Para lidar com diversas responsabilidades de TI, as empresas de hoje usam diversos softwares de monitoramento e gerenciamento, incluindo gerenciamento de suporte técnico front-end, monitoramento de infraestrutura, segurança cibernética, gerenciamento de projetos e administração do Active Directory. Todos os dias, cada um desses aplicativos cria gigabytes de dados. Além disso, apresenta uma variedade de desafios. Por isso, dedicamos este post para abordar tudo o que você precisa saber sobre análise de TI, ferramentas, software e outras informações necessárias.
Análise de TI
As análises de TI são métodos para coletar, analisar e relatar dados usados em operações, gerenciamento e estratégias de TI para descobrir padrões complexos na disponibilidade do sistema de TI e grandes conjuntos de dados, melhorando o desempenho e produzindo insights de negócios em tempo real. A implementação dos vários projetos transformacionais que muitas vezes cabem ao departamento de TI não será mais uma dificuldade ou um fracasso. Com o software de análise certo, você pode gerenciar seus dados em tempo real para ter métricas úteis e atualizadas para identificar problemas com antecedência suficiente e resolvê-los imediatamente.
Visão geral
Dentro das empresas, um novo conjunto de conexões está se formando em torno de como os funcionários das equipes de dados, análise, TI e operações colaboram. Existe um método “correto” para configurar essas conexões?
As linhas tradicionais de demarcação entre o escopo de TI e as responsabilidades das divisões operacionais estão sendo borradas por dados e análises. Considere a missão fundamental do departamento de TI moderno: absorver toda a “bagunça” tecnológica da empresa (às vezes de muitos departamentos), criar as competências necessárias e proporcionar economia de custos e eficiência. Depois de completar seu objetivo original, muitas empresas de TI estão agora se concentrando na próxima etapa, que é inovação.
Insira dados e análises, que abrem as portas para essa criatividade. No entanto, dados, geralmente é de propriedade da empresa, e a análise só é valiosa se for utilizada para informar as escolhas de negócios, que também são “propriedade” da empresa. O realinhamento de funções e responsabilidades é frequentemente necessário para que a TI opere no ambiente de dados e análises.
O que é Analytics e por que a TI é usada?
Encontrar padrões significativos nos dados é o objetivo da área da ciência da computação conhecida como análise, que emprega matemática, estatística e aprendizado de máquina. O processo de análise, também conhecido como análise de dados, inclui a análise de enormes conjuntos de dados para localizar, interpretar e comunicar novas informações e compreensão.
Que tipo de trabalho é Analytics?
Os dados pertinentes a uma empresa são analisados por um analista de negócios. O relatório gerencial é o processo de fornecer ao gerenciamento análises de dados em vários processos de negócios. Analista de estratégia corporativa: esse tipo de emprego se concentrará na avaliação de dados de toda a empresa e no aconselhamento à administração sobre a direção estratégica da organização.
Analytics é uma habilidade difícil?
Embora o pensamento analítico seja categorizado como uma forma de soft skill, existem certas hard skills que podem ajudá-lo a se tornar um analista melhor em geral. Análise de dados, pesquisa, solução criativa de problemas e comunicação eficaz são exemplos de habilidades analíticas.
Analytics é um trabalho difícil?
A análise de dados não é uma habilidade “hard” e não é uma habilidade “soft”; ao contrário, é um processo que incorpora uma combinação desses dois tipos de habilidades. Linguagens de programação como Python, ferramentas de banco de dados como Excel e ferramentas de visualização de dados como Tableau são alguns exemplos das habilidades técnicas que um analista de dados deve possuir.
Software de análise de TI
O software de análise de TI é um dos métodos mais utilizados de análise de dados. Este software, especializado em análise de negócios, será útil para qualquer analista de dados que precise avaliar, monitorar e relatar resultados críticos. Autoatendimento, análise preditiva e modos SQL complexos tornam essas soluções adaptáveis a qualquer nível de compreensão sem exigir intervenção extensiva de TI. Sem inteligência de negócios, nossa lista de software de análise de TI de dados estaria incompleta, e o datapine é um exemplo que atende à maioria das necessidades de usuários iniciantes e avançados.
#1. datapine
O Datapine é um famoso programa de inteligência de negócios que se concentra em fornecer recursos de análise básicos, porém poderosos, para usuários iniciantes e avançados que precisam de uma solução de análise de dados online rápida e confiável. Você pode facilmente arrastar e soltar os valores escolhidos no analisador do datapine e gerar uma variedade de tabelas e gráficos com uma interface de usuário eficiente. Se você for um analista experiente, talvez queira explorar usando o SQL modo. O que permite que você crie suas próprias consultas, além de permitir que você volte rapidamente ao modo visual. O mecanismo de previsão de análise preditiva é outro componente importante. Embora existam muitas ferramentas de previsão disponíveis, o datapine oferece o melhor em termos de simplicidade e velocidade. Um gráfico abrangente será desdobrado com as previsões após apenas definir a entrada e a saída da previsão com base nos pontos de dados fornecidos e na qualidade do modelo escolhido.
