Чтобы справиться с разнообразными ИТ-задачами, современные компании используют различное программное обеспечение для мониторинга и управления, включая внешнее управление справочной службой, мониторинг инфраструктуры, кибербезопасность, управление проектами и администрирование Active Directory. Каждый день каждое из этих приложений создает гигабайты данных. Кроме того, он ставит различные задачи. Поэтому мы посвятили этот пост тому, чтобы рассказать обо всем, что вам нужно знать об ИТ-аналитике, инструментах, программном обеспечении и другой необходимой информации.
ИТ-аналитика
ИТ-аналитика — это методы сбора, анализа и составления отчетов о данных, используемых в ИТ-операциях, управлении и стратегиях для обнаружения сложных моделей доступности ИТ-систем и больших наборов данных при одновременном повышении производительности и получении бизнес-аналитики в режиме реального времени. Реализация различных трансформационных проектов, которые часто ложатся на плечи ИТ-отдела, больше не будет проблемой или неудачей. С помощью подходящего программного обеспечения для аналитики вы можете управлять своими данными в режиме реального времени, чтобы иметь актуальные и полезные показатели для своевременного выявления проблем и их немедленного устранения.
Обзор
Внутри фирм формируется новый набор связей вокруг того, как сотрудники, работающие с данными, аналитиками, ИТ и операционными командами, взаимодействуют друг с другом. Существует ли «правильный» способ установки этих соединений?
Традиционные границы между областью ИТ и обязанностями операционных подразделений стираются данными и аналитикой. Рассмотрим основную миссию современного ИТ-отдела: поглощать весь технологический «беспорядок» компании (иногда из многих отделов), формировать необходимые компетенции и обеспечивать экономию средств и эффективность. Выполнив свою первоначальную задачу, многие ИТ-компании теперь сосредотачиваются на следующем шаге, а именно инновация.
Введите данные и аналитику, которые открывают двери для такого творчества. Однако, данным обычно принадлежит компании, а аналитика ценна только в том случае, если она используется для обоснования бизнес-решений, которые также «принадлежат» компании. Чтобы ИТ-отдел мог работать в среде данных и аналитики, часто требуется перераспределение ролей и обязанностей.
Что такое аналитика и для чего используются ИТ?
Нахождение значимых закономерностей в данных является целью области компьютерных наук, известной как аналитика, которая использует математику, статистику и машинное обучение. Процесс аналитики, также известный как аналитика данных, включает в себя просеивание огромных наборов данных для обнаружения, интерпретации и передачи новой информации и понимания.
Что за работа аналитика?
Данные, относящиеся к фирме, анализируются бизнес-аналитиком. Управленческая отчетность — это процесс предоставления руководству анализа данных по различным бизнес-процессам. Аналитик корпоративной стратегии: этот тип занятости будет сосредоточен на оценке данных по всей компании и консультировании руководства по стратегическому направлению организации.
Является ли аналитика сложным навыком?
Хотя аналитическое мышление классифицируется как форма мягких навыков, существуют определенные навыки, которые могут помочь вам стать лучшим аналитиком в целом. Анализ данных, исследования, творческое решение проблем и эффективное общение — все это примеры аналитических навыков.
Аналитика — это тяжелая работа?
Анализ данных не является ни «жестким», ни «мягким» навыком; скорее, это процесс, который включает в себя комбинацию обоих этих типов навыков. Языки программирования, такие как Python, инструменты базы данных, такие как Excel, и инструменты визуализации данных, такие как Tableau, — вот некоторые примеры технических способностей, которыми должен обладать аналитик данных.
Программное обеспечение для ИТ-аналитики
Программное обеспечение для ИТ-аналитики является одним из наиболее широко используемых методов анализа данных. Это программное обеспечение, специализирующееся на бизнес-аналитике, будет полезно любому аналитику данных, которому необходимо оценивать, отслеживать и сообщать о критических результатах. Самообслуживание, предиктивная аналитика и сложные режимы SQL делают эти решения адаптируемыми к любому уровню понимания без необходимости обширного вмешательства ИТ-специалистов. Без бизнес-аналитика, наш список программного обеспечения для ИТ-аналитики данных был бы неполным, и datapine является одним из примеров, который отвечает большинству потребностей как начинающих, так и опытных пользователей.
№1. Датапин
Datapine — это известная программа бизнес-аналитики, которая предоставляет базовые, но мощные функции анализа для начинающих и опытных пользователей, которым требуется быстрое и надежное решение для онлайн-анализа данных. Вы можете легко перетаскивать выбранные значения в анализатор данных и создавать различные диаграммы и графики с эффективным пользовательским интерфейсом. Если вы опытный аналитик, возможно, вы захотите изучить SQL режим. Это позволяет вам создавать свои собственные запросы, а также позволяет быстро вернуться в визуальный режим. Еще одним важным компонентом является механизм прогнозирования прогнозной аналитики. Хотя существует множество доступных инструментов прогнозирования, datapine предлагает лучшее с точки зрения простоты и скорости. Подробная диаграмма будет развернута с прогнозами после определения входных и выходных данных прогноза на основе предоставленных точек данных и выбранного качества модели.
