多様なIT責任を処理するために、今日の企業は、フロントエンドヘルプデスク管理、インフラストラクチャ監視、サイバーセキュリティ、プロジェクト管理、ActiveDirectory管理などのさまざまな監視および管理ソフトウェアを使用しています。 毎日、これらの各アプリケーションはギガバイトのデータを作成します。 また、さまざまな課題があります。 したがって、この投稿は、IT分析、ツール、ソフトウェア、およびその他の必要な情報について知っておく必要のあるすべてに対処するために捧げられています。
IT分析
IT分析は、IT運用、管理、および戦略で使用されるデータを収集、分析、およびレポートして、パフォーマンスを向上させ、リアルタイムのビジネス洞察を生成しながら、ITシステムの可用性と大規模なデータセットの複雑なパターンを発見する方法です。 IT部門によくあるさまざまな変革プロジェクトを実装することは、もはや困難でも失敗でもありません。 適切な分析ソフトウェアを使用すると、データをリアルタイムで管理して、問題を早期に発見し、すぐに対処するための最新の有用なメトリックを取得できます。
概要
企業内では、データ、分析、IT、および運用チームのワーカーがどのようにコラボレーションするかを中心に、新しい一連の接続が形成されています。 これらの接続を設定するための「正しい」方法はありますか？
ITの範囲と運用部門の責任の間の従来の境界線は、データと分析によって曖昧になっています。 現代のIT部門の基本的な使命を考えてみてください。それは、会社のテクノロジーの「混乱」をすべて吸収し（多くの部門から）、必要な能力を生み出し、コスト削減と効率を提供することです。 当初の目標を達成した後、多くのITビジネスは現在次のステップに焦点を合わせています。 革新.
そのような創造性への扉を開くデータと分析を入力してください。 でも、 データ 通常、分析は会社が所有しており、分析は、会社が「所有」するビジネスの選択肢を知らせるために利用される場合にのみ価値があります。 IT がデータおよび分析環境で運用するには、役割と責任の再調整が必要になることがよくあります。
分析とは何か、なぜ IT が使用されるのか?
データの意味のあるパターンを見つけることは、数学、統計、機械学習を使用する分析として知られるコンピューター サイエンスの分野の目標です。 データ分析とも呼ばれる分析のプロセスには、新しい情報と理解を見つけ、解釈し、伝達するために、膨大なデータセットをふるいにかけることが含まれます。
アナリティクスってどんな仕事？
企業に関連するデータは、ビジネス アナリストによって分析されます。 管理レポートは、さまざまなビジネスプロセスに関するデータ分析を管理に提供するプロセスです。 企業戦略のアナリスト: このタイプの雇用は、会社全体からのデータを評価し、組織の戦略的方向性について経営陣にアドバイスを提供することに重点を置いています。
分析は難しいスキルですか?
分析的思考はソフト スキルの一種に分類されますが、全体的に優れたアナリストになるのに役立つ特定のハード スキルがあります。 データ分析、研究、創造的な問題解決、効果的なコミュニケーションはすべて、分析スキルの例です。
分析は難しい仕事ですか?
データ分析は「ハード」スキルでも「ソフト」スキルでもありません。 むしろ、これら両方のタイプのスキルを組み合わせたプロセスです。 Python などのプログラミング言語、Excel などのデータベース ツール、Tableau などのデータ視覚化ツールは、データ アナリストが持つべき技術的能力の例です。
IT分析ソフトウェア
IT分析ソフトウェアは、最も広く使用されているデータ分析方法のXNUMXつです。 このソフトウェアはビジネス分析に特化しており、重要な結果を評価、監視、および報告する必要のあるデータアナリストに役立ちます。 セルフサービス、予測分析、および複雑なSQLモードにより、これらのソリューションは、ITの広範な介入を必要とせずに、あらゆるレベルの理解に適応できます。 それなし ビジネス・インテリジェンス、データIT分析ソフトウェアのリストは不完全であり、datapineは、初心者と上級ユーザーの両方のニーズのほとんどを満たすXNUMXつの例です。
＃1。 データパイン
Datapineは、迅速で信頼性の高いオンラインデータ分析ソリューションを必要とする初心者および上級ユーザーに基本的かつ強力な分析機能を提供することに焦点を当てた有名なビジネスインテリジェンスプログラムです。 選択した値をdatapineのAnalyzerに簡単にドラッグアンドドロップし、効率的なユーザーインターフェイスを使用してさまざまなチャートやグラフを生成できます。 経験豊富なアナリストの場合は、 SQL モード。 これにより、独自のクエリを作成しながら、ビジュアル モードにすばやく戻ることができます。 予測分析予測エンジンは、もう XNUMX つの重要なコンポーネントです。 利用可能な予測ツールは多数ありますが、datapine はシンプルさと速度の点で最高のものを提供します。 提供されたデータ ポイントと選択されたモデルの品質に基づいて予測の入力と出力を定義するだけで、包括的なチャートが予測とともに展開されます。