Também vale a pena mencionar o quão poderosa a inteligência artificial está se tornando uma ferramenta indispensável nos processos de análise de hoje. Redes neurais, reconhecimento de padrões e alertas de limite irão notificá-lo assim que surgir uma anomalia nos negócios. Assim, você não precisará gastar tempo analisando manualmente grandes quantidades de dados. Compartilhe facilmente suas descobertas com qualquer pessoa que precise de respostas rápidas para qualquer tipo de consulta de negócios por meio de painéis ou relatórios personalizáveis.
#2. Estúdio R
R é uma linguagem criada por estatísticos e é uma das ferramentas de análise de dados mais utilizadas. Foi criado em 1995 e hoje é um dos programas mais utilizados para análise estatística e ciência de dados. É de código aberto e é executado em uma variedade de plataformas, incluindo Windows e macOS. O ambiente de desenvolvimento integrado mais prevalente é o RStudio. Limpeza de dados do R, redução de dados e saída do relatório de análise de dados com recursos de remarcação do R. Isso o torna um auxiliar analítico indispensável para análise de dados gerais e acadêmicos.
É composto por um vasto ecossistema de mais de 10,000 pacotes e extensões que você pode navegar por categoria e usar para fazer análises estatísticas como regressão, análise conjunta, análise de cluster de fatores e assim por diante. R pode fazer operações matemáticas complexas com um único comando. Facilitando a compreensão para pessoas que não têm muita experiência em programação. Porque tem uma capacidade eficiente de construir ótimas visualizações. Várias bibliotecas gráficas, como ggplot e plotly, distinguem essa linguagem de outras na comunidade estatística.
O R já foi usado principalmente na academia, mas agora tem aplicações em indústrias e grandes corporações, como Google, Facebook, Twitter e Airbnb, para citar alguns. R tem uma comunidade grande e ativa, graças a um grande número de pesquisadores, cientistas e estatísticos que o utilizam.
# 3. Pitão
Python é bastante fácil de codificar para outras linguagens populares como Java, e sua sintaxe é muito simples de aprender, tornando-a popular entre os clientes que procuram uma solução de código aberto com métodos de codificação simples. Isso está na análise de dados para rastreamento, limpeza, modelagem e construção de algoritmos de análise, dependendo dos cenários de negócios. Python é uma linguagem de alto nível que não é suscetível ao processador local do computador. Assim, os programadores não precisam entender a arquitetura do sistema ou gerenciar a memória.
A portabilidade do Python é outra característica notável. Não é necessário construir um código completamente novo porque os usuários podem simplesmente executar o código em vários sistemas operacionais sem fazer nenhuma modificação. Python é uma linguagem altamente portátil, pois os programadores podem usá-la tanto no Windows quanto no Mac OS X. Consequentemente, é uma linguagem respeitada e utilizável em todos os setores. As organizações mais populares que o utilizam são Spotify, Netflix, Dropbox e Reddit. O Python está se tornando uma autoridade reconhecida para procedimentos avançados de análise, graças a recursos como mineração de texto e aprendizado de máquina.
#4. Console SQL
SQL é uma linguagem de programação para gerenciar e consultar dados em bancos de dados relacionais. Portanto, é especialmente bom para lidar com dados como uma ferramenta de banco de dados para analistas. É uma das ferramentas de analista em vários casos de negócios e cenários de dados. Por isso, é muito popular na comunidade de ciência de dados.
A explicação é simples: porque a maioria dos dados está em bancos de dados relacionais e você precisa acessar e desbloquear seu valor. O SQL é um componente vital do sucesso corporativo, e os analistas que o dominam podem dar ao seu conjunto de habilidades uma vantagem competitiva. Existem diferentes sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (baseados em SQL). Como MySQL, PostgreSQL, MS SQL e Oracle, e dominar esses softwares de análise de dados. Isso seria imensamente valioso para qualquer analista profissional. Vamos nos concentrar no MySQL Workbench porque é o mais popular.
#5. Ambiente de trabalho MySQL
Os analistas usam o MySQL Workbench para projetar, modelar e gerenciar visualmente bancos de dados. Otimize consultas SQL, administre configurações do MySQL e empregue uma variedade de ferramentas para melhorar o desempenho do aplicativo MySQL. Ele permitirá que você crie e inspecione bancos de dados e objetos (como gatilhos ou procedimentos armazenados), configure servidores e muito mais. Backup e recuperação, bem como inspeção de dados de auditoria, são tarefas simples. MySQL Workbench é uma solução completa para analistas que trabalham na administração de banco de dados relacional. E empresas que precisam manter seus bancos de dados limpos e eficazes, bem como para migração de banco de dados.
