Um den unterschiedlichen IT-Aufgaben gerecht zu werden, verwenden Unternehmen heute eine Vielzahl von Überwachungs- und Verwaltungssoftware, einschließlich Front-End-Helpdesk-Management, Infrastrukturüberwachung, Cybersicherheit, Projektmanagement und Active Directory-Verwaltung. Jede dieser Anwendungen erzeugt täglich Gigabyte an Daten. Außerdem stellt es eine Vielzahl von Herausforderungen dar. Daher haben wir diesen Beitrag gewidmet, um alles zu behandeln, was Sie über IT-Analysen, Tools, Software und andere notwendige Informationen wissen müssen.
IT-Analytik
IT-Analysen sind Methoden zum Sammeln, Analysieren und Berichten von Daten, die im IT-Betrieb, -Management und in Strategien verwendet werden, um komplexe Muster in der Verfügbarkeit von IT-Systemen und große Datenmengen zu entdecken und gleichzeitig die Leistung zu verbessern und Geschäftseinblicke in Echtzeit zu gewinnen. Die Umsetzung der verschiedenen Transformationsprojekte, die oft der IT-Abteilung obliegen, wird nicht länger eine Schwierigkeit oder ein Misserfolg sein. Mit der richtigen Analysesoftware können Sie Ihre Daten in Echtzeit verwalten, um über aktuelle, nützliche Metriken zu verfügen, um Probleme früh genug zu erkennen und sofort anzugehen.
Überblick
Innerhalb von Unternehmen bilden sich neue Verbindungen rund um die Zusammenarbeit von Mitarbeitern in Daten-, Analyse-, IT- und Betriebsteams. Gibt es eine „richtige“ Methode, um diese Verbindungen herzustellen?
Die traditionellen Grenzen zwischen dem Aufgabenbereich der IT und den Verantwortlichkeiten der operativen Bereiche werden durch Data und Analytics verwischt. Betrachten Sie die grundlegende Aufgabe der modernen IT-Abteilung: den gesamten technologischen „Durcheinander“ des Unternehmens (manchmal aus vielen Abteilungen) zu absorbieren, die erforderlichen Kompetenzen zu schaffen und Kosteneinsparungen und Effizienz bereitzustellen. Nachdem sie ihr ursprüngliches Ziel erreicht haben, konzentrieren sich viele IT-Unternehmen nun auf den nächsten Schritt, nämlich Innovation.
Geben Sie Daten und Analysen ein, die die Tür zu solcher Kreativität öffnen. Aber, technische Daten ist normalerweise Eigentum des Unternehmens, und Analysen sind nur dann wertvoll, wenn sie verwendet werden, um Geschäftsentscheidungen zu informieren, die auch dem Unternehmen „gehören“. Die Neuausrichtung von Rollen und Verantwortlichkeiten ist häufig erforderlich, damit die IT in der Daten- und Analyseumgebung operieren kann.
Was ist Analytics und warum wird IT eingesetzt?
Sinnvolle Muster in Daten zu finden, ist das Ziel des Bereichs der Informatik, der als Analytik bekannt ist und sich mit Mathematik, Statistik und maschinellem Lernen beschäftigt. Der Analyseprozess, auch bekannt als Datenanalyse, umfasst das Durchsuchen enormer Datensätze, um neue Informationen und Erkenntnisse zu lokalisieren, zu interpretieren und zu kommunizieren.
Welche Art von Job ist Analytik?
Daten, die für ein Unternehmen relevant sind, werden von einem Business Analyst analysiert. Management Reporting ist der Prozess, dem Management Datenanalysen zu verschiedenen Geschäftsprozessen zur Verfügung zu stellen. Analyst der Unternehmensstrategie: Diese Art von Beschäftigung konzentriert sich auf die Bewertung von Daten aus dem gesamten Unternehmen und die Beratung des Managements in Bezug auf die strategische Ausrichtung der Organisation.
Ist Analytik ein Hard Skill?
Obwohl analytisches Denken als eine Form von Soft Skills kategorisiert wird, gibt es bestimmte Hard Skills, die Ihnen helfen können, insgesamt ein besserer Analyst zu werden. Datenanalyse, Recherche, kreative Problemlösung und effektive Kommunikation sind Beispiele für analytische Fähigkeiten.
Ist Analytics ein harter Job?
Datenanalyse ist weder eine „Hard“-Skill noch eine „Soft“-Skill; Vielmehr handelt es sich um einen Prozess, der eine Kombination dieser beiden Arten von Fähigkeiten beinhaltet. Programmiersprachen wie Python, Datenbanktools wie Excel und Datenvisualisierungstools wie Tableau sind einige Beispiele für die technischen Fähigkeiten, die ein Datenanalyst besitzen muss.