また、今日の分析プロセスにおいて、いかに強力な人工知能が不可欠なツールになりつつあるかについても言及する価値があります。 ニューラルネットワーク、パターン認識、およびしきい値アラートは、ビジネスの異常が発生するとすぐに通知します。 したがって、膨大な量のデータを手動で分析するために時間を費やす必要はありません。 ダッシュボードまたはカスタマイズ可能なレポートを介して、あらゆるタイプのビジネスクエリに迅速に回答する必要がある人と、調査結果を簡単に共有できます。
＃2。 R-Studio
Rは統計家によって作成された言語であり、最も使用されているデータ分析ツールの1995つです。 XNUMX年に作成され、現在、統計分析とデータサイエンスで最も広く使用されているプログラムのXNUMXつです。 オープンソースであり、WindowsやmacOSなどのさまざまなプラットフォームで動作します。 最も普及している統合開発環境はRStudioです。 Rのデータクレンジング、データ削減、およびRマークダウン機能を備えたデータ分析レポート出力。 これは、一般的なデータ分析と学術的なデータ分析の両方に不可欠な分析ヘルパーになります。
10,000を超えるパッケージと拡張機能の広大なエコシステムで構成されており、カテゴリ別に参照して、回帰、コンジョイント分析、因子クラスター分析などの統計分析を行うことができます。 Rは、XNUMXつのコマンドで複雑な数学演算を実行できます。 プログラミングの経験があまりない人でもわかりやすくなります。 それは素晴らしい視覚化を構築する効率的な能力を持っているからです。 ggplotやplotlyなどの多くのグラフィカルライブラリは、この言語を統計コミュニティの他の言語と区別します。
Rは、かつては主に学界で使用されていましたが、現在では、次のような業界や大企業全体に適用されています。 でログイン、Facebook、Twitter、Airbnbなど。 Rには、それを使用する多数の研究者、科学者、統計家のおかげで、大規模で活発なコミュニティがあります。
＃3。 Python
Pythonは、Javaなどの他の一般的な言語へのコーディングが非常に簡単であり、その構文は非常に簡単に習得できるため、単純なコーディング方法を備えたオープンソースソリューションを探している顧客の間で人気があります。 これは、ビジネスシナリオに応じて、クロール、クリーニング、モデリング、および構築分析アルゴリズムのデータ分析に含まれます。 Pythonは、コンピューターのローカルプロセッサーの影響を受けない高級言語です。 したがって、プログラマーはシステムアーキテクチャを理解したり、メモリを管理したりする必要はありません。
Pythonの移植性はもうXNUMXつの注目すべき特徴です。 ユーザーは変更を加えずに複数のオペレーティングシステムでコードを実行できるため、完全に新しいコードを作成する必要はありません。 Pythonは、プログラマーがWindowsとMac OS Xの両方で使用できるため、移植性の高い言語です。したがって、Pythonは、業界全体で尊敬され、使用できる言語です。 それを使用している最も人気のある組織は、Spotify、Netflix、Dropbox、およびRedditです。 Pythonは、テキストマイニングや機械学習などの機能のおかげで、高度な分析手順の権威として認められるようになっています。
＃4。 SQLコンソール
SQLは、リレーショナルデータベースのデータを管理およびクエリするためのプログラミング言語です。 したがって、アナリスト向けのデータベースツールとしてデータを処理するのに特に優れています。 これは、多くのビジネスケースやデータシナリオにおけるアナリストツールのXNUMXつです。 したがって、データサイエンスコミュニティで非常に人気があります。
説明は簡単です。ほとんどのデータはリレーショナルデータベースにあり、その値にアクセスしてロックを解除する必要があるためです。 SQLは企業の成功に欠かせない要素であり、SQLを習得したアナリストは、スキルセットに競争力を与える可能性があります。 さまざまなリレーショナル（SQLベース）データベース管理システムが存在します。 MySQL、PostgreSQL、MS SQL、Oracleなど、これらのデータ分析ソフトウェアを習得します。 これは、プロのアナリストにとって非常に価値があります。 MySQL Workbenchが最も人気があるため、ここではそれに集中します。
＃5。 MySQL Workbench
アナリストはMySQLWorkbenchを使用して、データベースを視覚的に設計、モデル化、および管理します。 SQLクエリを最適化し、MySQLセットアップを管理し、さまざまなツールを使用してMySQLアプリケーションのパフォーマンスを向上させます。 これにより、データベースとオブジェクト（トリガーやストアドプロシージャなど）の作成と検査、サーバーのセットアップなどを行うことができます。 バックアップとリカバリ、および監査データの検査はすべて単純なタスクです。 MySQL Workbenchは、リレーショナルデータベース管理で作業するアナリスト向けの完全なソリューションです。 また、データベースの移行だけでなく、データベースをクリーンで効果的に維持する必要がある企業。
＃5。 SAS予測
SAS Forecasting for Desktop は、最も人気のある洗練されたデータ分析プログラムの XNUMX つとしての地位を確立しています。 階層調整、イベント モデリング、what-if 分析、シナリオ プランニングなど、さまざまな予測手法を使用します。
