Per gestire diverse responsabilità IT, le aziende di oggi utilizzano una vasta gamma di software di monitoraggio e gestione, tra cui la gestione dell'help desk front-end, il monitoraggio dell'infrastruttura, la sicurezza informatica, la gestione dei progetti e l'amministrazione di Active Directory. Ogni giorno, ciascuna di queste applicazioni crea gigabyte di dati. Inoltre, pone una serie di sfide. Pertanto, abbiamo dedicato questo post a tutto ciò che devi sapere su analisi IT, strumenti, software e altre informazioni necessarie.
Analisi informatica
Le analisi IT sono metodi per raccogliere, analizzare e riportare i dati utilizzati nelle operazioni, nella gestione e nelle strategie IT per scoprire modelli complessi nella disponibilità del sistema IT e in grandi set di dati, migliorando al contempo le prestazioni e producendo insight aziendali in tempo reale. L'implementazione dei vari progetti di trasformazione che spesso ricade sul reparto IT non sarà più una difficoltà o un fallimento. Con il giusto software di analisi, puoi gestire i tuoi dati in tempo reale in modo da avere metriche aggiornate e utili per individuare i problemi con sufficiente anticipo e affrontarli immediatamente.
Panoramica
All'interno delle aziende, si sta formando una nuova serie di connessioni attorno al modo in cui i dipendenti dei team di dati, analisi, IT e operazioni collaborano. Esiste un metodo "corretto" per impostare queste connessioni?
Le tradizionali linee di demarcazione tra l'ambito dell'IT e le responsabilità delle divisioni operative vengono offuscate da dati e analisi. Si consideri la missione fondamentale del moderno reparto IT: assorbire tutto il "casino" tecnologico dell'azienda (a volte da molti reparti), creare le competenze richieste e fornire risparmio ed efficienza. Dopo aver completato il loro obiettivo originale, molte aziende IT si stanno ora concentrando sul passaggio successivo, ovvero INNOVAZIONE.
Inserisci dati e analisi, che aprono le porte a tale creatività. Tuttavia, dati di solito è di proprietà dell'azienda e l'analisi è preziosa solo se utilizzata per informare le scelte aziendali, anch'esse "di proprietà" dell'azienda. Il riallineamento dei ruoli e delle responsabilità è spesso necessario affinché l'IT possa operare nell'ambiente di analisi e dati.
Che cos'è l'analisi e perché viene utilizzata l'IT?
Trovare modelli significativi nei dati è l'obiettivo dell'area dell'informatica nota come analisi, che impiega matematica, statistica e apprendimento automatico. Il processo di analisi, noto anche come analisi dei dati, include la vagliatura di enormi set di dati per individuare, interpretare e comunicare nuove informazioni e comprensione.
Che tipo di lavoro è Analytics?
I dati pertinenti a un'azienda vengono analizzati da un analista aziendale. Il reporting gestionale è il processo che fornisce alla direzione analisi dei dati su vari processi aziendali. Analista della strategia aziendale: questo tipo di impiego si concentrerà sulla valutazione dei dati provenienti da tutta l'azienda e sulla fornitura di consulenza al management sulla direzione strategica dell'organizzazione.
L'analisi è un'abilità difficile?
Sebbene il pensiero analitico sia classificato come una forma di soft skill, ci sono alcune hard skills che possono aiutarti a diventare un analista migliore in generale. L'analisi dei dati, la ricerca, la risoluzione creativa dei problemi e la comunicazione efficace sono tutti esempi di capacità analitiche.
L'analisi è un lavoro duro?
L'analisi dei dati non è né un'abilità “hard” né un'abilità “soft”; piuttosto, è un processo che incorpora una combinazione di entrambi questi tipi di abilità. Linguaggi di programmazione come Python, strumenti di database come Excel e strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau sono alcuni esempi delle capacità tecniche che un analista di dati deve possedere.
