Để xử lý các trách nhiệm CNTT đa dạng, các doanh nghiệp ngày nay sử dụng nhiều phần mềm quản lý và giám sát, bao gồm quản lý quầy trợ giúp đầu cuối, giám sát cơ sở hạ tầng, an ninh mạng, quản lý dự án và quản trị Active Directory. Mỗi ngày, mỗi ứng dụng này tạo ra hàng gigabyte dữ liệu. Ngoài ra, nó cũng đặt ra nhiều thách thức. Do đó, chúng tôi dành riêng bài đăng này để giải quyết tất cả những gì bạn cần biết về phân tích CNTT, công cụ, phần mềm và thông tin cần thiết khác.
Phân tích CNTT
Phân tích CNTT là các phương pháp thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu được sử dụng trong hoạt động, quản lý và chiến lược CNTT để khám phá các mẫu phức tạp về tính khả dụng của hệ thống CNTT và bộ dữ liệu lớn trong khi cải thiện hiệu suất và tạo ra thông tin chi tiết về doanh nghiệp theo thời gian thực. Việc thực hiện các dự án chuyển đổi khác nhau thường thuộc về bộ phận CNTT sẽ không còn là khó khăn hay thất bại nữa. Với phần mềm phân tích phù hợp, bạn có thể quản lý dữ liệu của mình theo thời gian thực để có các chỉ số hữu ích, cập nhật nhằm phát hiện sớm các vấn đề và giải quyết chúng ngay lập tức.
Giới thiệu chung
Trong các công ty, một nhóm kết nối mới đang hình thành xung quanh cách các nhân viên trong nhóm dữ liệu, phân tích, CNTT và hoạt động cộng tác. Có phương pháp "đúng" để thiết lập các kết nối này không?
Các ranh giới truyền thống giữa phạm vi CNTT và trách nhiệm của các bộ phận điều hành đang bị xóa mờ bởi dữ liệu và phân tích. Hãy xem xét sứ mệnh cơ bản của bộ phận CNTT hiện đại: hấp thụ tất cả “mớ hỗn độn” công nghệ của công ty (đôi khi từ nhiều bộ phận), tạo ra năng lực cần thiết, tiết kiệm chi phí và hiệu quả. Sau khi hoàn thành mục tiêu ban đầu, nhiều doanh nghiệp CNTT hiện đang tập trung vào bước tiếp theo, đó là đổi mới.
Nhập dữ liệu và phân tích, những thứ mở ra cánh cửa cho sự sáng tạo như vậy. Tuy nhiên, dữ liệu thường thuộc sở hữu của công ty và các phân tích chỉ có giá trị nếu nó được sử dụng để cung cấp thông tin cho các lựa chọn kinh doanh, những lựa chọn này cũng thuộc sở hữu của công ty. Việc sắp xếp lại các vai trò và trách nhiệm thường xuyên được yêu cầu để CNTT hoạt động trong môi trường dữ liệu và phân tích.
Analytics là gì và tại sao CNTT được sử dụng?
Tìm kiếm các mẫu có ý nghĩa trong dữ liệu là mục tiêu của lĩnh vực khoa học máy tính được gọi là phân tích, sử dụng toán học, thống kê và máy học. Quá trình phân tích, còn được gọi là phân tích dữ liệu, bao gồm sàng lọc thông qua các tập dữ liệu khổng lồ để định vị, giải thích và truyền đạt thông tin và hiểu biết mới.
Phân tích là loại công việc gì?
Dữ liệu liên quan đến một công ty được phân tích bởi một nhà phân tích kinh doanh. Báo cáo quản lý là quá trình cung cấp cho ban quản lý các phân tích dữ liệu về các quy trình kinh doanh khác nhau. Nhà phân tích chiến lược công ty: loại công việc này sẽ tập trung vào việc đánh giá dữ liệu từ khắp công ty và đưa ra lời khuyên cho ban quản lý về định hướng chiến lược của tổ chức.
Phân tích có phải là một kỹ năng cứng không?