自動予測、スケーラビリティ、およびモデリング。 無限のモデル リポジトリ。 使いやすい GUI。 イベント モデリング コンソール。 そしてもしも分析。 データの準備は、彼らが提供する予測手順の XNUMX つの主要な側面の XNUMX つです。 SAS は、モデリング プロセスで入力した変数に基づいて変数を自動的に選択し、組織で何が起こっているかを把握するのに役立つ予測を生成します。
さらに、このデータパッケージを使用すると、SAS ForecastServerとVisualForecastingソリューションを組み合わせることで、顧客は膨大な数の予測を行い、手順を自動化できます。 組織は何十年も前から存在しています。 彼らは予測分析の権威者としての地位を確立しているので、彼らに試してみるのは理にかなっています。
＃6。 Erwin データモデラー (DM)
データ ウェアハウスとクラウドで、Erwin DM は構造化データと非構造化データの両方を処理します。 同社の公式 Web サイトによると、それは「高品質のエンタープライズ データ資産を発見、視覚化、設計、配布、および標準化すること」です。 ビジネスの目標と要求を達成するために、Erwin は複雑さを軽減し、データ ソースを理解するのに役立ちます。 また、モデルと設計を自動的に開発できる自動化されたプロセスを提供し、エラーを減らして効率を高めます。 これは、データ アーキテクチャに焦点を当てたアナリスト ツールの XNUMX つです。 また、論理的、概念的、および物理的なデータ モデルを開発できます。
構造化されているかどうかにかかわらず、データ ウェアハウスまたはクラウド内のすべてのデータに対する単一のインターフェイスなどの追加機能。 このソリューションを分析ニーズに非常に適応させてください。 Erwin データ モデラーには、XNUMX つの異なるバージョンがあります。 明確なデータ モデリング機能を必要とする企業やアナリストにとって、非常に適応性が高いものになっています。
データ アナリストは数学を行いますか?
データ分析の分野で成功するには、他の科学的取り組みと同様に、数学の強固な基盤が必要です。 データ アナリストになるためのトレーニングを開始する前に、数学の知識をブラッシュ アップし、必要に応じて改善することをお勧めします。 研究のいくつかの重要な側面については、次のリストをご覧ください。
データ分析には Python が必要ですか?
データ サイエンティストとデータを分析する人々の両方に対するニーズは、今後数年間で XNUMX% 以上拡大すると予想されているため、行動を起こす時が来ました。 データ アナリストとしてのキャリアを追求したい場合、またはデータ サイエンティストのキャリアを進めたい場合は、Python を学び、習熟していることは絶対に必要です。
データ分析の 4 つのステップとは?
このため、分析の XNUMX つのレイヤーを理解することが不可欠です。これらのレイヤーは、それぞれ記述的、診断的、予測的、規範的と表現されます。
記述的分析。
診断分析。
予測分析。
規範的分析。
SQL はデータ分析に十分な言語ですか?
Oracle、Microsoft SQL、MySQL などのリレーショナル データベースに含まれる情報を理解するには、データ アナリストにも SQL の知識が必要です。 データを適切に準備および整理するには、SQL の学習が不可欠です。 たとえば、アナリストがビッグ データ ツールを使用して分析を行う必要がある場合、SQL は精通している必要がある言語です。
よくある質問
データアナリストのトップ3スキルは何ですか？
データアナリストに不可欠なスキル
- SQL。 SQL（Structured Query Language）は、業界標準のデータベース言語であり、データアナリストが知っておくべき最も重要なスキルである可能性があります。 …
- マイクロソフトエクセル。
- 批判的思考。
- RまたはPython-統計プログラミング。
- データの視覚化。
- プレゼンテーション能力。
- 機械学習。
データ分析はどれくらい難しいですか？
前述したように、データ分析は高度な学術的ではないため、侵入するのは難しい分野ではなく、その過程で必要なスキルを学ぶことができます。 これは、効果的なキャリアの移行を行うために、これらのスキルを学ぶために毎週数時間を費やす必要があることを意味します。
自分でデータ分析を学ぶことはできますか？
はい、あなたは自分でデータ分析の基礎を学ぶことができます。 Rを学ぶには、プログラミングの経験がある人はXNUMX週間のパートタイムの勉強しか必要としないかもしれませんが、初心者はXNUMX週間近くのフルタイムの勉強が必要になるでしょう。 もちろん、これらのスキルのいずれも単独で使用されることはありません。
デジタル分析は難しいですか？
Web分析は、本質的に非常に困難です。これは、非常に複雑なデータセット、統計分析、オンラインとオフラインのデータを結び付けようとすること、季節性などを扱うためです。 間違いを犯さずにこれをうまくやるには、非常に賢い人が必要です。
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