Software di analisi informatica
Il software di analisi IT è uno dei metodi di analisi dei dati più utilizzati. Questo software, specializzato in analisi aziendali, sarà utile per qualsiasi analista di dati che deve valutare, monitorare e riportare risultati critici. Self-service, analisi predittiva e modalità SQL complesse rendono queste soluzioni adattabili a qualsiasi livello di comprensione senza richiedere un ampio intervento IT. Senza business intelligence, il nostro elenco di software di analisi IT dei dati sarebbe incompleto e datapine è un esempio che soddisfa la maggior parte delle esigenze sia degli utenti principianti che avanzati.
# 1. Datapine
Datapine è un famoso programma di business intelligence che si concentra sulla fornitura di funzionalità di analisi di base ma potenti a utenti principianti e avanzati che richiedono una soluzione di analisi dei dati online rapida e affidabile. Puoi facilmente trascinare e rilasciare i valori scelti nell'analizzatore di datapine e generare una varietà di grafici e grafici con un'interfaccia utente efficiente. Se sei un analista esperto, potresti voler esplorare usando il SQL modalità. Ciò ti consente di creare le tue query e allo stesso tempo di tornare rapidamente alla modalità visiva. Il motore di previsione dell'analisi predittiva è un altro componente importante. Sebbene siano disponibili molti strumenti di previsione, datapine offre il meglio in termini di semplicità e velocità. Un grafico completo si aprirà con le previsioni dopo aver appena definito l'input e l'output della previsione in base ai punti dati forniti e alla qualità del modello scelta.
Vale anche la pena ricordare come la potente intelligenza artificiale stia diventando uno strumento indispensabile nei processi di analisi odierni. Le reti neurali, il riconoscimento dei modelli e gli avvisi di soglia ti avviseranno non appena si verifica un'anomalia aziendale. Quindi non dovrai perdere tempo ad analizzare manualmente grandi quantità di dati. Condividi facilmente i tuoi risultati con chiunque abbia bisogno di risposte rapide a qualsiasi tipo di domanda aziendale tramite dashboard o report personalizzabili.
#2. R-Studio
R è un linguaggio creato dagli statistici ed è uno degli strumenti di analisi dei dati più utilizzati. È stato creato nel 1995 ed è oggi uno dei programmi più utilizzati per l'analisi statistica e la scienza dei dati. È open source e funziona su una vasta gamma di piattaforme, inclusi Windows e macOS. L'ambiente di sviluppo integrato più diffuso è RStudio. La pulizia dei dati di R, la riduzione dei dati e l'analisi dei dati generano risultati con le funzionalità di riduzione di R. Lo rende un aiuto analitico indispensabile per l'analisi dei dati sia generali che accademici.
È costituito da un vasto ecosistema di oltre 10,000 pacchetti ed estensioni che puoi sfogliare per categoria e utilizzare per eseguire analisi statistiche come regressione, analisi congiunta, analisi del cluster di fattori e così via. R può eseguire complesse operazioni matematiche con un solo comando. Semplifica la comprensione per le persone che non hanno molta esperienza di programmazione. Perché ha un'efficiente capacità di creare fantastiche visualizzazioni. Diverse librerie grafiche, come ggplot e plotly, distinguono questo linguaggio dagli altri nella comunità statistica.
R era una volta utilizzato principalmente nel mondo accademico, ma ora ha applicazioni in settori e grandi aziende come Google, Facebook, Twitter e Airbnb, solo per citarne alcuni. R ha una comunità ampia e attiva, grazie a un gran numero di ricercatori, scienziati e statistici che lo utilizzano.
#3. Pitone
Python è abbastanza facile da codificare in altri linguaggi popolari come Java e la sua sintassi è molto semplice da imparare, rendendolo popolare tra i clienti che cercano una soluzione open source con semplici metodi di codifica. Questo è nell'analisi dei dati per la scansione, la pulizia, la modellazione e la creazione di algoritmi di analisi a seconda degli scenari aziendali. Python è un linguaggio di alto livello che non è suscettibile al processore locale del computer. Pertanto i programmatori non hanno bisogno di comprendere l'architettura del sistema o di gestire la memoria.