Mặc dù tư duy phân tích được phân loại là một dạng kỹ năng mềm, nhưng có một số kỹ năng cứng nhất định có thể giúp bạn trở thành một nhà phân tích tổng thể tốt hơn. Phân tích dữ liệu, nghiên cứu, giải quyết vấn đề sáng tạo và giao tiếp hiệu quả đều là những ví dụ về kỹ năng phân tích.
Phân tích có phải là một công việc khó không?
Phân tích dữ liệu không phải là kỹ năng “cứng” và cũng không phải là kỹ năng “mềm”; đúng hơn, nó là một quá trình kết hợp cả hai loại kỹ năng này. Các ngôn ngữ lập trình như Python, các công cụ cơ sở dữ liệu như Excel và các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau là một số ví dụ về khả năng kỹ thuật mà nhà phân tích dữ liệu phải có.
Phần mềm phân tích CNTT
Phần mềm phân tích CNTT là một trong những phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất. Phần mềm này, chuyên về phân tích kinh doanh, sẽ hữu ích cho bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào phải đánh giá, giám sát và báo cáo về các kết quả quan trọng. Tự phục vụ, phân tích dự đoán và các chế độ SQL phức tạp làm cho các giải pháp này có thể thích ứng với mọi mức độ hiểu biết mà không yêu cầu sự can thiệp sâu rộng của CNTT. Không có kinh doanh thông minh, danh sách phần mềm phân tích dữ liệu CNTT của chúng tôi sẽ không đầy đủ và datapine là một ví dụ đáp ứng hầu hết nhu cầu của cả người dùng mới và người dùng nâng cao.
# 1. Datapine
Datapine là một chương trình thông minh kinh doanh nổi tiếng tập trung vào việc cung cấp các tính năng phân tích cơ bản nhưng mạnh mẽ cho người mới bắt đầu và người dùng nâng cao, những người yêu cầu giải pháp phân tích dữ liệu trực tuyến nhanh chóng và đáng tin cậy. Bạn có thể dễ dàng kéo và thả các giá trị đã chọn của mình vào Trình phân tích của datapine và tạo nhiều biểu đồ và đồ thị với giao diện người dùng hiệu quả. Nếu bạn là một nhà phân tích dày dạn kinh nghiệm, bạn có thể muốn khám phá bằng cách sử dụng SQL cách thức. Điều này cho phép bạn tạo các truy vấn của riêng mình đồng thời cho phép bạn nhanh chóng quay lại chế độ trực quan. Công cụ dự báo phân tích tiên đoán là một thành phần quan trọng khác. Mặc dù có sẵn nhiều công cụ dự đoán, nhưng datapine cung cấp công cụ tốt nhất về mặt đơn giản và tốc độ. Một biểu đồ toàn diện sẽ mở ra với các dự báo sau khi chỉ cần xác định đầu vào và đầu ra của dự báo dựa trên các điểm dữ liệu được cung cấp và chất lượng mô hình đã chọn.
Cũng cần nhắc lại rằng trí tuệ nhân tạo đang trở thành một công cụ không thể thiếu trong các quy trình phân tích ngày nay mạnh mẽ như thế nào. Mạng nơ-ron, nhận dạng mẫu và cảnh báo ngưỡng sẽ thông báo cho bạn ngay khi phát sinh sự bất thường trong kinh doanh. Vì vậy, bạn sẽ không phải mất thời gian phân tích thủ công một lượng lớn dữ liệu. Dễ dàng chia sẻ những phát hiện của bạn với bất kỳ ai cần câu trả lời nhanh chóng cho bất kỳ loại truy vấn kinh doanh nào thông qua trang tổng quan hoặc báo cáo có thể tùy chỉnh.
