Om verschillende IT-verantwoordelijkheden aan te kunnen, gebruiken hedendaagse bedrijven een verscheidenheid aan monitoring- en beheersoftware, waaronder front-end helpdeskbeheer, infrastructuurbewaking, cyberbeveiliging, projectbeheer en Active Directory-beheer. Elke dag creëert elk van deze applicaties gigabytes aan data. Bovendien brengt het allerlei uitdagingen met zich mee. Daarom hebben we dit bericht gewijd aan alles wat u moet weten over IT-analyse, tools, software en andere noodzakelijke informatie.
IT-analyse
IT-analyses zijn methoden voor het verzamelen, analyseren en rapporteren van gegevens die worden gebruikt in IT-activiteiten, -beheer en -strategieën om complexe patronen in de beschikbaarheid van IT-systemen en grote datasets te ontdekken, terwijl de prestaties worden verbeterd en realtime zakelijke inzichten worden geproduceerd. Het implementeren van de verschillende transformatieprojecten die vaak tot de IT-afdeling behoren, zal niet langer een ontbering of een mislukking zijn. Met de juiste analysesoftware kunt u uw gegevens in realtime beheren, zodat u over actuele, bruikbare statistieken beschikt om problemen vroeg genoeg te signaleren en direct aan te pakken.
Overzicht
Binnen bedrijven vormt zich een nieuwe reeks verbanden rond de manier waarop werknemers in data-, analyse-, IT- en operationele teams samenwerken. Is er een "juiste" methode om deze verbindingen op te zetten?
De traditionele scheidslijnen tussen de reikwijdte van IT en de verantwoordelijkheden van operationele divisies vervagen door data en analyses. Kijk eens naar de fundamentele missie van de moderne IT-afdeling: het absorberen van alle technologische "puinhoop" van het bedrijf (soms van vele afdelingen), het creëren van de vereiste competenties en het zorgen voor kostenbesparingen en efficiëntie. Nadat ze hun oorspronkelijke doel hebben bereikt, richten veel IT-bedrijven zich nu op de volgende stap, namelijk: innovatie.
Voer gegevens en analyses in, die de deur openen naar dergelijke creativiteit. Echter, gegevens is meestal eigendom van het bedrijf en analyses zijn alleen waardevol als ze worden gebruikt om zakelijke keuzes te onderbouwen, die ook eigendom zijn van het bedrijf. Het opnieuw afstemmen van rollen en verantwoordelijkheden is vaak vereist om IT te laten werken in de gegevens- en analyseomgeving.
Wat is Analytics en waarom wordt IT gebruikt?
Het vinden van betekenisvolle patronen in gegevens is het doel van het gebied van de informatica dat bekend staat als analyse, dat gebruik maakt van wiskunde, statistiek en machine learning. Het analyseproces, ook wel data-analyse genoemd, omvat het doorzoeken van enorme datasets om nieuwe informatie en inzichten te lokaliseren, interpreteren en communiceren.
Wat voor soort baan is analyse?
Gegevens die relevant zijn voor een bedrijf worden geanalyseerd door een bedrijfsanalist. Managementrapportage is het proces waarbij het management wordt voorzien van data-analyses over verschillende bedrijfsprocessen. Analist van bedrijfsstrategie: dit type dienstverband zal zich richten op het beoordelen van gegevens van het hele bedrijf en het geven van advies aan het management over de strategische richting van de organisatie.
Is analyse een harde vaardigheid?
Hoewel analytisch denken wordt gecategoriseerd als een vorm van zachte vaardigheid, zijn er bepaalde harde vaardigheden die u kunnen helpen om in het algemeen een betere analist te worden. Gegevensanalyse, onderzoek, creatieve probleemoplossing en effectieve communicatie zijn allemaal voorbeelden van analytische vaardigheden.
Is analyse een zware klus?
Data-analyse is noch een "harde" vaardigheid, noch een "zachte" vaardigheid; het is eerder een proces dat een combinatie van beide soorten vaardigheden omvat. Programmeertalen zoals Python, databasetools zoals Excel en datavisualisatietools zoals Tableau zijn enkele voorbeelden van de technische vaardigheden waarover een data-analist moet beschikken.
