Щоб виконувати різноманітні ІТ-обов’язки, сучасні підприємства використовують різноманітне програмне забезпечення для моніторингу та керування, зокрема управління службою підтримки, моніторинг інфраструктури, кібербезпеку, управління проектами та адміністрування Active Directory. Кожен день кожен із цих додатків створює гігабайти даних. Крім того, це створює різноманітні проблеми. Тому ми присвятили цю публікацію, щоб розглянути все, що вам потрібно знати про ІТ-аналітику, інструменти, програмне забезпечення та іншу необхідну інформацію.
ІТ-аналітика
ІТ-аналітика — це методи збору, аналізу та звітування даних, які використовуються в ІТ-операціях, управлінні та стратегіях, щоб виявити складні закономірності доступності ІТ-системи та великих наборів даних, одночасно покращуючи продуктивність та створюючи бізнес-інсайти в реальному часі. Реалізація різноманітних трансформаційних проектів, які часто випадають на долю IT-відділу, більше не буде труднощами чи невдачею. За допомогою відповідного аналітичного програмного забезпечення ви можете керувати своїми даними в режимі реального часу, щоб мати актуальні корисні показники, щоб виявляти проблеми на ранніх стадіях та негайно їх вирішувати.
огляд
Усередині фірм формується новий набір зв’язків навколо того, як співпрацюють працівники відділів даних, аналітики, ІТ та операцій. Чи існує «правильний» метод для встановлення цих підключень?
Традиційні лінії розмежування між сферою ІТ та обов’язками операційних підрозділів розмиваються даними та аналітикою. Розглянемо фундаментальну місію сучасного ІТ-відділу: поглинати весь технологічний «безлад» компанії (іноді з багатьох відділів), створювати необхідні компетенції та забезпечувати економію та ефективність. Після виконання своєї початкової мети багато ІТ-підприємств тепер зосереджуються на наступному кроці, а саме інновація.
Введіть дані та аналітику, які відкривають двері для такої творчості. однак, дані зазвичай належить компанії, і аналітика є цінною, лише якщо вона використовується для інформування про бізнес-вибір, який також «належить» компанії. ІТ-спеціалісти для роботи в середовищі даних і аналітики часто потребують перерозподілу ролей і обов’язків.
Що таке Analytics і для чого використовуються ІТ?
Пошук значущих закономірностей у даних є метою галузі інформатики, відомої як аналітика, яка використовує математику, статистику та машинне навчання. Процес аналітики, також відомий як аналіз даних, включає просіювання величезних наборів даних для пошуку, інтерпретації та передачі нової інформації та розуміння.
Що за робота аналітика?
Дані, що стосуються фірми, аналізує бізнес-аналітик. Управлінська звітність – це процес надання керівництву аналізу даних про різні бізнес-процеси. Аналітик корпоративної стратегії: цей тип зайнятості буде зосереджений на оцінці даних усієї компанії та наданні порад керівництву щодо стратегічного напрямку організації.
Чи є аналітика важкою навичкою?
Хоча аналітичне мислення класифікується як форма м’яких навичок, є певні жорсткі навички, які можуть допомогти вам стати кращим аналітиком у цілому. Аналіз даних, дослідження, творче вирішення проблем і ефективна комунікація – все це приклади аналітичних навичок.
Чи є аналітика важкою роботою?
Аналіз даних не є ні «жорстким» навиком, ні «м’яким» навиком; скоріше, це процес, який включає комбінацію обох цих типів навичок. Мови програмування, такі як Python, засоби баз даних, такі як Excel, і інструменти візуалізації даних, такі як Tableau, є прикладами технічних можливостей, якими повинен володіти аналітик даних.
Програмне забезпечення IT Analytics
ІТ-аналітичне програмне забезпечення є одним з найбільш широко використовуваних методів аналізу даних. Це програмне забезпечення, яке спеціалізується на бізнес-аналітиці, буде корисним для будь-якого аналітика даних, який має оцінювати, відстежувати та звітувати про критичні результати. Самообслуговування, прогнозна аналітика та складні режими SQL роблять ці рішення адаптованими до будь-якого рівня розуміння, не вимагаючи значного втручання ІТ. Без бізнес-аналітика, наш список програмного забезпечення для ІТ-аналітики даних був би неповним, і datapine є одним із прикладів, який задовольняє більшість потреб як початківців, так і досвідчених користувачів.
№1. Datapine
Datapine — це відома програма бізнес-аналітики, яка зосереджена на наданні базових, але потужних функцій аналізу початківцям і досвідченим користувачам, яким потрібен швидкий і надійний онлайн-рішення для аналізу даних. Ви можете легко перетягувати вибрані значення в аналізатор datapine і створювати різноманітні діаграми та графіки з ефективним інтерфейсом користувача. Якщо ви досвідчений аналітик, можливо, вам захочеться вивчити, використовуючи SQL режим. Це дозволяє створювати власні запити, а також дозволяє швидко повернутися до візуального режиму. Іншим важливим компонентом є механізм прогнозування прогнозів аналітики. Хоча існує багато доступних інструментів прогнозування, datapine пропонує найкраще з точки зору простоти та швидкості. Повна діаграма з прогнозами буде розгорнута після визначення вхідних і вихідних даних прогнозу на основі наданих точок даних і обраної якості моделі.
