Pour gérer diverses responsabilités informatiques, les entreprises d'aujourd'hui utilisent une variété de logiciels de surveillance et de gestion, y compris la gestion du service d'assistance frontal, la surveillance de l'infrastructure, la cybersécurité, la gestion de projet et l'administration Active Directory. Chaque jour, chacune de ces applications crée des gigaoctets de données. En outre, cela pose une variété de défis. Par conséquent, nous avons dédié cet article à tout ce que vous devez savoir sur l'analyse informatique, les outils, les logiciels et les autres informations nécessaires.
Analyse informatique
Les analyses informatiques sont des méthodes de collecte, d'analyse et de rapport des données utilisées dans les opérations, la gestion et les stratégies informatiques pour découvrir des modèles complexes de disponibilité des systèmes informatiques et de grands ensembles de données tout en améliorant les performances et en produisant des informations commerciales en temps réel. La mise en œuvre des différents projets de transformation qui incombent souvent à la DSI ne sera plus une épreuve ou un échec. Avec le bon logiciel d'analyse, vous pouvez gérer vos données en temps réel afin de disposer de mesures utiles et à jour afin de détecter les problèmes suffisamment tôt et de les résoudre immédiatement.
Vue d’ensemble
Au sein des entreprises, un nouvel ensemble de connexions se forme autour de la manière dont les employés des équipes de données, d'analyse, d'informatique et d'exploitation collaborent. Existe-t-il une méthode "correcte" pour configurer ces connexions ?
Les lignes de démarcation traditionnelles entre la portée de l'informatique et les responsabilités des divisions opérationnelles sont brouillées par les données et les analyses. Considérez la mission fondamentale d'un service informatique moderne : absorber tout le « gâchis » technologique de l'entreprise (parfois de nombreux services), créer les compétences requises et fournir des économies de coûts et de l'efficacité. Après avoir atteint leur objectif initial, de nombreuses entreprises informatiques se concentrent désormais sur l'étape suivante, à savoir innovation.
Entrez des données et des analyses, qui ouvrent la porte à une telle créativité. Cependant, données est généralement détenue par l'entreprise, et l'analyse n'a de valeur que si elle est utilisée pour éclairer les choix commerciaux, qui sont également "détenus" par l'entreprise. Le réalignement des rôles et des responsabilités est souvent nécessaire pour que l'informatique puisse fonctionner dans l'environnement de données et d'analyse.
Qu'est-ce que l'analytique et pourquoi l'informatique est-elle utilisée ?
Trouver des modèles significatifs dans les données est l'objectif du domaine de l'informatique connu sous le nom d'analyse, qui utilise les mathématiques, les statistiques et l'apprentissage automatique. Le processus d'analyse, également connu sous le nom d'analyse de données, consiste à passer au crible d'énormes ensembles de données afin de localiser, d'interpréter et de communiquer de nouvelles informations et connaissances.
Quel type de travail est l'analytique ?
Les données pertinentes pour une entreprise sont analysées par un analyste d'affaires. Le reporting de gestion est le processus consistant à fournir à la direction des analyses de données sur divers processus métier. Analyste de la stratégie d'entreprise : ce type d'emploi se concentrera sur l'évaluation des données de l'ensemble de l'entreprise et la prestation de conseils à la direction sur l'orientation stratégique de l'organisation.
L'analyse est-elle une compétence difficile ?
Bien que la pensée analytique soit classée comme une forme de compétence non technique, certaines compétences techniques peuvent vous aider à devenir un meilleur analyste dans l'ensemble. L'analyse des données, la recherche, la résolution créative de problèmes et la communication efficace sont tous des exemples de compétences analytiques.
L'analytique est-elle un travail difficile ?
L'analyse des données n'est ni une compétence "hard" ni une compétence "soft" ; il s'agit plutôt d'un processus qui intègre une combinaison de ces deux types de compétences. Les langages de programmation tels que Python, les outils de base de données tels qu'Excel et les outils de visualisation de données tels que Tableau sont quelques exemples des capacités techniques qu'un analyste de données doit posséder.