La portabilità di Python è un'altra caratteristica notevole. Non è necessario creare codice completamente nuovo perché gli utenti possono semplicemente eseguire il codice su più sistemi operativi senza apportare modifiche. Python è un linguaggio altamente portabile poiché i programmatori possono usarlo sia su Windows che su Mac OS X. Di conseguenza, è un linguaggio rispettato e utilizzabile in tutti i settori. Le organizzazioni più popolari che lo utilizzano sono Spotify, Netflix, Dropbox e Reddit. Python sta diventando un'autorità riconosciuta per le procedure di analisi avanzate, grazie a funzionalità come il text mining e l'apprendimento automatico.
#4. Console SQL
SQL è un linguaggio di programmazione per la gestione e l'interrogazione dei dati nei database relazionali. Pertanto, è particolarmente efficace nella gestione dei dati come strumento di database per gli analisti. È uno degli strumenti dell'analista in numerosi casi aziendali e scenari di dati. Quindi, è molto popolare nella comunità della scienza dei dati.
La spiegazione è semplice: perché la maggior parte dei dati si trova in database relazionali ed è necessario accedervi e sbloccarne il valore. SQL è una componente vitale del successo aziendale e gli analisti che lo padroneggiano possono dare alle proprie competenze un vantaggio competitivo. Esistono diversi sistemi di gestione di database relazionali (basati su SQL). Come MySQL, PostgreSQL, MS SQL e Oracle e la padronanza di questi software di analisi dei dati. Questo sarebbe immensamente prezioso per qualsiasi analista professionista. Ci concentreremo su MySQL Workbench perché è il più popolare.
#5. Banco di lavoro MySQL
Gli analisti utilizzano MySQL Workbench per progettare, modellare e gestire visivamente i database. Ottimizza le query SQL, amministra le configurazioni di MySQL e utilizza una varietà di strumenti per migliorare le prestazioni delle applicazioni MySQL. Ti consentirà di creare e ispezionare database e oggetti (come trigger o procedure memorizzate), configurare server e molto altro. Il backup e il ripristino, così come l'ispezione dei dati di audit, sono tutte attività semplici. MySQL Workbench è una soluzione completa per gli analisti che lavorano nell'amministrazione di database relazionali. E le aziende che devono mantenere i propri database puliti ed efficaci, nonché per la migrazione dei database.
#5. Previsioni SAS
SAS Forecasting for Desktop si è affermato come uno dei programmi di analisi dei dati più popolari e sofisticati. con una varietà di metodologie di previsione come la riconciliazione gerarchica, la modellazione degli eventi, l'analisi what-if e la pianificazione degli scenari.
Previsione automatica, scalabilità e modellazione; un repository di modelli infinito; una GUI facile da usare; una console di modellazione degli eventi; e l'analisi what-if. La preparazione dei dati è tra i sette aspetti principali delle procedure di previsione che offrono. SAS selezionerà automaticamente le variabili in base alle variabili che inserisci nel processo di modellazione per generare previsioni che ti aiutino a capire cosa sta succedendo nella tua organizzazione.
Inoltre, questo pacchetto di dati consente ai clienti di effettuare un numero enorme di previsioni e automatizzare le proprie procedure combinando le soluzioni SAS Forecast Server e Visual Forecasting. Dal momento che l'organizzazione esiste da decenni. Si sono affermati come figure di autorità dell'analisi predittiva, quindi ha senso dare loro una possibilità.
#6. Erwin modellatore di dati (DM)
In un data warehouse e nel cloud, Erwin DM lavora sia con dati strutturati che con dati non strutturati. Secondo il loro sito web ufficiale, si tratta di "scoprire, visualizzare, progettare, distribuire e standardizzare asset di dati aziendali di alta qualità". Per raggiungere i tuoi obiettivi e le tue esigenze aziendali, Erwin può aiutarti a ridurre le complicazioni e comprendere le fonti di dati. Forniscono inoltre processi automatizzati che consentono di sviluppare automaticamente modelli e progetti, riducendo gli errori e aumentando l'efficienza. Questo è uno degli strumenti di analisi che si concentra sull'architettura dei dati. E ti consente di sviluppare modelli di dati logici, concettuali e fisici.
