Günümüz işletmeleri, çeşitli BT sorumluluklarını yerine getirmek için ön uç yardım masası yönetimi, altyapı izleme, siber güvenlik, proje yönetimi ve Active Directory yönetimi dahil olmak üzere çeşitli izleme ve yönetim yazılımlarını kullanır. Her gün, bu uygulamaların her biri gigabaytlarca veri oluşturur. Ayrıca çeşitli zorlukları da beraberinde getiriyor. Bu nedenle, bu gönderiyi BT analitiği, araçları, yazılımı ve diğer gerekli bilgiler hakkında bilmeniz gereken her şeyi ele almaya adadık.
BT analitiği
BT analitiği, performansı artırırken ve gerçek zamanlı iş içgörüleri üretirken BT sistem kullanılabilirliği ve büyük veri kümelerindeki karmaşık kalıpları keşfetmek için BT operasyonlarında, yönetiminde ve stratejilerinde kullanılan verileri toplama, analiz etme ve raporlama yöntemleridir. Genellikle BT departmanına düşen çeşitli dönüşüm projelerini uygulamak artık bir zorluk veya başarısızlık olmayacak. Doğru analiz yazılımıyla, sorunları yeterince erken tespit etmek ve hemen çözmek için güncel, kullanışlı metriklere sahip olmak için verilerinizi gerçek zamanlı olarak yönetebilirsiniz.
Genel Bakış
Firmalar içinde, veri, analitik, BT ve operasyon ekiplerindeki çalışanların nasıl işbirliği yaptığı konusunda yeni bir dizi bağlantı oluşuyor. Bu bağlantıları kurmak için "doğru" bir yöntem var mı?
BT kapsamı ile işletme bölümlerinin sorumlulukları arasındaki geleneksel sınır çizgileri, veri ve analitik tarafından bulanıklaştırılıyor. Modern BT departmanının temel misyonunu düşünün: şirketin tüm teknoloji “karışıklığını” (bazen birçok departmandan) emmek, gerekli yetkinlikleri yaratmak ve maliyet tasarrufu ve verimlilik sağlamak. Orijinal hedeflerini tamamladıktan sonra, birçok BT işletmesi artık bir sonraki adıma odaklanıyor. yenilik.
Bu tür yaratıcılığın kapısını açan veri ve analizlere girin. Yine de, veri genellikle şirkete aittir ve analitik, yalnızca şirketin "sahip olduğu" iş seçimlerini bilgilendirmek için kullanılıyorsa değerlidir. BT'nin veri ve analitik ortamında çalışması için sıklıkla rollerin ve sorumlulukların yeniden düzenlenmesi gerekir.
Analitik nedir ve BT neden kullanılır?
Matematik, istatistik ve makine öğrenimini kullanan analitik olarak bilinen bilgisayar bilimi alanının amacı, verilerde anlamlı modeller bulmaktır. Veri analitiği olarak da bilinen analitik süreci, yeni bilgileri ve anlayışı bulmak, yorumlamak ve iletmek için muazzam veri kümelerini elemeyi içerir.
Analitik Ne Tür Bir İştir?
Bir firmaya ait veriler bir iş analisti tarafından analiz edilir. Yönetim raporlaması, yönetime çeşitli iş süreçlerine ilişkin veri analizleri sağlama sürecidir. Kurumsal strateji analisti: Bu tür bir istihdam, şirket çapındaki verileri değerlendirmeye ve yönetime kuruluşun stratejik yönü hakkında tavsiyeler vermeye odaklanacaktır.
Analitik Zor Bir Beceri mi?
Analitik düşünme, bir tür sosyal beceri olarak kategorize edilse de, genel olarak daha iyi bir analist olmanıza yardımcı olabilecek bazı temel beceriler vardır. Veri analizi, araştırma, yaratıcı problem çözme ve etkili iletişim, analitik becerilerin örnekleridir.
Analitik Zor Bir İş mi?
Veri analizi ne "zor" bir beceri ne de "yumuşak" bir beceridir; daha ziyade, bu tür becerilerin her ikisinin bir kombinasyonunu içeren bir süreçtir. Python gibi programlama dilleri, Excel gibi veritabanı araçları ve Tableau gibi veri görselleştirme araçları, bir veri analistinin sahip olması gereken teknik yeteneklere bazı örneklerdir.