IT-analysesoftware
IT-analysesoftware is een van de meest gebruikte methoden voor gegevensanalyse. Deze software, die gespecialiseerd is in bedrijfsanalyses, is nuttig voor elke data-analist die kritieke resultaten moet evalueren, monitoren en rapporteren. Selfservice, voorspellende analyses en complexe SQL-modi maken deze oplossingen aanpasbaar aan elk begripsniveau zonder dat uitgebreide IT-interventie nodig is. Zonder business intelligence, zou onze lijst met data-IT-analysesoftware onvolledig zijn, en datapine is een voorbeeld dat voldoet aan de meeste behoeften van zowel beginnende als gevorderde gebruikers.
#1. Datapine
Datapine is een beroemd business intelligence-programma dat zich richt op het geven van eenvoudige maar krachtige analysefuncties aan beginners en gevorderde gebruikers die een snelle en betrouwbare oplossing voor online gegevensanalyse nodig hebben. U kunt de door u gekozen waarden eenvoudig slepen en neerzetten in Datapine's Analyzer en een verscheidenheid aan grafieken en grafieken genereren met een efficiënte gebruikersinterface. Als u een doorgewinterde analist bent, wilt u misschien de SQL modus. Hiermee kunt u uw eigen query's maken en tegelijkertijd snel teruggaan naar de visuele modus. De prognose-engine voor voorspellende analyses is een ander belangrijk onderdeel. Hoewel er veel voorspellingstools beschikbaar zijn, biedt datapine het beste op het gebied van eenvoud en snelheid. Een uitgebreide grafiek zal zich ontvouwen met prognoses na het definiëren van de invoer en uitvoer van de prognose op basis van aangeleverde datapunten en gekozen modelkwaliteit.
Het is ook vermeldenswaard hoe krachtig kunstmatige intelligentie een onmisbaar hulpmiddel wordt in de analyseprocessen van vandaag. Neurale netwerken, patroonherkenning en drempelwaarschuwingen zullen u op de hoogte stellen zodra zich een zakelijke anomalie voordoet. U hoeft dus geen tijd te besteden aan het handmatig analyseren van grote hoeveelheden gegevens. Deel uw bevindingen eenvoudig met iedereen die snel antwoord nodig heeft op elk type zakelijke vraag via dashboards of aanpasbare rapporten.
#2. R-Studio
R is een taal gemaakt door statistici en is een van de meest gebruikte tools voor data-analisten. Het werd opgericht in 1995 en is nu een van de meest gebruikte programma's voor statistische analyse en datawetenschap. Het is open-source en draait op verschillende platforms, waaronder Windows en macOS. De meest voorkomende geïntegreerde ontwikkelomgeving is RStudio. R's data-opschoning, datareductie en data-analyse rapportoutput met R markdown-functies. Het maakt het een onmisbare analytische helper voor zowel algemene als academische data-analyse.
Het bestaat uit een enorm ecosysteem van meer dan 10,000 pakketten en extensies die u per categorie kunt doorbladeren en gebruiken om statistische analyses uit te voeren, zoals regressie, conjunct-analyse, factorclusteranalyse, enzovoort. R kan complexe wiskundige bewerkingen uitvoeren met een enkele opdracht. Het is gemakkelijk te begrijpen voor mensen die niet veel programmeerervaring hebben. Omdat het een efficiënt vermogen heeft om geweldige visualisaties te bouwen. Een aantal grafische bibliotheken, zoals ggplot en plotly, onderscheiden deze taal van andere in de statistische gemeenschap.
R werd ooit vooral gebruikt in de academische wereld, maar heeft nu toepassingen in verschillende sectoren en grote bedrijven zoals: Kopen Google Reviews, Facebook, Twitter en Airbnb, om er maar een paar te noemen. R heeft een grote en actieve gemeenschap, dankzij een groot aantal onderzoekers, wetenschappers en statistici die er gebruik van maken.