Logiciel d'analyse informatique
Le logiciel d'analyse informatique est l'une des méthodes d'analyse de données les plus utilisées. Ce logiciel, spécialisé dans l'analyse commerciale, sera utile à tout analyste de données qui doit évaluer, surveiller et rendre compte de résultats critiques. Le libre-service, l'analyse prédictive et les modes SQL complexes rendent ces solutions adaptables à tout niveau de compréhension sans nécessiter d'intervention informatique importante. Sans l'intelligence d'entreprise, notre liste de logiciels d'analyse de données informatiques serait incomplète, et datapine est un exemple qui répond à la plupart des besoins des utilisateurs novices et avancés.
#1. Datapine
Datapine est un célèbre programme d'intelligence d'affaires qui vise à fournir des fonctionnalités d'analyse de base mais puissantes aux utilisateurs débutants et avancés qui ont besoin d'une solution d'analyse de données en ligne rapide et fiable. Vous pouvez facilement faire glisser et déposer vos valeurs choisies dans l'analyseur de datapine et générer une variété de tableaux et de graphiques avec une interface utilisateur efficace. Si vous êtes un analyste chevronné, vous voudrez peut-être explorer l'utilisation de SQL mode. Ce qui vous permet de créer vos propres requêtes tout en vous permettant de revenir rapidement au mode visuel. Le moteur de prévision d'analyse prédictive est un autre composant important. Bien qu'il existe de nombreux outils de prédiction disponibles, datapine offre le meilleur en termes de simplicité et de rapidité. Un graphique complet se déroulera avec les prévisions après avoir simplement défini l'entrée et la sortie de la prévision en fonction des points de données fournis et de la qualité du modèle choisi.
Il convient également de mentionner à quel point l'intelligence artificielle devient un outil indispensable dans les processus d'analyse d'aujourd'hui. Les réseaux de neurones, la reconnaissance des formes et les alertes de seuil vous avertiront dès qu'une anomalie commerciale survient. Ainsi, vous n'aurez pas à passer du temps à analyser manuellement de grandes quantités de données. Partagez facilement vos résultats avec toute personne ayant besoin de réponses rapides à tout type de requête commerciale via des tableaux de bord ou des rapports personnalisables.
#2. R-Studio
R est un langage créé par des statisticiens et est l'un des outils d'analyse de données les plus utilisés. Il a été créé en 1995 et est aujourd'hui l'un des programmes les plus utilisés pour l'analyse statistique et la science des données. Il est open-source et fonctionne sur une gamme de plates-formes, y compris Windows et macOS. L'environnement de développement intégré le plus répandu est RStudio. Le nettoyage des données de R, la réduction des données et la sortie du rapport d'analyse des données avec les fonctionnalités de démarquage de R. Cela en fait une aide analytique indispensable pour l'analyse des données générales et académiques.
Il est composé d'un vaste écosystème de plus de 10,000 XNUMX packages et extensions que vous pouvez parcourir par catégorie et utiliser pour effectuer des analyses statistiques telles que la régression, l'analyse conjointe, l'analyse de cluster factoriel, etc. R peut effectuer des opérations mathématiques complexes avec une seule commande. Faciliter la compréhension pour les personnes qui n'ont pas beaucoup d'expérience en programmation. Parce qu'il a une capacité efficace pour créer de superbes visualisations. Un certain nombre de bibliothèques graphiques, telles que ggplot et plotly, distinguent ce langage des autres dans la communauté statistique.
R était autrefois principalement utilisé dans le milieu universitaire, mais il a maintenant des applications dans les industries et les grandes entreprises telles que Google, Facebook, Twitter et Airbnb, pour n'en nommer que quelques-uns. R a une communauté large et active, grâce à un grand nombre de chercheurs, de scientifiques et de statisticiens qui l'utilisent.
#dix. Python
Python est assez facile à coder dans d'autres langages populaires comme Java, et sa syntaxe est très simple à apprendre, ce qui le rend populaire parmi les clients à la recherche d'une solution open source avec des méthodes de codage simples. Il s'agit d'analyse de données pour l'exploration, le nettoyage, la modélisation et la création d'algorithmes d'analyse en fonction de scénarios commerciaux. Python est un langage de haut niveau qui n'est pas sensible au processeur local de l'ordinateur. Ainsi, les programmeurs n'ont pas besoin de comprendre l'architecture du système ou de gérer la mémoire.