BT Analitiği yazılımı
BT analitik yazılımı, en yaygın olarak kullanılan veri analizi yöntemlerinden biridir. İş analitiği konusunda uzmanlaşmış bu yazılım, kritik sonuçları değerlendirmek, izlemek ve raporlamak zorunda olan herhangi bir veri analisti için faydalı olacaktır. Self servis, tahmine dayalı analitik ve karmaşık SQL modları, bu çözümleri kapsamlı BT müdahalesi gerektirmeden her türlü anlayış düzeyine uyarlanabilir hale getirir. Olmadan iş zekası, veri BT analiz yazılımı listemiz eksik olurdu ve datapine hem acemi hem de ileri düzey kullanıcıların ihtiyaçlarının çoğunu karşılayan bir örnektir.
#1. veri tabanı
Datapine, hızlı ve güvenilir bir çevrimiçi veri analizi çözümüne ihtiyaç duyan yeni başlayanlara ve ileri düzey kullanıcılara temel ancak güçlü analiz özellikleri sağlamaya odaklanan ünlü bir iş zekası programıdır. Seçtiğiniz değerleri kolayca datapine'in Analyzer'ına sürükleyip bırakabilir ve verimli bir kullanıcı arayüzü ile çeşitli çizelgeler ve grafikler oluşturabilirsiniz. Deneyimli bir analistseniz, aşağıdakileri kullanarak keşfetmek isteyebilirsiniz. SQL mod. Bu, kendi sorgularınızı oluşturmanıza olanak tanırken aynı zamanda görsel moda hızla geri dönmenizi sağlar. Tahmine dayalı analitik tahmin motoru başka bir önemli bileşendir. Mevcut birçok tahmin aracı olmasına rağmen, datapine basitlik ve hız açısından en iyisini sunar. Sağlanan veri noktalarına ve seçilen model kalitesine dayalı olarak tahminin girdisini ve çıktısını tanımladıktan sonra, tahminlerle birlikte kapsamlı bir tablo açılacaktır.
Günümüz analiz süreçlerinde yapay zekanın ne kadar güçlü bir vazgeçilmez araç haline geldiğini de belirtmekte fayda var. Sinir ağları, örüntü tanıma ve eşik uyarıları, bir iş anormalliği ortaya çıkar çıkmaz sizi bilgilendirecektir. Böylece büyük miktarda veriyi manuel olarak analiz etmek için zaman harcamanıza gerek kalmayacak. Gösterge tabloları veya özelleştirilebilir raporlar aracılığıyla, her tür iş sorgusuna hızlı yanıtlara ihtiyaç duyan herkesle bulgularınızı kolayca paylaşın.
#2. R-Stüdyo
R, istatistikçiler tarafından oluşturulmuş bir dildir ve en çok kullanılan veri analist araçlarından biridir. 1995 yılında oluşturuldu ve şu anda istatistiksel analiz ve veri bilimi için en yaygın kullanılan programlardan biri. Açık kaynaklıdır ve Windows ve macOS dahil olmak üzere çeşitli platformlarda çalışır. En yaygın entegre geliştirme ortamı RStudio'dur. R'nin veri temizleme, veri azaltma ve R markdown özellikleriyle veri analizi raporu çıktısı. Hem genel hem de akademik veri analizi için vazgeçilmez bir analitik yardımcıdır.
Kategoriye göre göz atabileceğiniz ve regresyon, birleşik analiz, faktör küme analizi vb. gibi istatistiksel analizler yapmak için kullanabileceğiniz 10,000'den fazla paket ve uzantıdan oluşan geniş bir ekosistemden oluşur. R, tek bir komutla karmaşık matematiksel işlemleri yapabilir. Çok fazla programlama deneyimi olmayan kişiler için anlaşılmasını kolaylaştırır. Çünkü harika görselleştirmeler oluşturmak için verimli bir yeteneğe sahip. ggplot ve plotly gibi bir dizi grafik kitaplığı, bu dili istatistiksel topluluktaki diğerlerinden ayırır.
R bir zamanlar çoğunlukla akademide kullanılıyordu, ancak şimdi endüstriler ve aşağıdakiler gibi büyük şirketler arasında uygulamaları var. Google, Facebook, Twitter ve Airbnb bunlardan birkaçıdır. R, onu kullanan çok sayıda araştırmacı, bilim adamı ve istatistikçi sayesinde geniş ve aktif bir topluluğa sahiptir.
#3. piton
Python'u Java gibi diğer popüler dillere kodlamak oldukça kolaydır ve sözdizimini öğrenmesi çok basittir, bu da onu basit kodlama yöntemleriyle açık kaynaklı bir çözüm arayan müşteriler arasında popüler hale getirir. Bu, iş senaryolarına bağlı olarak tarama, temizleme, modelleme ve analiz algoritmaları oluşturmaya yönelik veri analizindedir. Python, bilgisayarın yerel işlemcisinden etkilenmeyen üst düzey bir dildir. Böylece programcıların sistem mimarisini anlamaları veya belleği yönetmeleri gerekmez.