#3. Python
Python is vrij eenvoudig te coderen naar andere populaire talen zoals Java, en de syntaxis is zeer eenvoudig te leren, waardoor het populair is bij klanten die op zoek zijn naar een open-sourceoplossing met eenvoudige coderingsmethoden. Dit is in gegevensanalyse voor algoritmen voor crawlen, opschonen, modelleren en bouwen van analyses, afhankelijk van bedrijfsscenario's. Python is een taal op hoog niveau die niet gevoelig is voor de lokale processor van de computer. Programmeurs hoeven dus niet de systeemarchitectuur te begrijpen of geheugen te beheren.
De draagbaarheid van Python is een ander opmerkelijk kenmerk. Het is niet nodig om volledig nieuwe code te bouwen, omdat gebruikers de code gewoon op verschillende besturingssystemen kunnen uitvoeren zonder enige wijzigingen aan te brengen. Python is een zeer draagbare taal omdat programmeurs het op zowel Windows als Mac OS X kunnen gebruiken. Het is daarom een gerespecteerde en bruikbare taal in alle sectoren. De meest populaire organisaties die het gebruiken, zijn Spotify, Netflix, Dropbox en Reddit. Python wordt een erkende autoriteit voor geavanceerde analyseprocedures, dankzij mogelijkheden als text mining en machine learning.
#4. SQL-console
SQL is een programmeertaal voor het beheren en opvragen van gegevens in relationele databases. Daarom is het vooral goed in het omgaan met gegevens als databasetool voor analisten. Het is een van de analistentools in tal van businesscases en datascenario's. Daarom is het erg populair in de datawetenschapsgemeenschap.
De verklaring is eenvoudig: omdat de meeste gegevens zich in relationele databases bevinden en u de waarde ervan moet openen en ontgrendelen. SQL is een essentieel onderdeel van zakelijk succes, en analisten die het beheersen, kunnen hun vaardigheden een concurrentievoordeel geven. Er bestaan verschillende relationele (SQL-gebaseerde) databasebeheersystemen. Zoals MySQL, PostgreSQL, MS SQL en Oracle, en het beheersen van deze data-analysesoftware. Dit zou enorm waardevol zijn voor elke professionele analist. We concentreren ons op MySQL Workbench omdat dit het populairst is.
#5. MySQL-werkbank
Analisten gebruiken MySQL Workbench om databases visueel te ontwerpen, modelleren en beheren. Optimaliseer SQL-query's, beheer MySQL-configuraties en gebruik een verscheidenheid aan tools om de prestaties van MySQL-applicaties te verbeteren. Hiermee kunt u databases en objecten (zoals triggers of opgeslagen procedures) maken en inspecteren, servers instellen en nog veel meer. Back-up en herstel, evenals inspectie van auditgegevens, zijn allemaal eenvoudige taken. MySQL Workbench is een complete oplossing voor analisten die werken in relationeel databasebeheer. En bedrijven die hun databases schoon en effectief moeten houden, evenals voor databasemigratie.
#5. SAS-voorspelling
SAS Forecasting for Desktop heeft zichzelf gevestigd als een van de meest populaire en geavanceerde data-analyseprogramma's. met een verscheidenheid aan prognosemethodologieën, zoals hiërarchische afstemming, gebeurtenismodellering, wat-als-analyse en scenarioplanning.
Automatische prognoses, schaalbaarheid en modellering; een oneindige modelrepository; een gebruiksvriendelijke GUI; een console voor het modelleren van gebeurtenissen; en wat-als-analyse. Gegevensvoorbereiding is een van de zeven belangrijkste aspecten van prognoseprocedures die ze bieden. SAS selecteert automatisch variabelen op basis van de variabelen die u invoert in het modelleringsproces om prognoses te genereren om u te helpen erachter te komen wat er in uw organisatie gebeurt.
Bovendien stelt dit datapakket klanten in staat een groot aantal prognoses te maken en hun procedures te automatiseren door de SAS Forecast Server en Visual Forecasting-oplossingen te combineren. Aangezien de organisatie al tientallen jaren bestaat. Ze hebben zichzelf gevestigd als autoriteit op het gebied van voorspellende analyses, dus het is logisch om ze een kans te geven.
