Datu analīze: kā efektīvi pārvaldīt datus?

Lielie dati, kā arī to uzkrāšana un analīze ir salīdzinoši jauna lieta, tāpēc profesionāļi šajā jomā joprojām mācās un apgūst jaunus veidus. Neskatoties uz to, ir izveidotas dažas pamata lietas, kas jāsaprot, strādājot ar lielu datu apjomu.
Šajā rakstā mēs dalīsimies ar dažiem būtiskiem ieskatiem, kas būs noderīgi datu analītiķim.  

Daudzums ne vienmēr nozīmē kvalitāti
Ja Jums pa rokai ir daudz datu, tas nenozīme, ka tie visi Jums ir nepieciešami. Svarīgākais, vācot datus, ir uzdot sev jautājumu, priekš kam šie dati ir domāti? Apkopotiem datiem būs daudz lielāka vērtība, ja tie būs tieši saistīti ar atbildēm uz jautājumiem, kas attiecas uz konkrētu uzņēmumu vai organizāciju. Tieši šada veida datu šķirošana ir viens no galvenajiem datu analītiķa uzdevumiem. 
Izdzēsiet nevajadzīgos datus

Mēs jau minējām, ka datu analīzē ne visi dati ir lietderīgi, ja vien tie nav saistīti ar meklētajām atbildēm. Ja nevajadzīgo datu apjoms ir liels, tad no tiem ir jāatbrīvojas, citādāk tie var padarīt darbu apjomīgāku, grūtāk saprotamu un sabojāt nepieciešamos rezultātus.

Komandas sadarbība

Ja datus vāc lielāks uzņēmums, ir ļoti svarīgi pareizi sadalīt nepieciešamos datus atbilstoši uzņēmuma nodaļām un tajos izvirzītajiem jautājumiem. Datu analītiķim arī jānoskaidro, kādi dati var būt nepieciešami vienai nodaļai no otras. Produktīva datu apmaiņa veicina sadarbību starp departamentiem un komandām, un pareizi organizēti dati atvieglo uz Agile balstītu darbu.

Rīki, kas atvieglo lielo datu izmantošanu

Datu vākšana nav pats grūtākais darbs, daudz grūtāk to izmantot konkrētam mērķim, ko noteikusi organizācija. Ir vairāki rīki, kas īpaši izstrādāti, lai to atvieglotu. Šeit būs daži piemēri:

Sisense  viens no jaunākajiem un modernākajiem rīkiem, ko izmanto datu zinātnieki;

TIBCO Spotfire: augsti vērtēta vide interaktīvu vizualizāciju un saskarņu izveidošanai, kas palīdz padziļināt datus un prognozēt tendences;

Grow: ideāli piemērots maziem uzņēmumiem, kuri plāno sākt analizēt un vizualizēt savus uzkrātos datus;

IBM Watson Analysis: šis pakalpojums darbojas mākonī un ir paredzēts, lai viegli un vienkārši analizētu datus;

SAP Lumira: plaši pazīstams datu analītikas līderis;

SAS vizuālā analīze: palīdz saprast, prognozēt, analizēt datus un izveidot atskaites.

Tādējādi uzņēmuma izmantotās datu pārvaldības metodes un analītiskie rīki galu galā kļūst par citu uzņēmumu noteicējiem, ja efektīvāka ir lielo datu apstrāde, jo vieglāk ir sasniegt savus mērķus. Šo metožu un rīku atrašana un piemērošana tuvākajā nākotnē daudziem uzņēmumiem kļūs par galveno mērķi, palīdzot tiem attīstīties. 

 

 

KAS NOTIEK MŪSU SKOLĀ?

Reģistrācija
Kontakti