Python'un taşınabilirliği bir başka dikkate değer özelliktir. Tamamen yeni bir kod oluşturmaya gerek yoktur, çünkü kullanıcılar herhangi bir değişiklik yapmadan kodu birkaç işletim sisteminde çalıştırabilir. Python, programcılar tarafından hem Windows hem de Mac OS X'te kullanılabildiğinden oldukça taşınabilir bir dildir. Sonuç olarak, endüstriler arasında saygın ve kullanılabilir bir dildir. Bunu kullanan en popüler kuruluşlar Spotify, Netflix, Dropbox ve Reddit'tir. Python, metin madenciliği ve makine öğrenimi gibi yetenekler sayesinde gelişmiş analiz prosedürleri için tanınan bir otorite haline geliyor.
#4. SQL Konsolu
SQL, ilişkisel veritabanlarındaki verileri yönetmek ve sorgulamak için bir programlama dilidir. Bu nedenle, analistler için bir veritabanı aracı olarak verileri işlemede özellikle iyidir. Çok sayıda iş vakası ve veri senaryosundaki analist araçlarından biridir. Bu nedenle, veri bilimi topluluğunda çok popüler.
Açıklama basittir: çünkü çoğu veri ilişkisel veritabanlarındadır ve değerine erişmeniz ve kilidini açmanız gerekir. SQL, kurumsal başarının hayati bir bileşenidir ve bunda ustalaşan analistler, becerilerine rekabet avantajı sağlayabilir. Farklı ilişkisel (SQL tabanlı) veritabanı yönetim sistemleri mevcuttur. MySQL, PostgreSQL, MS SQL ve Oracle gibi ve bu veri analizi yazılımlarına hakim olmak. Bu, herhangi bir profesyonel analist için son derece değerli olacaktır. En popüler olduğu için MySQL Workbench'e odaklanacağız.
# 5. MySQL Çalışma Tezgahı
Analistler, veritabanlarını görsel olarak tasarlamak, modellemek ve yönetmek için MySQL Workbench'i kullanır. SQL sorgularını optimize edin, MySQL kurulumlarını yönetin ve MySQL uygulama performansını iyileştirmek için çeşitli araçlar kullanın. Veritabanları ve nesneler (tetikleyiciler veya saklı yordamlar gibi) oluşturmanıza ve incelemenize, sunucuları kurmanıza ve çok daha fazlasını yapmanıza olanak tanır. Yedekleme ve kurtarmanın yanı sıra denetim verilerinin incelenmesi de basit görevlerdir. MySQL Workbench, ilişkisel veritabanı yönetiminde çalışan analistler için eksiksiz bir çözümdür. Ve veritabanlarını temiz ve etkili tutmanın yanı sıra veri tabanı geçişi için ihtiyaç duyan kuruluşlar.
#5. SAS Tahmini
SAS Forecasting for Desktop, kendisini en popüler ve gelişmiş veri analiz programlarından biri olarak kabul ettirmiştir. hiyerarşik mutabakat, olay modelleme, ne olursa olsun analizi ve senaryo planlama gibi çeşitli tahmin metodolojileri ile.
Otomatik tahmin, ölçeklenebilirlik ve modelleme; sonsuz bir model deposu; kullanımı kolay bir GUI; bir olay modelleme konsolu; ve ne olursa olsun analizi. Veri hazırlığı, sundukları tahmin prosedürlerinin yedi ana yönü arasındadır. SAS, kuruluşunuzda neler olup bittiğini anlamanıza yardımcı olacak tahminler oluşturmak için modelleme sürecinde girdiğiniz değişkenlere dayalı olarak değişkenleri otomatik olarak seçecektir.
Ayrıca bu veri paketi, müşterilerin SAS Tahmin Sunucusu ve Görsel Tahmin çözümlerini birleştirerek çok sayıda tahminde bulunmalarına ve prosedürlerini otomatikleştirmelerine olanak tanır. Organizasyon onlarca yıldır var olduğundan beri. Kendilerini tahmine dayalı analitik otorite figürleri olarak belirlediler, bu nedenle onlara bir şans vermek mantıklı.