Funzionalità aggiuntive come un'unica interfaccia per tutti i tuoi dati, strutturati o non strutturati, in un data warehouse o nel cloud. Rendi questa soluzione molto adattabile alle tue esigenze analitiche. Il modellatore di dati Erwin è disponibile in sette diverse versioni. Rendendolo molto adattabile per aziende e analisti che richiedono funzionalità di modellazione dei dati distinte.
Gli analisti di dati fanno matematica?
Una solida base in matematica è necessaria per il successo nel campo dell'analisi dei dati, proprio come lo è per qualsiasi altra attività scientifica. Prima di iniziare la formazione per diventare un analista di dati, si consiglia di rispolverare le proprie conoscenze matematiche e, se necessario, apportare i miglioramenti necessari. Dai un'occhiata al seguente elenco per alcuni aspetti importanti della ricerca:
Ho bisogno di Python per l'analisi dei dati?
È giunto il momento per te di fare una mossa, poiché si prevede che la necessità sia per i data scientist che per le persone che analizzano i dati aumenterà di oltre il mille percento nei prossimi anni. Imparare ed essere competenti in Python è un must assoluto se vuoi intraprendere una carriera come analista di dati o far avanzare la tua carriera a quella di uno scienziato dei dati.
Quali sono le 4 fasi dell'analisi dei dati?
Per questo motivo, è essenziale avere una comprensione dei quattro livelli di analisi, descritti rispettivamente come descrittivo, diagnostico, predittivo e prescrittivo.
Analisi descrittiva.
Analisi diagnostica.
Analisi predittiva.
Analisi prescrittiva.
SQL è un linguaggio sufficiente per l'analisi dei dati?
La conoscenza di SQL è richiesta anche agli analisti di dati affinché possano comprendere le informazioni contenute nei database relazionali come Oracle, Microsoft SQL e MySQL. L'apprendimento di SQL è assolutamente necessario per preparare e organizzare correttamente i dati. Ad esempio, se gli analisti devono eseguire analisi utilizzando Big Data Tools, SQL è il linguaggio con cui devono avere familiarità.
FAQ
Quali sono le 3 principali competenze per gli analisti di dati?
Competenze essenziali per analisti di dati
- SQL. SQL, o Structured Query Language, è l'onnipresente linguaggio di database standard del settore ed è forse l'abilità più importante da conoscere per gli analisti di dati. …
- Microsoft Excel.
- Pensiero critico.
- R o Python – Programmazione statistica.
- Visualizzazione dati.
- Abilità di presentazione.
- Apprendimento automatico.
Quanto è difficile l'analisi dei dati?
Come accennato in precedenza, l'analisi dei dati non è un campo difficile da approfondire perché non è altamente accademico e puoi apprendere le competenze richieste lungo il percorso. Ciò significa che dovrai dedicare un paio d'ore alla settimana per apprendere queste abilità al fine di effettuare un'efficace transizione di carriera.
Posso imparare l'analisi dei dati da solo?
Sì, puoi imparare i fondamenti dell'analisi dei dati da solo. Per imparare R, una persona con esperienza di programmazione potrebbe aver bisogno solo di una settimana di studio part-time, mentre un principiante avrà probabilmente bisogno di tre settimane di studio a tempo pieno. Naturalmente, nessuna di queste abilità viene utilizzata isolatamente.
L'analisi digitale è difficile?
L'analisi web è molto difficile, in sostanza, perché ci occupiamo di set di dati molto complessi, analisi statistiche, tentativi di collegare insieme dati online e offline, stagionalità e altro ancora. Ci vuole una persona molto intelligente per farlo bene, senza commettere errori.
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