Стоит также отметить, что мощный искусственный интеллект становится незаменимым инструментом в современных аналитических процессах. Нейронные сети, распознавание образов и оповещения о пороговых значениях уведомят вас, как только возникнет бизнес-аномалия. Таким образом, вам не придется тратить время на анализ огромных объемов данных вручную. Легко делитесь своими выводами со всеми, кому нужны быстрые ответы на любые бизнес-запросы, с помощью информационных панелей или настраиваемых отчетов.
№ 2. Р-Студио
R — это язык, созданный статистиками, и один из наиболее часто используемых инструментов анализа данных. Она была создана в 1995 году и в настоящее время является одной из наиболее широко используемых программ для статистического анализа и обработки данных. Он имеет открытый исходный код и работает на различных платформах, включая Windows и macOS. Наиболее распространенной интегрированной средой разработки является RStudio. Вывод отчета о очистке данных, сокращении данных и анализе данных R с функциями уценки R. Это делает его незаменимым аналитическим помощником как для общего, так и для академического анализа данных.
Он состоит из обширной экосистемы из более чем 10,000 XNUMX пакетов и расширений, которые вы можете просматривать по категориям и использовать для статистического анализа, такого как регрессия, совместный анализ, факторно-кластерный анализ и т. д. R может выполнять сложные математические операции с помощью одной команды. Это упрощает понимание для людей, у которых нет большого опыта программирования. Потому что у него есть эффективная способность создавать отличные визуализации. Ряд графических библиотек, таких как ggplot и plotly, отличают этот язык от других в статистическом сообществе.
Когда-то R в основном использовался в академических кругах, но теперь он применяется в различных отраслях и крупных корпорациях, таких как Google, Facebook, Twitter и Airbnb, и это лишь некоторые из них. R имеет большое и активное сообщество благодаря большому количеству исследователей, ученых и статистиков, которые его используют.
№3. Python
Python довольно легко кодировать для других популярных языков, таких как Java, а его синтаксис очень прост для изучения, что делает его популярным среди клиентов, которые ищут решение с открытым исходным кодом с простыми методами кодирования. Это анализ данных для сканирования, очистки, моделирования и построения алгоритмов анализа в зависимости от бизнес-сценариев. Python — это язык высокого уровня, не зависящий от локального процессора компьютера. Таким образом, программистам не нужно разбираться в архитектуре системы или управлять памятью.
Переносимость Python — еще одна заметная характеристика. Нет необходимости создавать полностью новый код, поскольку пользователи могут просто запускать код в нескольких операционных системах без внесения каких-либо изменений. Python — это язык с высокой степенью переносимости, поскольку программисты могут использовать его как в Windows, так и в Mac OS X. Следовательно, это уважаемый и удобный язык в различных отраслях. Наиболее популярными организациями, использующими его, являются Spotify, Netflix, Dropbox и Reddit. Python становится признанным авторитетом в области расширенных процедур анализа благодаря таким возможностям, как анализ текста и машинное обучение.
№ 4. SQL-консоль
SQL — это язык программирования для управления и запроса данных в реляционных базах данных. Поэтому он особенно хорош при обработке данных в качестве инструмента базы данных для аналитиков. Это один из инструментов аналитики в многочисленных бизнес-кейсах и сценариях данных. Следовательно, он очень популярен в сообществе специалистов по данным.
Объяснение простое: потому что большинство данных находится в реляционных базах данных, и вам нужно получить доступ и разблокировать их значение. SQL является жизненно важным компонентом корпоративного успеха, и аналитики, освоившие его, могут дать своим навыкам конкурентное преимущество. Существуют различные реляционные (основанные на SQL) системы управления базами данных. Например, MySQL, PostgreSQL, MS SQL и Oracle, а также освоение этих программ для анализа данных. Это было бы чрезвычайно ценно для любого профессионального аналитика. Мы сосредоточимся на MySQL Workbench, поскольку он наиболее популярен.
№ 5. Верстак MySQL
Аналитики используют MySQL Workbench для визуального проектирования, моделирования и управления базами данных. Оптимизируйте SQL-запросы, управляйте настройками MySQL и используйте различные инструменты для повышения производительности приложений MySQL. Это позволит вам создавать и проверять базы данных и объекты (такие как триггеры или хранимые процедуры), настраивать серверы и многое другое. Резервное копирование и восстановление, а также проверка данных аудита — простые задачи. MySQL Workbench — это комплексное решение для аналитиков, занимающихся администрированием реляционных баз данных. И предприятий, которым необходимо содержать свои базы данных в чистоте и эффективности, а также выполнять миграцию баз данных.
№ 5. Прогнозирование SAS
SAS Forecasting for Desktop зарекомендовала себя как одна из самых популярных и сложных программ для анализа данных. с различными методологиями прогнозирования, такими как иерархическое согласование, моделирование событий, анализ «что, если» и планирование сценариев.