# 2. R-Studio
R là một ngôn ngữ được tạo ra bởi các nhà thống kê và là một trong những công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng nhiều nhất. Nó được tạo ra vào năm 1995 và hiện là một trong những chương trình được sử dụng rộng rãi nhất cho phân tích thống kê và khoa học dữ liệu. Nó là mã nguồn mở và chạy trên nhiều nền tảng, bao gồm cả Windows và macOS. Môi trường phát triển tích hợp phổ biến nhất là RStudio. Làm sạch dữ liệu, giảm dữ liệu và xuất báo cáo phân tích dữ liệu của R với các tính năng đánh dấu R. Nó làm cho nó trở thành một trợ giúp phân tích không thể thiếu cho cả phân tích dữ liệu chung và học thuật.
Nó được tạo thành từ một hệ sinh thái rộng lớn với hơn 10,000 gói và tiện ích mở rộng mà bạn có thể duyệt theo danh mục và sử dụng để thực hiện các phân tích thống kê như hồi quy, phân tích liên kết, phân tích cụm nhân tố, v.v. R có thể thực hiện các phép toán phức tạp chỉ với một lệnh duy nhất. Làm cho nó dễ hiểu đối với những người không có nhiều kinh nghiệm lập trình. Bởi vì nó có khả năng hiệu quả để xây dựng hình ảnh trực quan tuyệt vời. Một số thư viện đồ họa, chẳng hạn như ggplot và plotly, phân biệt ngôn ngữ này với những ngôn ngữ khác trong cộng đồng thống kê.
R đã từng chủ yếu được sử dụng trong học thuật, nhưng giờ đây nó đã có ứng dụng trên khắp các ngành công nghiệp và các tập đoàn lớn như Google, Facebook, Twitter và Airbnb, để kể tên một số. R có một cộng đồng lớn và tích cực, nhờ vào một số lượng lớn các nhà nghiên cứu, nhà khoa học và nhà thống kê sử dụng nó.
# 3. Python
Python khá dễ viết mã sang các ngôn ngữ phổ biến khác như Java và cú pháp của nó rất dễ học, khiến nó trở nên phổ biến đối với những khách hàng đang tìm kiếm một giải pháp mã nguồn mở với các phương pháp mã hóa đơn giản. Điều này nằm trong phân tích dữ liệu để thu thập dữ liệu, làm sạch, lập mô hình và xây dựng các thuật toán phân tích tùy thuộc vào các tình huống kinh doanh. Python là một ngôn ngữ cấp cao không dễ bị nhiễm bộ xử lý cục bộ của máy tính. Vì vậy, lập trình viên không cần phải hiểu kiến trúc hệ thống hoặc quản lý bộ nhớ.
Tính di động của Python là một đặc điểm đáng chú ý khác. Không cần thiết phải xây dựng mã hoàn toàn mới vì người dùng có thể chỉ chạy mã trên một số hệ điều hành mà không cần thực hiện bất kỳ sửa đổi nào. Python là một ngôn ngữ có tính di động cao vì các lập trình viên có thể sử dụng nó trên cả Windows và Mac OS X. Do đó, là một ngôn ngữ được tôn trọng và có thể sử dụng được trong các ngành công nghiệp. Các tổ chức phổ biến nhất sử dụng nó là Spotify, Netflix, Dropbox và Reddit. Python đang trở thành cơ quan được công nhận cho các quy trình phân tích nâng cao, nhờ các khả năng như khai thác văn bản và học máy.
#4. Bảng điều khiển SQL
SQL là một ngôn ngữ lập trình để quản lý và truy vấn dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Do đó, nó đặc biệt tốt trong việc xử lý dữ liệu như một công cụ cơ sở dữ liệu cho các nhà phân tích. Nó là một trong những công cụ phân tích trong nhiều trường hợp kinh doanh và kịch bản dữ liệu. Do đó, nó rất phổ biến trong cộng đồng khoa học dữ liệu.
Giải thích rất đơn giản: vì hầu hết dữ liệu nằm trong cơ sở dữ liệu quan hệ và bạn cần truy cập và mở khóa giá trị của nó. SQL là một thành phần quan trọng của sự thành công của công ty và các nhà phân tích nắm vững nó có thể mang lại lợi thế cạnh tranh cho bộ kỹ năng của họ. Tồn tại các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (dựa trên SQL) khác nhau. Chẳng hạn như MySQL, PostgreSQL, MS SQL, Oracle và thành thạo các phần mềm phân tích dữ liệu này. Điều này sẽ vô cùng có giá trị đối với bất kỳ nhà phân tích chuyên nghiệp nào. Chúng tôi sẽ tập trung vào MySQL Workbench vì nó phổ biến nhất.