Також варто згадати, як потужний штучний інтелект стає незамінним інструментом у сучасних процесах аналізу. Нейронні мережі, розпізнавання образів і порогові сповіщення повідомлять вас, як тільки виникне бізнес-аномалія. Тож вам не доведеться витрачати час на ручний аналіз величезної кількості даних. Легко поділіться своїми висновками з усіма, кому потрібні швидкі відповіді на будь-який тип бізнес-запитів за допомогою інформаційних панелей або настроюваних звітів.
№2. R-Studio
R — це мова, створена статистиками, і є одним із найбільш використовуваних інструментів аналізу даних. Вона була створена в 1995 році і зараз є однією з найбільш широко використовуваних програм для статистичного аналізу та науки про дані. Він є відкритим вихідним кодом і працює на ряді платформ, включаючи Windows і macOS. Найбільш поширеним інтегрованим середовищем розробки є RStudio. Очищення даних R, скорочення даних та результат аналізу даних звіту з функціями R markdown. Це робить його незамінним аналітичним помічником як для загального, так і для академічного аналізу даних.
Він складається з величезної екосистеми з понад 10,000 XNUMX пакетів і розширень, які ви можете переглядати за категоріями та використовувати для проведення статистичного аналізу, як-от регресія, об’єднаний аналіз, факторний кластерний аналіз тощо. R може виконувати складні математичні операції за допомогою однієї команди. Це полегшує розуміння для людей, які не мають великого досвіду програмування. Тому що він має ефективну здатність створювати чудові візуалізації. Ряд графічних бібліотек, таких як ggplot і plotly, відрізняють цю мову від інших у статистичній спільноті.
Раніше R використовувався в основному в наукових колах, але тепер він має застосування в різних галузях і великих корпораціях, таких як Google, Facebook, Twitter і Airbnb, щоб назвати кілька. R має велику та активну спільноту, завдяки великій кількості дослідників, науковців і статистиків, які його використовують.
№ 3. Python
Python досить легко кодувати на інших популярних мовах, як-от Java, і його синтаксис дуже простий для вивчення, що робить його популярним серед клієнтів, які шукають рішення з відкритим кодом із простими методами кодування. Це стосується аналізу даних для сканування, очищення, моделювання та побудови алгоритмів аналізу залежно від бізнес-сценаріїв. Python — це мова високого рівня, яка не піддається впливу локального процесора комп’ютера. Таким чином, програмістам не потрібно розуміти архітектуру системи чи керувати пам’яттю.
Іншою важливою характеристикою є портативність Python. Немає необхідності створювати повністю новий код, оскільки користувачі можуть просто запускати код на кількох операційних системах, не вносячи жодних змін. Python є дуже переносимою мовою, оскільки програмісти можуть використовувати її як у Windows, так і в Mac OS X. Таким чином, це шанована та зручна мова в різних галузях. Найпопулярнішими організаціями, які використовують його, є Spotify, Netflix, Dropbox і Reddit. Завдяки таким можливостям, як інтелектуальний аналіз тексту та машинне навчання, Python стає визнаним авторитетом у розширених процедурах аналізу.
№ 4. Консоль SQL
SQL — це мова програмування для керування даними та запитів у реляційних базах даних. Тому він особливо добре обробляє дані як інструмент бази даних для аналітиків. Це один із інструментів аналітики в численних бізнес-кейсах і сценаріях даних. Тому він дуже популярний у спільноті науки про дані.
Пояснення просте: оскільки більшість даних знаходиться в реляційних базах даних, і вам потрібно отримати доступ до їх значення та розблокувати їх. SQL є життєво важливим компонентом корпоративного успіху, і аналітики, які оволодіють ним, можуть дати своїм навичкам конкурентну перевагу. Існують різні реляційні (на основі SQL) системи керування базами даних. Такі як MySQL, PostgreSQL, MS SQL та Oracle, а також оволодіння цим програмним забезпеченням для аналізу даних. Це було б надзвичайно цінно для будь-якого професійного аналітика. Ми зосередимося на MySQL Workbench, оскільки він є найпопулярнішим.
№ 5. MySQL Workbench
Аналітики використовують MySQL Workbench для візуального проектування, моделювання та керування базами даних. Оптимізуйте запити SQL, адмініструйте налаштування MySQL та використовуйте різноманітні інструменти для підвищення продуктивності програми MySQL. Це дозволить вам створювати та перевіряти бази даних та об’єкти (наприклад, тригери або збережені процедури), налаштовувати сервери та багато іншого. Резервне копіювання та відновлення, а також перевірка даних аудиту — це прості завдання. MySQL Workbench — це повне рішення для аналітиків, які працюють у сфері адміністрування реляційних баз даних. А також підприємства, яким необхідно підтримувати свої бази даних в чистоті та ефективності, а також для міграції баз даних.