#6. Erwin veri modelleyici (DM)
Bir veri ambarında ve bulutta, Erwin DM hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerle çalışır. Resmi web sitelerine göre, "yüksek kaliteli kurumsal veri varlıklarını keşfetmek, görselleştirmek, tasarlamak, dağıtmak ve standart hale getirmek". İş hedeflerinize ve taleplerinize ulaşmak için Erwin, komplikasyonları azaltmanıza ve veri kaynaklarını anlamanıza yardımcı olabilir. Ayrıca, modelleri ve tasarımları otomatik olarak geliştirmenize olanak tanıyan, hataları azaltan ve verimliliği artıran otomatik süreçler de sağlarlar. Bu, veri mimarisine odaklanan analist araçlarından biridir. Mantıksal, kavramsal ve fiziksel veri modelleri geliştirmenize olanak tanır.
Bir veri ambarında veya bulutta yapılandırılmış veya yapılandırılmamış tüm verileriniz için tek bir arabirim gibi ek özellikler. Bu çözümü, analitik ihtiyaçlarınıza oldukça uyarlanabilir hale getirin. Erwin veri modelleyici yedi farklı versiyonda gelir. Farklı veri modelleme işlevlerine ihtiyaç duyan işletmeler ve analistler için çok uyumlu hale getirir.
Veri Analistleri Matematik Yapar mı?
Her bilimsel alanda olduğu gibi veri analizi alanında da başarı için matematikte sağlam bir temel gereklidir. Veri analisti olmak için eğitime başlamadan önce matematik bilginizi tazelemeniz ve gerekirse gerekli iyileştirmeleri yapmanız önerilir. Araştırmanın bazı önemli yönleri için aşağıdaki listeye göz atın:
Veri Analitiği için Python'a İhtiyacım Var mı?
Hem veri bilimcilere hem de verileri analiz eden insanlara olan ihtiyacın önümüzdeki birkaç yıl içinde yüzde binden fazla artması beklendiğinden, harekete geçmenizin zamanı geldi. Bir veri analisti olarak kariyer yapmak veya kariyerinizi bir veri bilimcisi olarak ilerletmek istiyorsanız, Python'da öğrenmek ve yetkin olmak mutlak bir zorunluluktur.
Veri Analitiğinin 4 Adımı Nelerdir?
Bu nedenle, sırasıyla tanımlayıcı, tanılayıcı, tahmine dayalı ve kuralcı olarak tanımlanan dört analitik katmanı hakkında bir anlayışa sahip olmak önemlidir.
Açıklayıcı analitik.
Teşhis analitiği.
Öngörücü analitik.
Kuralcı analitik.
SQL Veri Analizi İçin Yeterli Bir Dil mi?
Veri analistlerinin Oracle, Microsoft SQL ve MySQL gibi ilişkisel veritabanlarında yer alan bilgileri kavrayabilmeleri için SQL bilgisi de gereklidir. Verileri uygun şekilde hazırlamak ve düzenlemek için SQL öğrenmek kesinlikle gereklidir. Örneğin, analistlerin Büyük Veri Araçlarını kullanarak analiz yapmaları gerekiyorsa SQL, aşina olmaları gereken dildir.
SSS
Veri analisti için en önemli 3 beceri nelerdir?
Veri Analistleri için Temel Beceriler
- SQL. SQL veya Structured Query Language, her yerde bulunan endüstri standardı veritabanı dilidir ve muhtemelen veri analistlerinin bilmesi gereken en önemli beceridir. …
- Microsoft Excel.
- Kritik düşünce.
- R veya Python–İstatistiksel Programlama.
- Veri goruntuleme.
- Sunum becerileri.
- Makine öğrenme.
Veri analitiği ne kadar zor?
Yukarıda bahsettiğim gibi, veri analitiği çok akademik olmadığı için girilmesi zor bir alan değildir ve bu süreçte gerekli becerileri öğrenebilirsiniz. Bu, etkili bir kariyer geçişi yapmak için bu becerileri öğrenmek için her hafta birkaç saat ayırmanız gerekeceği anlamına gelir.
Data Analytics'i kendi başıma öğrenebilir miyim?
Evet, veri analizinin temellerini kendi başınıza öğrenebilirsiniz. R öğrenmek için, programlama deneyimine sahip bir kişinin yalnızca bir haftalık yarı zamanlı eğitime ihtiyacı olabilirken, yeni başlayan birinin muhtemelen üç haftaya yakın tam zamanlı eğitime ihtiyacı olacaktır. Tabii ki, bu becerilerin hiçbiri tek başına kullanılmaz.
Dijital analitik zor mu?
Web analitiği özünde çok zordur, çünkü çok karmaşık veri kümeleri, istatistiksel analiz, çevrimiçi ve çevrimdışı verileri birbirine bağlamaya çalışmak, mevsimsellik ve daha fazlasıyla uğraşıyoruz. Bunu hata yapmadan iyi yapmak için çok akıllı bir insan gerekir.
İlgili Havaleler