# 5. MySQL Workbench
Các nhà phân tích sử dụng MySQL Workbench để thiết kế, lập mô hình và quản lý cơ sở dữ liệu một cách trực quan. Tối ưu hóa các truy vấn SQL, quản lý thiết lập MySQL và sử dụng nhiều công cụ khác nhau để cải thiện hiệu suất ứng dụng MySQL. Nó sẽ cho phép bạn tạo và kiểm tra cơ sở dữ liệu và đối tượng (chẳng hạn như trình kích hoạt hoặc thủ tục được lưu trữ), thiết lập máy chủ và hơn thế nữa. Sao lưu và phục hồi, cũng như kiểm tra dữ liệu kiểm toán, đều là những công việc đơn giản. MySQL Workbench là một giải pháp hoàn chỉnh cho các nhà phân tích làm việc trong quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ. Và các doanh nghiệp cần giữ cho cơ sở dữ liệu của họ sạch sẽ và hiệu quả, cũng như để di chuyển cơ sở dữ liệu.
# 5. Dự báo SAS
SAS Dự báo cho Máy tính để bàn đã tự khẳng định mình là một trong những chương trình phân tích dữ liệu phức tạp và phổ biến nhất. với nhiều phương pháp dự báo như đối chiếu phân cấp, lập mô hình sự kiện, phân tích tình huống giả định và lập kế hoạch theo kịch bản.
Dự báo tự động, khả năng mở rộng và lập mô hình; một kho mô hình vô hạn; một GUI dễ sử dụng; bảng điều khiển mô hình sự kiện; và phân tích what-if. Chuẩn bị dữ liệu là một trong bảy khía cạnh chính của quy trình dự báo mà họ đưa ra. SAS sẽ tự động chọn các biến dựa trên các biến bạn nhập trong quy trình lập mô hình để tạo dự báo nhằm giúp bạn tìm ra điều gì đang diễn ra trong tổ chức của mình.
Hơn nữa, gói dữ liệu này cho phép khách hàng thực hiện một số lượng lớn các dự báo và tự động hóa quy trình của họ bằng cách kết hợp Máy chủ dự báo SAS và các giải pháp Dự báo trực quan. Kể từ khi tổ chức đã được khoảng nhiều thập kỷ. Họ đã tự khẳng định mình là những nhân vật có thẩm quyền về phân tích dự đoán, do đó, việc thử cho họ một cơ hội là rất hợp lý.
#6. Trình lập mô hình dữ liệu Erwin (DM)
Trong kho dữ liệu và trên đám mây, Erwin DM hoạt động với cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Theo trang web chính thức của họ, đó là để “khám phá, trực quan hóa, thiết kế, phân phối và chuẩn hóa tài sản dữ liệu doanh nghiệp chất lượng cao”. Để đạt được các mục tiêu và nhu cầu kinh doanh của bạn, Erwin có thể hỗ trợ bạn trong việc giảm bớt sự phức tạp và hiểu các nguồn dữ liệu. Họ cũng cung cấp các quy trình tự động cho phép bạn tự động phát triển các mô hình và thiết kế, giảm lỗi và tăng hiệu quả. Đây là một trong những công cụ phân tích tập trung vào kiến trúc dữ liệu. Và cho phép bạn phát triển các mô hình dữ liệu logic, khái niệm và vật lý.
Các tính năng bổ sung như một giao diện duy nhất cho tất cả dữ liệu của bạn, dù có cấu trúc hay không có cấu trúc, trong kho dữ liệu hoặc đám mây. Làm cho giải pháp này rất thích ứng với nhu cầu phân tích của bạn. Trình lập mô hình dữ liệu Erwin có bảy phiên bản khác nhau. Làm cho nó rất dễ thích ứng cho các doanh nghiệp và nhà phân tích, những người yêu cầu các chức năng lập mô hình dữ liệu riêng biệt.