#6. Erwin datamodelleur (DM)
In een datawarehouse en in de cloud werkt Erwin DM met zowel gestructureerde als ongestructureerde data. Volgens hun officiële website is het "ontdekken, visualiseren, ontwerpen, distribueren en standaardiseren van hoogwaardige zakelijke gegevensactiva". Om uw zakelijke doelen en eisen te bereiken, kan Erwin u helpen bij het verminderen van complicaties en het begrijpen van gegevensbronnen. Ze bieden ook geautomatiseerde processen waarmee u automatisch modellen en ontwerpen kunt ontwikkelen, waardoor fouten worden verminderd en de efficiëntie wordt verhoogd. Dit is een van de analistentools die zich richt op data-architectuur. En stelt u in staat om logische, conceptuele en fysieke datamodellen te ontwikkelen.
Extra features zoals één interface voor al je data, gestructureerd of ongestructureerd, in een datawarehouse of de cloud. Maak deze oplossing zeer aanpasbaar aan uw analytische behoeften. De Erwin datamodeller is er in zeven verschillende uitvoeringen. Hierdoor is het zeer aanpasbaar voor ondernemingen en analisten die verschillende functionaliteiten voor gegevensmodellering nodig hebben.
Doen data-analisten wiskunde?
Een solide basis in wiskunde is noodzakelijk voor succes op het gebied van data-analyse, net als voor elke andere wetenschappelijke onderneming. Voordat je aan de opleiding tot data-analist begint, is het aan te raden je wiskundige kennis op te frissen en waar nodig te verbeteren. Bekijk de volgende lijst voor enkele belangrijke facetten van onderzoek:
Heb ik Python nodig voor gegevensanalyse?
Het wordt tijd dat u in beweging komt, want de behoefte aan zowel datawetenschappers als mensen die data analyseren, zal naar verwachting de komende jaren met meer dan duizend procent toenemen. Leren en bedreven zijn in Python is een absolute must als je een carrière als data-analist wilt nastreven of je carrière wilt voortzetten naar die van een datawetenschapper.
Wat zijn de 4 stappen van data-analyse?
Daarom is het essentieel om inzicht te hebben in de vier analyselagen, die respectievelijk worden beschreven als beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief.
Beschrijvende analyses.
Diagnostische analyses.
Voorspellende analyse.
Prescriptieve analyses.
Is SQL een voldoende taal voor gegevensanalyse?
Kennis van SQL is ook vereist van data-analisten om de informatie in relationele databases zoals Oracle, Microsoft SQL en MySQL te begrijpen. Het leren van SQL is absoluut noodzakelijk om data goed voor te bereiden en te organiseren. Als analisten bijvoorbeeld analyses moeten uitvoeren met behulp van Big Data Tools, dan is SQL de taal waarmee ze vertrouwd moeten zijn.
FAQ
Wat zijn top 3 vaardigheden voor data-analisten?
Essentiële vaardigheden voor gegevensanalisten
- Sql. SQL, of Structured Query Language, is de alomtegenwoordige industriestandaard databasetaal en is mogelijk de belangrijkste vaardigheid voor data-analisten om te kennen. …
- Microsoft Excel.
- Kritisch denken.
- R of Python-statistisch programmeren.
- Data visualisatie.
- Presentatie vaardigheden.
- Machine leren.
Hoe moeilijk is data-analyse?
Zoals ik hierboven al zei, is data-analyse geen moeilijk gebied om in te breken, omdat het niet erg academisch is, en je kunt gaandeweg de benodigde vaardigheden leren. Dit betekent dat je een paar uur per week moet besteden om deze vaardigheden te leren om een effectieve carrièreswitch te maken.
Kan ik zelf Data Analytics leren?
Ja, u kunt zelf de basisprincipes van data-analyse leren. Om R te leren, heeft iemand met programmeerervaring misschien maar een week deeltijdstudie nodig, terwijl een beginner waarschijnlijk bijna drie weken voltijdstudie nodig heeft. Natuurlijk wordt geen van deze vaardigheden afzonderlijk gebruikt.
Is digitale analyse moeilijk?
Webanalyse is in wezen erg moeilijk, omdat we te maken hebben met zeer complexe gegevenssets, statistische analyse, proberen online en offline gegevens aan elkaar te koppelen, seizoensinvloeden en meer. Er is een heel slim persoon voor nodig om dit goed te doen, zonder fouten te maken.
Gerelateerde luchtvaartuigen