La portabilité de Python est une autre caractéristique notable. Il n'est pas nécessaire de créer un code complètement nouveau car les utilisateurs peuvent simplement exécuter le code sur plusieurs systèmes d'exploitation sans apporter de modifications. Python est un langage hautement portable puisque les programmeurs peuvent l'utiliser à la fois sur Windows et Mac OS X. Par conséquent, c'est un langage respecté et utilisable dans toutes les industries. Les organisations les plus populaires qui l'utilisent sont Spotify, Netflix, Dropbox et Reddit. Python devient une autorité reconnue pour les procédures d'analyse avancées, grâce à des fonctionnalités telles que l'exploration de texte et l'apprentissage automatique.
#4. Console SQL
SQL est un langage de programmation permettant de gérer et d'interroger des données dans des bases de données relationnelles. Par conséquent, il est particulièrement efficace pour gérer les données en tant qu'outil de base de données pour les analystes. C'est l'un des outils d'analyse dans de nombreuses analyses de rentabilisation et scénarios de données. Par conséquent, il est très populaire dans la communauté des sciences des données.
L'explication est simple : parce que la plupart des données se trouvent dans des bases de données relationnelles et que vous devez accéder à leur valeur et en déverrouiller la valeur. SQL est un élément essentiel du succès de l'entreprise, et les analystes qui le maîtrisent peuvent donner à leurs compétences un avantage concurrentiel. Il existe différents systèmes de gestion de bases de données relationnelles (basées sur SQL). Tels que MySQL, PostgreSQL, MS SQL et Oracle, et maîtrise de ces logiciels d'analyse de données. Ce serait extrêmement précieux pour tout analyste professionnel. Nous nous concentrerons sur MySQL Workbench car c'est le plus populaire.
#5. Atelier MySQL
Les analystes utilisent MySQL Workbench pour concevoir, modéliser et gérer visuellement les bases de données. Optimisez les requêtes SQL, administrez les configurations MySQL et utilisez une variété d'outils pour améliorer les performances des applications MySQL. Il vous permettra de créer et d'inspecter des bases de données et des objets (tels que des déclencheurs ou des procédures stockées), de configurer des serveurs, et bien plus encore. La sauvegarde et la restauration, ainsi que l'inspection des données d'audit, sont toutes des tâches simples. MySQL Workbench est une solution complète pour les analystes travaillant dans l'administration de bases de données relationnelles. Et les entreprises qui ont besoin de garder leurs bases de données propres et efficaces, ainsi que pour la migration de bases de données.
#5. Prévisions SAS
SAS Forecasting for Desktop s'est imposé comme l'un des programmes d'analyse de données les plus populaires et les plus sophistiqués. avec une variété de méthodologies de prévision telles que la réconciliation hiérarchique, la modélisation d'événements, l'analyse de simulation et la planification de scénarios.
Prévision, évolutivité et modélisation automatiques ; un référentiel de modèles infini ; une interface graphique facile à utiliser ; une console de modélisation d'événements ; et analyse de simulation. La préparation des données fait partie des sept aspects majeurs des procédures de prévision qu'elles proposent. SAS sélectionnera automatiquement des variables en fonction des variables que vous entrez dans le processus de modélisation pour générer des prévisions pour vous aider à comprendre ce qui se passe dans votre organisation.
De plus, ce package de données permet aux clients de faire un grand nombre de prévisions et d'automatiser leurs procédures en combinant les solutions SAS Forecast Server et Visual Forecasting. Puisque l'organisation existe depuis des décennies. Ils se sont imposés comme des figures d'autorité en matière d'analyse prédictive, il est donc logique de leur donner une chance.