IT-Analytics-Software
IT-Analytics-Software ist eine der am weitesten verbreiteten Methoden der Datenanalyse. Diese auf Business Analytics spezialisierte Software ist für jeden Datenanalysten nützlich, der kritische Ergebnisse auswerten, überwachen und darüber berichten muss. Self-Service, prädiktive Analysen und komplexe SQL-Modi machen diese Lösungen an jedes Verständnisniveau anpassbar, ohne dass umfangreiche IT-Eingriffe erforderlich sind. Ohne Business Intelligence, wäre unsere Liste der Daten-IT-Analysesoftware unvollständig, und Datapine ist ein Beispiel, das die meisten Anforderungen sowohl von Anfängern als auch von fortgeschrittenen Benutzern erfüllt.
#1. Datapine
Datapine ist ein berühmtes Business-Intelligence-Programm, das sich darauf konzentriert, Anfängern und fortgeschrittenen Benutzern, die eine schnelle und zuverlässige Online-Datenanalyselösung benötigen, grundlegende, aber leistungsstarke Analysefunktionen zu bieten. Sie können Ihre ausgewählten Werte einfach per Drag & Drop in den Analyser von datapine ziehen und eine Vielzahl von Diagrammen und Grafiken mit einer effizienten Benutzeroberfläche erstellen. Wenn Sie ein erfahrener Analyst sind, möchten Sie vielleicht die Verwendung von erkunden SQL Modus. Dadurch können Sie Ihre eigenen Abfragen erstellen und gleichzeitig schnell zum visuellen Modus zurückkehren. Eine weitere wichtige Komponente ist die Predictive Analytics Forecast Engine. Während es viele Prognosetools gibt, bietet Datapine das Beste in Bezug auf Einfachheit und Geschwindigkeit. Ein umfassendes Diagramm mit Prognosen wird angezeigt, nachdem Sie lediglich den Input und Output der Prognose basierend auf den gelieferten Datenpunkten und der gewählten Modellqualität definiert haben.
Erwähnenswert ist auch, wie leistungsfähig künstliche Intelligenz zu einem unverzichtbaren Werkzeug in heutigen Analyseprozessen wird. Neuronale Netze, Mustererkennung und Schwellenwertwarnungen benachrichtigen Sie, sobald eine Geschäftsanomalie auftritt. Sie müssen also keine Zeit damit verbringen, riesige Datenmengen manuell zu analysieren. Teilen Sie Ihre Ergebnisse ganz einfach über Dashboards oder anpassbare Berichte mit allen, die schnelle Antworten auf jede Art von Geschäftsanfrage benötigen.
#2. R Studio
R ist eine von Statistikern entwickelte Sprache und eines der am häufigsten verwendeten Datenanalyse-Tools. Es wurde 1995 erstellt und ist heute eines der am weitesten verbreiteten Programme für statistische Analysen und Data Science. Es ist Open Source und läuft auf einer Reihe von Plattformen, einschließlich Windows und macOS. Die am weitesten verbreitete integrierte Entwicklungsumgebung ist RStudio. Ausgabe von Datenbereinigungs-, Datenreduktions- und Datenanalyseberichten von R mit R-Markdown-Funktionen. Das macht es zu einem unverzichtbaren analytischen Helfer sowohl für die allgemeine als auch für die wissenschaftliche Datenanalyse.
Es besteht aus einem riesigen Ökosystem von über 10,000 Paketen und Erweiterungen, die Sie nach Kategorien durchsuchen und für statistische Analysen wie Regression, Conjoint-Analyse, Faktor-Cluster-Analyse usw. verwenden können. R kann komplexe mathematische Operationen mit einem einzigen Befehl ausführen. Damit es auch für Leute ohne viel Programmiererfahrung leicht verständlich ist. Weil es eine effiziente Fähigkeit hat, großartige Visualisierungen zu erstellen. Eine Reihe grafischer Bibliotheken wie ggplot und plotly unterscheiden diese Sprache von anderen in der Statistik-Community.
R wurde früher hauptsächlich in der Wissenschaft verwendet, aber es hat jetzt branchenübergreifende Anwendungen und große Unternehmen wie z Google, Facebook, Twitter und Airbnb, um nur einige zu nennen. R hat dank einer großen Anzahl von Forschern, Wissenschaftlern und Statistikern, die es verwenden, eine große und aktive Community.
#3. Python
Python lässt sich recht einfach in andere gängige Sprachen wie Java codieren, und seine Syntax ist sehr einfach zu erlernen, was es bei Kunden beliebt macht, die nach einer Open-Source-Lösung mit einfachen Codierungsmethoden suchen. Dies betrifft die Datenanalyse für das Crawlen, Bereinigen, Modellieren und Erstellen von Analysealgorithmen in Abhängigkeit von Geschäftsszenarien. Python ist eine Hochsprache, die für den lokalen Prozessor des Computers nicht anfällig ist. Daher müssen Programmierer die Systemarchitektur nicht verstehen oder Speicher verwalten.
