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:

1. Сбор данных
2. Хранилище данных
3. Обработка данных
4. Чистка данных
5. 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.

Хранилище 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.

Сравнение озер данных с хранилищами 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 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 выявление любых ошибок, таких как дублирование, несоответствие, избыточность или неправильный формат. 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. Описательный анализ
Специалисты по анализу данных 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. Диагностический анализ
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. Ниже перечислены 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. 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. 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.

Аналитика данных помогает лучше понять клиентов

Аналитика данных может проводиться на массивах 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. Nextdoor использовал аналитические решения Amazon для измерения вовлеченности клиентов и эффективности их 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 Аналитика данных 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.

Пример использования. Как Flutter использовал аналитику данных для ускорения игровых операций

Flutter Entertainment – один из крупнейших в мире онлайн-провайдеров спортивных и игровых услуг. Их миссия – поставлять развлечения более чем 14 миллионам клиентов безопасным, ответственным и устойчивым способом. За последние несколько лет Flutter получала все больше и больше данных из большинства исходных систем. Сочетание объема и задержки создает постоянную проблему. Amazon Redshift помогает Flutter масштабироваться с учетом растущих потребностей при неизменном качестве обслуживания конечных пользователей.

Аналитика данных позволяет разрабатывать продукты

Организации используют аналитику данных для выявления и определения приоритетности новых функций для разработки продукта. Они могут анализировать требования клиентов, предоставлять больше функций за меньшее время и быстрее запускать новые продукты.

Пример использования. Как GE использовала аналитику данных для ускорения доставки продукции

GE Digital является дочерней компанией General Electric. GE Digital имеет множество программных продуктов и услуг в нескольких различных вертикалях. Один из продуктов называется Proficy Manufacturing Data Cloud. Amazon Redshift позволяет компании значительно улучшить преобразование данных и снизить задержку данных, чтобы они могли предоставлять больше возможностей своим клиентам. 

Аналитика данных поддерживает масштабирование операций с данными

Аналитика данных предусматривает автоматизацию ряда задач, связанных с данными, таких как миграция, подготовка, отчетность и интеграция. Она устраняет неэффективный ручной труд и сокращает время и человеко-часы, необходимые для выполнения операций с данными. Это поддерживает масштабирование и позволяет быстро расширять новые идеи.

Пример использования. Как FactSet использовала аналитику данных для оптимизации процессов интеграции клиентов

Миссия FactSet – это ведущая открытая платформа для контента и аналитики. Перемещение данных включает в себя большие процессы, ряд различных членов команды на стороне клиента и ряд лиц на стороне FactSet. Каждый раз, когда возникала проблема, было трудно понять, на каком этапе процесса движение данных пошло не так. Amazon Redshift помог оптимизировать процесс и дать клиентам FactSet возможность быстрее масштабироваться и привлекать больше данных для удовлетворения своих потребностей. 

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 Аналитика данных Amazon Kinesis – это 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.

Amazon OpenSearch Service 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 – партнерство с AWS позволяет двигаться быстрее, с большей точностью и в гораздо более амбициозных масштабах.

Зарегистрируйте бесплатный аккаунт или свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.

Аналитика данных AWS: дальнейшие шаги

Дополнительные ресурсы по продукту
Просмотреть бесплатные сервисы аналитики 
Зарегистрировать бесплатный аккаунт

Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS. 

Регистрация 
Начать разработку в консоли

Начните разработку с использованием AWS в консоли управления AWS.

Вход