#5. Previsão SAS
O SAS Forecasting for Desktop se estabeleceu como um dos programas de análise de dados mais populares e sofisticados. com uma variedade de metodologias de previsão, como reconciliação hierárquica, modelagem de eventos, análise hipotética e planejamento de cenários.
Previsão automática, escalabilidade e modelagem; um repositório de modelo infinito; uma GUI fácil de usar; um console de modelagem de eventos; e análise hipotética. A preparação de dados está entre os sete principais aspectos dos procedimentos de previsão que eles oferecem. O SAS selecionará variáveis automaticamente com base nas variáveis que você inserir no processo de modelagem para gerar previsões para ajudá-lo a descobrir o que está acontecendo em sua organização.
Além disso, este pacote de dados permite que os clientes façam um grande número de previsões e automatizem seus procedimentos combinando as soluções SAS Forecast Server e Visual Forecasting. Desde que a organização existe há décadas. Eles se estabeleceram como figuras de autoridade em análise preditiva, portanto, faz sentido dar uma chance a eles.
#6. Modelador de dados Erwin (DM)
Em um data warehouse e na nuvem, o Erwin DM trabalha com dados estruturados e não estruturados. De acordo com o site oficial, é para “descobrir, visualizar, projetar, distribuir e padronizar ativos de dados corporativos de alta qualidade”. Para atingir seus objetivos e demandas de negócios, a Erwin pode ajudá-lo a reduzir complicações e entender as fontes de dados. Eles também fornecem processos automatizados que permitem desenvolver modelos e projetos automaticamente, reduzindo erros e aumentando a eficiência. Esta é uma das ferramentas do analista que se concentra na arquitetura de dados. E permite que você desenvolva modelos de dados lógicos, conceituais e físicos.
Recursos adicionais como uma única interface para todos os seus dados, sejam eles estruturados ou não estruturados, em um data warehouse ou na nuvem. Torne esta solução muito adaptável às suas necessidades analíticas. O modelador de dados Erwin vem em sete versões diferentes. Tornando-o muito adaptável para empresas e analistas que requerem funcionalidades distintas de modelagem de dados.
Os analistas de dados fazem matemática?
Uma base sólida em matemática é necessária para o sucesso no campo da análise de dados, assim como para qualquer outro empreendimento científico. Antes de iniciar o treinamento para se tornar um analista de dados, é recomendável que você atualize seus conhecimentos de matemática e, se necessário, faça as melhorias necessárias. Dê uma olhada na lista a seguir para algumas facetas importantes da pesquisa:
Preciso de Python para análise de dados?
É hora de você agir, pois a necessidade de cientistas de dados e pessoas que analisam dados deve aumentar em mais de mil por cento nos próximos anos. Aprender e ser proficiente em Python é uma necessidade absoluta se você deseja seguir uma carreira como analista de dados ou avançar em sua carreira para a de cientista de dados.
Quais são as 4 etapas da análise de dados?
Por isso, é essencial ter uma compreensão das quatro camadas de análise, que são descritas como descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas, respectivamente.
Análise descritiva.
Análise diagnóstica.
Análise preditiva.
Análise prescritiva.
O SQL é uma linguagem suficiente para análise de dados?
O conhecimento de SQL também é exigido dos analistas de dados para que eles compreendam as informações contidas em bancos de dados relacionais como Oracle, Microsoft SQL e MySQL. Aprender SQL é absolutamente necessário para preparar e organizar dados adequadamente. Por exemplo, se os analistas precisam fazer análises usando Big Data Tools, o SQL é a linguagem com a qual eles precisam estar familiarizados.
Perguntas frequentes
Quais são as 3 principais habilidades do analista de dados?
Habilidades essenciais para analistas de dados
- SQL. SQL, ou Structured Query Language, é a linguagem de banco de dados padrão do setor onipresente e é possivelmente a habilidade mais importante para os analistas de dados conhecerem. …
- Microsoft Excel.
- Pensamento crítico.
- R ou Python–Programação Estatística.
- Visualização de dados.
- Habilidades de apresentação.
- Aprendizado de Máquina.
Quão difícil é a análise de dados?
Como mencionei acima, a análise de dados não é um campo difícil de entrar porque não é altamente acadêmico e você pode aprender as habilidades necessárias ao longo do caminho. Isso significa que você precisará dedicar algumas horas por semana para aprender essas habilidades para fazer uma transição de carreira eficaz.
Posso aprender análise de dados por conta própria?
Sim, você pode aprender os fundamentos da análise de dados por conta própria. Para aprender R, uma pessoa com experiência em programação pode precisar de apenas uma semana de estudo em meio período, enquanto um iniciante provavelmente precisará de cerca de três semanas de estudo em período integral. É claro que nenhuma dessas habilidades é usada isoladamente.
A análise digital é difícil?
A análise da Web é muito difícil, em essência, porque lidamos com conjuntos de dados muito complexos, análises estatísticas, tentando vincular dados online e offline, sazonalidade e muito mais. É preciso uma pessoa muito inteligente para fazer isso bem, sem cometer erros.
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