№ 5. Прогнозування SAS
SAS Forecasting for Desktop зарекомендувала себе як одна з найпопулярніших і найскладніших програм аналізу даних. з різноманітними методологіями прогнозування, такими як ієрархічне узгодження, моделювання подій, аналіз «що-якщо» та планування сценаріїв.
Автоматичне прогнозування, масштабованість і моделювання; нескінченне сховище моделей; простий у використанні графічний інтерфейс; консоль моделювання подій; і що-якщо аналіз. Підготовка даних є одним із семи основних аспектів процедур прогнозування, які вони пропонують. SAS автоматично вибере змінні на основі змінних, які ви вводите в процесі моделювання, щоб створити прогнози, які допоможуть вам зрозуміти, що відбувається у вашій організації.
Крім того, цей пакет даних дозволяє клієнтам робити величезну кількість прогнозів і автоматизувати свої процедури, поєднуючи SAS Forecast Server і рішення Visual Forecasting. Оскільки організація існує протягом десятиліть. Вони зарекомендували себе як авторитетні фігури прогнозної аналітики, тому має сенс спробувати.
#6. Erwin Data Modeler (DM)
У сховищі даних і в хмарі Erwin DM працює як зі структурованими, так і з неструктурованими даними. Відповідно до їхнього офіційного веб-сайту, це «виявлення, візуалізація, проектування, розповсюдження та стандартизація високоякісних корпоративних даних». Щоб досягти ваших бізнес-цілей і вимог, Erwin може допомогти вам зменшити ускладнення та зрозуміти джерела даних. Вони також забезпечують автоматизовані процеси, які дозволяють автоматично розробляти моделі та дизайни, зменшуючи помилки та підвищуючи ефективність. Це один із інструментів аналітики, який зосереджується на архітектурі даних. І дозволяє розробляти логічні, концептуальні та фізичні моделі даних.
Додаткові функції, такі як єдиний інтерфейс для всіх ваших даних, структурованих чи неструктурованих, у сховищі даних або хмарі. Зробіть це рішення дуже адаптованим до ваших аналітичних потреб. Модельєр даних Erwin доступний у семи різних версіях. Це робить його дуже зручним для підприємств і аналітиків, яким потрібні різні функції моделювання даних.
Чи розраховують аналітики даних?
Для успіху в галузі аналізу даних, як і для будь-якої іншої наукової діяльності, необхідна міцна основа математики. Перед початком навчання на аналітика даних рекомендується освіжити свої знання з математики та, якщо необхідно, удосконалити їх. Перегляньте наведений нижче список для деяких важливих аспектів дослідження:
Чи потрібен мені Python для аналізу даних?
Настав час для вас, оскільки очікується, що протягом наступних кількох років потреба в дослідниках даних і в людях, які аналізують дані, зросте більш ніж на тисячу відсотків. Вивчення та знання Python є обов’язковим, якщо ви хочете продовжити кар’єру аналітика даних або просунути свою кар’єру до кар’єри вченого.
Які 4 кроки аналізу даних?
Через це дуже важливо мати розуміння чотирьох рівнів аналітики, які описуються як описовий, діагностичний, прогнозний і директивний відповідно.
Описова аналітика.
Діагностична аналітика.
Прогностична аналітика.
Наказова аналітика.
Чи є SQL достатньою мовою для аналізу даних?
Знання SQL також вимагається від аналітиків даних, щоб вони могли зрозуміти інформацію, що міститься в реляційних базах даних, таких як Oracle, Microsoft SQL і MySQL. Вивчення SQL є абсолютно необхідним для того, щоб правильно підготувати та впорядкувати дані. Наприклад, якщо аналітикам потрібно провести аналіз за допомогою інструментів для великих даних, тоді їм потрібно знати SQL.
FAQ
Які 3 найкращі навички аналітика даних?
Основні навички для аналітиків даних
- SQL. SQL, або мова структурованих запитів, є повсюдно поширеною стандартною мовою баз даних і, можливо, є найважливішою навичкою для аналітиків даних. …
- Microsoft Excel.
- Критичне мислення.
- R або Python – статистичне програмування.
- Візуалізація даних.
- Презентаційні навички.
- Машинне навчання.
Наскільки складна аналітика даних?
Як я вже згадував вище, аналітика даних не є важкою галуззю для проникнення в неї, оскільки вона не дуже академічна, і ви можете навчитися необхідним навичкам на цьому шляху. Це означає, що вам потрібно буде приділяти пару годин щотижня, щоб опанувати ці навички, щоб здійснити ефективний перехід у кар’єру.
Чи можу я самостійно навчитися аналізу даних?
Так, ви можете навчитися основ аналізу даних самостійно. Щоб вивчити R, людині з досвідом програмування може знадобитися лише тиждень заочної форми навчання, тоді як новачкові, ймовірно, знадобиться близько трьох тижнів денного навчання. Звичайно, жодна з цих навичок не використовується окремо.
Чи важко цифрова аналітика?
Веб-аналітика, по суті, дуже складна, тому що ми маємо справу з дуже складними наборами даних, статистичним аналізом, намагаємося зв’язати дані онлайн та офлайн, сезонність тощо. Щоб зробити це добре, без помилок, потрібна дуже розумна людина.
Пов'язані статті
