему для обнаружения проблем в сети, реагирования на них и успешного решения.
Как AWS может помочь с аналитикой данных?
AWS предлагает комплексные, экономичные, безопасные и масштабируемые решения для аналитики данных. Аналитические сервисы AWS отвечают всем вашим потребностям в аналитике данных и позволяют организациям любых размеров и разных направлений заново создавать бизнес с помощью данных. AWS предлагает специально разработанные сервисы, обеспечивающие наилучшее соотношение цены и производительности: перемещение данных, хранение данных, озера данных, аналитика больших данных, машинное обучение и все, что между ними.
Сервис Аналитики данных Amazon Kinesis – самое удобное средство для преобразования и анализа потоковых данных в режиме реального времени с помощью Apache Flink. В сервисе Аналитика данных Amazon Kinesis встроены функции фильтрации, агрегации и преобразования потоковых данных для комплексного анализа.
Amazon Redshift позволяет выполнять запросы по структурированным и частично структурированным данным объемом в несколько петабайт, размещенным в хранилище данных, операционной базе данных и (или) озере данных, а также объединять такие данные.
Amazon QuickSight – это масштабируемый, бессерверный, встроенный облачный сервис бизнес-аналитики на основе машинного обучения. QuickSight позволяет легко создавать и публиковать интерактивные панели бизнес-аналитики на основе машинного обучения.
Сервис Amazon OpenSearch упрощает интерактивный анализ журналов, мониторинг приложений в режиме реального времени, поиск на веб-сайтах и многие другие процессы.
Вы можете начать свой путь цифровой трансформации вместе с нами, используя такие инструменты:
Лаборатория данных AWS: совместное инженерное взаимодействие между клиентами и техническими ресурсами AWS для ускорения инициатив в области данных и аналитики.
Программа AWS D2E: партнер AWS, который помогает продвигаться быстрее, с большей точностью и в гораздо более амбициозных масштабах.
Зарегистрируйте бесплатный аккаунт или свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.