Kiedy większość ludzi myśli o analizie danych, myśli o manipulowaniu i analizowaniu danych w narzędziu takim jak Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . W rzeczywistości analiza danych obejmuje szeroki zakres narzędzi i wiele różnych metod manipulowania i zrozumienia historii, którą opowiadają dane.

Co to jest analiza danych? Analiza danych^(Data) jest używana zupełnie inaczej, jeśli mówisz o danych biznesowych, danych produkcyjnych, danych marketingowych lub danych specyficznych dla branży i prowadzonej działalności.

W tym artykule dowiesz się o różnych aspektach analizy danych, co one oznaczają i w jaki sposób są powszechnie używane.

Zbieranie danych^{(Data Collection)}

Pierwszym etapem każdej analizy danych jest zbieranie danych. Oznacza to po prostu zbieranie danych ze wszystkich źródeł, w których znajdują się potrzebne informacje.

Dane mogą obejmować dowolne z poniższych i więcej:

• Sterowniki maszyn produkcyjnych
• Ktoś ręcznie wprowadza dane do komputera
• Czujniki mierzące temperaturę, ciśnienie i nie tylko
• ^{(Cloud based)}Źródła danych w chmurze
• Informacje z internetu, takie jak pogoda czy rządowe bazy danych
• Bazy danych^(Databases) przechowywane w sieci Twojej firmy

Poważnym wyzwaniem dla wielu organizacji jest ustalenie, jakie narzędzia techniczne są dostępne do zbierania tych informacji. W większości przypadków oprogramowanie jest wymagane do połączenia się ze zdalnym urządzeniem lub źródłem danych, a następnie przeciągnięcia ich do wewnętrznej bazy danych lub systemu historii danych.

Te obszary przechowywania są często nazywane „magazynami danych”.

Po zebraniu informacji w hurtowni danych wewnątrz organizacji, do przeprowadzenia rzeczywistej analizy danych można użyć różnych narzędzi.

Analiza biznesowa^{(Business Intelligence)}

Po zebraniu danych następnym krokiem jest podjęcie decyzji, co zrobić z tymi wszystkimi danymi. Jeśli chodzi o analizę biznesową, wymagane dane powinny pomóc organizacji w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.

Raporty i pulpity nawigacyjne Business Intelligence (BI) pomagają menedżerom i innym liderom biznesowym lepiej zrozumieć trendy i uzyskać wgląd w różne aspekty działalności. 

Aspekty te obejmują:

• Potrzeby lub ograniczenia łańcucha dostaw
• Obniżenie kosztów
• Poprawa sprzedaży
• Potrzeby i zachowania klientów
• Przewidywanie przyszłej sprzedaży lub zapotrzebowania rynku
• Logistyka i wysyłka

Zbieranie danych ze wszystkich tych różnych systemów w całej organizacji umożliwia tworzenie połączeń między informacjami, które wcześniej mogły być niemożliwe.

Inteligencja produkcyjna^{(Manufacturing Intelligence)}

Trudność w zbieraniu danych z procesów produkcyjnych polega na tym, że zazwyczaj jest ich tak dużo.

Jeśli myślisz o typowym zakładzie produkcyjnym, każda maszyna na hali produkcyjnej gromadzi od dziesiątek do setek punktów danych, które obejmują:

• Temperatury i ciśnienia
• Wykonane części lub produkt
• Użyty surowiec
• Złomowanie uszkodzonych części
• Zliczanie usterek i alarmy

W większości przypadków urządzenia produkcyjne są zautomatyzowane dzięki zastosowaniu programowalnego sterownika logicznego ( PLC ). Urządzenia te nie tylko uruchamiają sprzęt zgodnie z tym, jak są zaprogramowane, ale także zbierają i zbierają dane z tego sprzętu.

Uzyskiwanie danych z tych sterowników PLC^(PLCs) wymaga oprogramowania działającego na serwerze w tej samej sieci, co te sterowniki PLC^(PLCs) . Jest wielu dostawców, którzy napisali oprogramowanie do pobierania danych z tych kontrolerów do historii danych lub bazy danych.

Liderami historyków danych w tym obszarze są:

• OSIsoft : Ta firma istnieje od dziesięcioleci i obejmuje „integratorów” lub sterowniki, które mogą pobierać dane z niemal każdego rodzaju procesora, czujnika lub bazy danych.
• Factorytalk : Rockwell Automation , wieloletni lider w dziedzinie automatyzacji, stworzył własnego historyka danych o nazwie Factorytalk , aby pomóc swoim klientom w gromadzeniu danych z procesorów maszynowych. 
• Aveva : Dawniej znany jako Wonderware , AVEVA Historian obiecuje zapewnić „otwarty dostęp” do danych maszynowych, takich jak dane procesowe, alarmy, zdarzenia i inne.
• Iconics : Mniejszy gracz na rynku historii danych, twórcy Iconics obiecują zapewnić „szybką archiwizację”, aby rozdzielczość przechowywanych danych była zgodna z tym, co pierwotnie miało miejsce na komputerze.