#6. Modeleur de données Erwin (DM)
Dans un entrepôt de données et dans le cloud, Erwin DM travaille à la fois avec des données structurées et non structurées. Selon leur site Web officiel, il s'agit de "découvrir, visualiser, concevoir, distribuer et standardiser des actifs de données d'entreprise de haute qualité". Pour atteindre vos objectifs et vos exigences commerciales, Erwin peut vous aider à réduire les complications et à comprendre les sources de données. Ils fournissent également des processus automatisés qui vous permettent de développer automatiquement des modèles et des conceptions, réduisant les erreurs et augmentant l'efficacité. C'est l'un des outils d'analyse qui se concentre sur l'architecture des données. Et vous permet de développer des modèles de données logiques, conceptuels et physiques.
Des fonctionnalités supplémentaires comme une interface unique pour toutes vos données, qu'elles soient structurées ou non, dans un entrepôt de données ou dans le cloud. Rendez cette solution très adaptable à vos besoins analytiques. Le modélisateur de données Erwin est disponible en sept versions différentes. Ce qui le rend très adaptable pour les entreprises et les analystes qui ont besoin de fonctionnalités de modélisation de données distinctes.
Les analystes de données font-ils des maths ?
Une base solide en mathématiques est nécessaire pour réussir dans le domaine de l'analyse des données, comme c'est le cas pour toute autre entreprise scientifique. Avant de commencer une formation pour devenir analyste de données, il est recommandé de parfaire vos connaissances en mathématiques et, si nécessaire, d'apporter les améliorations nécessaires. Jetez un œil à la liste suivante pour certains aspects importants de la recherche :
Ai-je besoin de Python pour l'analyse de données ?
Il est temps pour vous de bouger, car les besoins en scientifiques des données et en personnes qui analysent les données devraient augmenter de plus de mille pour cent au cours des prochaines années. Apprendre et maîtriser Python est un must absolu si vous souhaitez poursuivre une carrière d'analyste de données ou faire progresser votre carrière vers celle de data scientist.
Quelles sont les 4 étapes de l'analyse de données ?
Pour cette raison, il est essentiel de comprendre les quatre couches d'analyse, décrites respectivement comme descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives.
Analyse descriptive.
Analyse diagnostique.
Analyses prédictives.
Analyse prescriptive.
SQL est-il un langage suffisant pour l'analyse de données ?
La connaissance de SQL est également requise des analystes de données afin qu'ils puissent comprendre les informations contenues dans les bases de données relationnelles telles qu'Oracle, Microsoft SQL et MySQL. Apprendre SQL est absolument nécessaire pour bien préparer et organiser les données. Par exemple, si les analystes doivent effectuer des analyses à l'aide de Big Data Tools, SQL est le langage qu'ils doivent maîtriser.
QFP
Quelles sont les 3 principales compétences d'un analyste de données ?
Compétences essentielles pour les analystes de données
- SQL. SQL, ou Structured Query Language, est le langage de base de données standard omniprésent dans l'industrie et est probablement la compétence la plus importante que les analystes de données doivent connaître. …
- Microsoft Excel.
- Esprit critique.
- R ou Python–Programmation statistique.
- Visualisation de données.
- Capacités de présentation.
- Apprentissage automatique.
À quel point l'analyse de données est-elle difficile ?
Comme je l'ai mentionné ci-dessus, l'analyse de données n'est pas un domaine difficile à percer car il n'est pas très académique et vous pouvez acquérir les compétences requises en cours de route. Cela signifie que vous devrez consacrer quelques heures par semaine à acquérir ces compétences afin de faire une transition de carrière efficace.
Puis-je apprendre l'analyse de données par moi-même ?
Oui, vous pouvez apprendre les bases de l'analyse de données par vous-même. Pour apprendre R, une personne ayant de l'expérience en programmation peut n'avoir besoin que d'une semaine d'études à temps partiel, tandis qu'un débutant aura probablement besoin de plus de trois semaines d'études à temps plein. Bien sûr, aucune de ces compétences n'est utilisée isolément.
L'analyse numérique est-elle difficile?
L'analyse Web est très difficile, essentiellement, car nous traitons des ensembles de données très complexes, des analyses statistiques, essayant de lier les données en ligne et hors ligne, la saisonnalité, etc. Il faut une personne très intelligente pour bien faire cela, sans faire d'erreurs.
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