Các nhà phân tích dữ liệu có làm toán không?
Một nền tảng toán học vững chắc là cần thiết để thành công trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, cũng như đối với bất kỳ nỗ lực khoa học nào khác. Trước khi bắt đầu đào tạo để trở thành nhà phân tích dữ liệu, bạn nên trau dồi kiến thức toán học của mình và thực hiện bất kỳ cải tiến cần thiết nào nếu cần. Hãy xem danh sách sau đây để biết một số khía cạnh quan trọng của nghiên cứu:
Tôi có cần Python để phân tích dữ liệu không?
Đã đến lúc bạn phải hành động vì nhu cầu về cả nhà khoa học dữ liệu và người phân tích dữ liệu dự kiến sẽ tăng hơn một nghìn phần trăm trong vài năm tới. Học và thành thạo Python là điều bắt buộc nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp với tư cách là nhà phân tích dữ liệu hoặc thăng tiến sự nghiệp của mình thành nhà khoa học dữ liệu.
4 bước phân tích dữ liệu là gì?
Do đó, điều cần thiết là phải hiểu về bốn lớp phân tích, được mô tả lần lượt là mô tả, chẩn đoán, dự đoán và kê đơn.
Phân tích mô tả.
phân tích chẩn đoán.
Phân tích dự đoán.
Phân tích theo quy định.
SQL có phải là ngôn ngữ đủ để phân tích dữ liệu không?
Kiến thức về SQL cũng được yêu cầu đối với các nhà phân tích dữ liệu để họ hiểu được thông tin có trong cơ sở dữ liệu quan hệ như Oracle, Microsoft SQL và MySQL. Học SQL là hoàn toàn cần thiết để chuẩn bị và sắp xếp dữ liệu đúng cách. Ví dụ: nếu các nhà phân tích cần thực hiện phân tích bằng Công cụ dữ liệu lớn, thì SQL là ngôn ngữ mà họ cần làm quen.
Câu Hỏi Thường Gặp
3 kỹ năng hàng đầu cho nhà phân tích dữ liệu là gì?
Kỹ năng cần thiết cho nhà phân tích dữ liệu
- SQL. SQL, hay Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, là ngôn ngữ cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn ngành phổ biến và có thể là kỹ năng quan trọng nhất mà các nhà phân tích dữ liệu cần biết. …
- Microsoft Excel.
- Tư duy phản biện.
- R hoặc Python – Lập trình thống kê.
- Trực quan hóa dữ liệu.
- Những kĩ năng thuyết trình.
- Học máy.
Phân tích dữ liệu khó như thế nào?
Như tôi đã đề cập ở trên, phân tích dữ liệu không phải là một lĩnh vực khó để thâm nhập vì nó không mang tính học thuật cao và bạn có thể học các kỹ năng cần thiết trong suốt quá trình. Điều này có nghĩa là bạn sẽ cần dành vài giờ mỗi tuần để học những kỹ năng này nhằm chuyển đổi nghề nghiệp hiệu quả.
Tôi có thể tự học Phân tích dữ liệu không?
Có, bạn có thể tự mình tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về phân tích dữ liệu. Để học R, một người có kinh nghiệm lập trình có thể chỉ cần một tuần học bán thời gian, trong khi người mới bắt đầu có thể sẽ cần gần ba tuần học toàn thời gian. Tất nhiên, không có kỹ năng nào trong số này được sử dụng riêng lẻ.
Phân tích kỹ thuật số có khó không?
Về bản chất, phân tích trang web rất khó vì chúng tôi xử lý các tập dữ liệu rất phức tạp, phân tích thống kê, cố gắng kết hợp dữ liệu trực tuyến và ngoại tuyến với nhau, tính thời vụ, v.v. Cần một người rất thông minh để làm tốt điều này, không mắc sai lầm.
Các hạt khí liên quan