Die Portabilität von Python ist ein weiteres bemerkenswertes Merkmal. Es ist nicht notwendig, komplett neuen Code zu erstellen, da Benutzer den Code einfach auf mehreren Betriebssystemen ausführen können, ohne Änderungen vorzunehmen. Python ist eine hochportable Sprache, da Programmierer sie sowohl unter Windows als auch unter Mac OS X verwenden können. Folglich ist sie branchenübergreifend eine respektierte und verwendbare Sprache. Die beliebtesten Organisationen, die es verwenden, sind Spotify, Netflix, Dropbox und Reddit. Python entwickelt sich dank Fähigkeiten wie Text Mining und maschinellem Lernen zu einer anerkannten Autorität für fortschrittliche Analyseverfahren.
#4. SQL-Konsole
SQL ist eine Programmiersprache zum Verwalten und Abfragen von Daten in relationalen Datenbanken. Daher ist es als Datenbanktool für Analysten besonders gut im Umgang mit Daten geeignet. Es ist eines der Analysetools in zahlreichen Geschäftsfällen und Datenszenarien. Daher ist es in der Data-Science-Community sehr beliebt.
Die Erklärung ist einfach: Weil sich die meisten Daten in relationalen Datenbanken befinden und Sie auf ihren Wert zugreifen und ihn freisetzen müssen. SQL ist ein wesentlicher Bestandteil des Unternehmenserfolgs, und Analysten, die es beherrschen, können ihren Fähigkeiten einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Es gibt verschiedene relationale (SQL-basierte) Datenbankverwaltungssysteme. Wie MySQL, PostgreSQL, MS SQL und Oracle und die Beherrschung dieser Datenanalysesoftware. Dies wäre für jeden professionellen Analysten immens wertvoll. Wir konzentrieren uns auf MySQL Workbench, weil es am beliebtesten ist.
#5. MySQL-Workbench
Analysten verwenden MySQL Workbench, um Datenbanken visuell zu entwerfen, zu modellieren und zu verwalten. Optimieren Sie SQL-Abfragen, verwalten Sie MySQL-Setups und verwenden Sie eine Vielzahl von Tools, um die Leistung von MySQL-Anwendungen zu verbessern. Damit können Sie Datenbanken und Objekte (z. B. Trigger oder gespeicherte Prozeduren) erstellen und überprüfen, Server einrichten und vieles mehr. Sicherung und Wiederherstellung sowie Prüfung von Prüfdaten sind allesamt einfache Aufgaben. MySQL Workbench ist eine Komplettlösung für Analysten, die in der Verwaltung relationaler Datenbanken arbeiten. Und Unternehmen, die ihre Datenbanken sauber und effektiv halten müssen, sowie für die Datenbankmigration.
#5. SAS-Prognose
SAS Forecasting for Desktop hat sich als eines der beliebtesten und ausgereiftesten Datenanalyseprogramme etabliert. mit einer Vielzahl von Prognosemethoden wie hierarchischer Abstimmung, Ereignismodellierung, Was-wäre-wenn-Analyse und Szenarioplanung.
Automatische Prognose, Skalierbarkeit und Modellierung; ein unendliches Modellrepository; eine einfach zu bedienende GUI; eine Ereignismodellierungskonsole; und Was-wäre-wenn-Analyse. Die Datenaufbereitung gehört zu den sieben Hauptaspekten der von ihnen angebotenen Prognoseverfahren. SAS wählt automatisch Variablen basierend auf den Variablen aus, die Sie in den Modellierungsprozess eingeben, um Prognosen zu erstellen, die Ihnen dabei helfen, herauszufinden, was in Ihrem Unternehmen vor sich geht.
Darüber hinaus ermöglicht dieses Datenpaket Kunden, eine Vielzahl von Prognosen zu erstellen und ihre Verfahren zu automatisieren, indem sie die Lösungen SAS Forecast Server und Visual Forecasting kombinieren. Denn die Organisation gibt es schon seit Jahrzehnten. Sie haben sich als Autoritätspersonen für Predictive Analytics etabliert, daher ist es sinnvoll, ihnen eine Chance zu geben.