Автоматическое прогнозирование, масштабируемость и моделирование; бесконечное хранилище моделей; простой в использовании графический интерфейс; консоль моделирования событий; и анализ «что, если». Подготовка данных входит в число семи основных аспектов процедур прогнозирования, которые они предлагают. SAS автоматически выбирает переменные на основе переменных, которые вы вводите в процессе моделирования, чтобы генерировать прогнозы, которые помогут вам понять, что происходит в вашей организации.
Кроме того, этот пакет данных позволяет клиентам делать огромное количество прогнозов и автоматизировать свои процедуры, комбинируя решения SAS Forecast Server и Visual Forecasting. Поскольку организация существует уже несколько десятков лет. Они зарекомендовали себя как авторитетные фигуры в области прогнозной аналитики, поэтому имеет смысл дать им шанс.
№ 6. Специалист по моделированию данных Erwin (DM)
В хранилище данных и в облаке Erwin DM работает как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Согласно их официальному веб-сайту, это «обнаружение, визуализация, проектирование, распространение и стандартизация высококачественных корпоративных данных». Для достижения ваших бизнес-целей и требований Erwin может помочь вам уменьшить сложности и понять источники данных. Они также обеспечивают автоматизированные процессы, которые позволяют автоматически разрабатывать модели и конструкции, уменьшая количество ошибок и повышая эффективность. Это один из инструментов аналитики, ориентированный на архитектуру данных. И позволяет разрабатывать логические, концептуальные и физические модели данных.
Дополнительные функции, такие как единый интерфейс для всех ваших данных, структурированных или неструктурированных, в хранилище данных или в облаке. Сделайте это решение легко адаптируемым к вашим аналитическим потребностям. Средство моделирования данных Erwin поставляется в семи различных версиях. Это делает его очень адаптируемым для предприятий и аналитиков, которым требуются различные функции моделирования данных.
Занимаются ли аналитики данных математикой?
Прочная основа в математике необходима для успеха в области анализа данных, как и в любой другой научной деятельности. Прежде чем приступить к обучению на аналитика данных, рекомендуется освежить свои математические знания и, при необходимости, внести необходимые улучшения. Взгляните на следующий список некоторых важных аспектов исследования:
Нужен ли мне Python для анализа данных?
Пришло время сделать шаг, поскольку ожидается, что потребность как в специалистах по данным, так и в людях, которые анализируют данные, вырастет более чем на тысячу процентов в течение следующих нескольких лет. Изучение и знание Python является абсолютной необходимостью, если вы хотите продолжить карьеру аналитика данных или продвинуться по карьерной лестнице до специалиста по данным.
Каковы 4 шага анализа данных?
Из-за этого важно иметь представление о четырех уровнях аналитики, которые описываются как описательный, диагностический, предсказательный и предписывающий соответственно.
Описательная аналитика.
Диагностическая аналитика.
Прогнозная аналитика.
Предписывающая аналитика.
Является ли SQL достаточным языком для анализа данных?
Знание SQL также требуется от аналитиков данных, чтобы они могли понимать информацию, содержащуюся в реляционных базах данных, таких как Oracle, Microsoft SQL и MySQL. Изучение SQL абсолютно необходимо для правильной подготовки и организации данных. Например, если аналитикам необходимо выполнить анализ с помощью инструментов для работы с большими данными, им необходимо знать язык SQL.
FAQ
Каковы три основных навыка аналитика данных?
Основные навыки для аналитиков данных
- SQL. SQL, или язык структурированных запросов, — это повсеместно распространенный язык баз данных, являющийся отраслевым стандартом, и, возможно, это самый важный навык, который должен знать аналитик данных. …
- Майкрософт Эксель.
- Критическое мышление.
- R или Python – статистическое программирование.
- Визуализация данных.
- Навыки презентации.
- Машинное обучение.
Насколько сложна аналитика данных?
Как я упоминал выше, аналитика данных не является сложной областью, потому что она не очень академическая, и вы можете приобрести необходимые навыки на этом пути. Это означает, что вам нужно будет посвящать пару часов в неделю изучению этих навыков, чтобы сделать карьерный переход эффективным.
Могу ли я изучить Data Analytics самостоятельно?
Да, вы можете изучить основы анализа данных самостоятельно. Чтобы изучить R, человеку с опытом программирования может потребоваться всего неделя заочного обучения, в то время как новичку, скорее всего, потребуется около трех недель очного обучения. Конечно, ни один из этих навыков не используется изолированно.
Цифровая аналитика — это сложно?
По сути, веб-аналитика очень сложна, потому что мы имеем дело с очень сложными наборами данных, статистическим анализом, пытаемся связать онлайн- и офлайн-данные, сезонность и многое другое. Нужен очень умный человек, чтобы делать это хорошо, не делая ошибок.
Связанные Airticles