#6. Erwin Datenmodellierer (DM)
In einem Data Warehouse und in der Cloud arbeitet Erwin DM sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten. Laut ihrer offiziellen Website geht es darum, „hochwertige Unternehmensdatenbestände zu entdecken, zu visualisieren, zu entwerfen, zu verteilen und zu standardisieren“. Um Ihre Geschäftsziele und Anforderungen zu erreichen, kann Erwin Sie dabei unterstützen, Komplikationen zu reduzieren und Datenquellen zu verstehen. Sie bieten auch automatisierte Prozesse, mit denen Sie Modelle und Designs automatisch entwickeln, Fehler reduzieren und die Effizienz steigern können. Dies ist eines der Analysetools, das sich auf die Datenarchitektur konzentriert. Und ermöglicht es Ihnen, logische, konzeptionelle und physische Datenmodelle zu entwickeln.
Zusätzliche Funktionen wie eine einzige Schnittstelle für alle Ihre Daten, ob strukturiert oder unstrukturiert, in einem Data Warehouse oder der Cloud. Machen Sie diese Lösung sehr anpassungsfähig an Ihre analytischen Anforderungen. Den Erwin Data Modeler gibt es in sieben verschiedenen Versionen. Dadurch ist es sehr anpassungsfähig für Unternehmen und Analysten, die unterschiedliche Datenmodellierungsfunktionen benötigen.
Machen Datenanalysten Mathe?
Eine solide mathematische Grundlage ist für den Erfolg im Bereich der Datenanalyse ebenso notwendig wie für jede andere wissenschaftliche Unternehmung. Bevor Sie mit der Ausbildung zum Data Analyst beginnen, empfiehlt es sich, Ihre Mathematikkenntnisse aufzufrischen und gegebenenfalls zu verbessern. Werfen Sie einen Blick auf die folgende Liste für einige wichtige Aspekte der Forschung:
Brauche ich Python für die Datenanalyse?
Es ist an der Zeit, dass Sie sich bewegen, da der Bedarf an Datenwissenschaftlern und Personen, die Daten analysieren, in den nächsten Jahren voraussichtlich um mehr als tausend Prozent zunehmen wird. Das Erlernen und Beherrschen von Python ist ein absolutes Muss, wenn Sie eine Karriere als Datenanalyst verfolgen oder Ihre Karriere zu der eines Datenwissenschaftlers vorantreiben möchten.
Was sind die 4 Schritte der Datenanalyse?
Aus diesem Grund ist es wichtig, die vier Ebenen der Analytik zu verstehen, die jeweils als beschreibend, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv beschrieben werden.
Beschreibende Analytik.
Diagnostische Analytik.
Predictive Analytics.
Präskriptive Analytik.
Ist SQL eine ausreichende Sprache für die Datenanalyse?
SQL-Kenntnisse sind auch von Datenanalysten erforderlich, damit sie die in relationalen Datenbanken wie Oracle, Microsoft SQL und MySQL enthaltenen Informationen verstehen können. Das Erlernen von SQL ist unbedingt erforderlich, um Daten richtig aufzubereiten und zu organisieren. Wenn Analysten beispielsweise Analysen mit Big-Data-Tools durchführen müssen, dann ist SQL die Sprache, mit der sie vertraut sein müssen.
FAQ
Was sind die Top-3-Fähigkeiten für Datenanalysten?
Grundlegende Fähigkeiten für Datenanalysten
- SQL. SQL oder Structured Query Language ist die allgegenwärtige Datenbanksprache nach Industriestandard und möglicherweise die wichtigste Fähigkeit für Datenanalysten. …
- Microsoft Excel.
- Kritisches Denken.
- R oder Python – Statistische Programmierung.
- Datenvisualisierung.
- Präsentationsfähigkeiten.
- Maschinelles Lernen.
Wie schwierig ist Datenanalyse?
Wie ich oben erwähnt habe, ist die Datenanalyse kein schwieriges Feld, da sie nicht sehr akademisch ist und Sie die erforderlichen Fähigkeiten nebenbei erlernen können. Das bedeutet, dass Sie jede Woche ein paar Stunden aufwenden müssen, um diese Fähigkeiten zu erlernen, um einen effektiven beruflichen Übergang zu schaffen.
Kann ich Data Analytics selbst lernen?
Ja, Sie können die Grundlagen der Datenanalyse selbstständig erlernen. Um R zu lernen, benötigt eine Person mit Programmiererfahrung möglicherweise nur eine Woche Teilzeitstudium, während ein Anfänger wahrscheinlich eher drei Wochen Vollzeitstudium benötigt. Natürlich wird keine dieser Fähigkeiten isoliert eingesetzt.
Ist Digital Analytics schwer?
Webanalysen sind im Wesentlichen sehr schwierig, da wir uns mit sehr komplexen Datensätzen, statistischen Analysen, dem Versuch, Online- und Offlinedaten miteinander zu verknüpfen, Saisonabhängigkeit und mehr befassen. Es braucht eine sehr kluge Person, um dies gut zu machen, ohne Fehler zu machen.
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