Prawie wszyscy ci dostawcy oprogramowania oferują narzędzia do analizy danych, które pasują do ich rozwiązania do historii danych. Wybór odpowiedniego rozwiązania do gromadzenia i analizy danych dla Twojego zakładu produkcyjnego naprawdę zależy od kontrolerów, z których korzystasz, od tego, jak chcesz przechowywać dane i ile chcesz wydać.

Wizualizacja danych

Najpopularniejszym narzędziem do zbierania, analizowania i wizualizacji danych biznesowych jest Microsoft PowerBI .

PowerBI to potężne narzędzie do wizualizacji oferowane przez firmę Microsoft , które umożliwia wprowadzanie danych z wielu różnych źródeł danych. Następnie możesz podzielić dane na różne wykresy kołowe i słupkowe, wykresy liniowe, tabele i nie tylko.

Możliwość łączenia informacji z różnych źródeł danych pozwala znaleźć korelacje, które wcześniej nie były możliwe. Na tym polega magia współczesnej analizy danych. Daje możliwość uzyskania niespotykanych dotąd wglądów w narzędzia umożliwiające wizualizację danych z wielu źródeł.

PowerBI nie jest jedyną aplikacją, która może w ten sposób manipulować i wizualizować dane. W rzeczywistości istnieje rosnący rynek tylko na tego typu narzędzia. 

Wiodące obecnie narzędzia do wizualizacji danych obejmują:

• Metabaza^(Metabase) : rozwiązanie typu open source (bezpłatne), które chwali się, że pozwala ludziom w Twojej organizacji „zadawać pytania i uczyć się na podstawie danych”.
• Tableau : popularna platforma do wizualizacji danych używana w wielu różnych branżach. Dostępna jest łączność^{(Connectivity)} z wieloma różnymi źródłami danych.
• Whatagraph : Popularny wśród agencji marketingowych, ponieważ umożliwia łatwe tworzenie łatwych do zrozumienia raportów. Narzędzie obejmuje automatyczne generowanie raportów i może automatycznie wysyłać je pocztą e-mail do każdego.
• JasperReports : to kolejne rozwiązanie do raportowania typu open source. Jego moc pochodzi z możliwości generowania raportów w wielu różnych formatach, takich jak dokumenty drukowane, pliki PDF^(PDFs) i raporty internetowe.

Opcja, którą zdecydujesz się wybrać, naprawdę zależy od inwestycji, którą Ty lub Twoja organizacja chcecie poczynić. Na szczęście dostępne są doskonałe opcje open source, jeśli od tego musisz zacząć.

Eksploracja danych

Jedną z najpotężniejszych nowych technik analizy danych jest coś, co nazywa się eksploracją danych.

Eksploracja danych^(Data) koncentruje się na wykorzystaniu modelowania statystycznego do wyciągania wzorców i trendów z dużej ilości danych w celu przewidywania przyszłych trendów. 

Aplikacje, które mogą przeprowadzać analizę statystyczną eksploracji danych, są wysoce wyspecjalizowane i często muszą być dostosowane do danej aplikacji lub sytuacji.

Rodzaje analizy eksploracji danych obejmują:

• Eksploracyjna analiza danych^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): Obejmuje wyszukiwanie wzorców w danych w celu zidentyfikowania nowych trendów lub poznania nowych informacji.
• Potwierdzająca analiza danych^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : obejmuje wykorzystanie wszystkich zebranych danych w celu określenia, czy podejrzane korelacje są prawdziwe.

Niektóre z wiodących narzędzi oprogramowania do eksploracji danych dostępnych obecnie na rynku obejmują:

• Rapid Miner : Doskonały system analizy predykcyjnej typu open source napisany w Javie^(Java) . Jest zdolny do uczenia maszynowego, analizy predykcyjnej i eksploracji tekstu.
• Sisense : Licencjonowane oprogramowanie dostosowane do analizy biznesowej, z możliwością skalowania dla dużych organizacji. Zawiera doskonały moduł raportowania.
• Oracle : jedna z wiodących marek w branży danych, Oracle oferuje funkcję eksploracji danych w ramach SQL , która umożliwia organizacjom korzystanie z danych przechowywanych w bazie danych Oracle .
• IBM Cognos : to oprogramowanie może przetwarzać duże ilości danych w celu identyfikowania ważnych trendów. Mogą być używane do generowania raportów dla kierownictwa lub innych osób.
• SAS : Kolejna znana marka w branży danych, System Analizy Statystycznej^{(Statistical Analysis System)} ( SAS ) został specjalnie zaprojektowany do wydobywania, zarządzania, a nawet aktualizowania danych na podstawie wyników analitycznych.

Jak widać, analiza danych ma wiele aspektów, a narzędzia, których potrzebujesz, naprawdę zależą od tego, czego chcesz się nauczyć z tych danych.

Postępy w analizie danych postępują z roku na rok, a każda firma lub organizacja, która ma nadzieję na wyprzedzenie w swojej branży, musi być na bieżąco z dostępnymi narzędziami do analizy danych i wykorzystywać je w pełni.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most people think of data analysis, they think of manipulating and analyzing data in a tool like Microsoft Excel. The reality is that data analysis encompasses a wide range of tools and a lot of different methods to manipulate and understand the story that the data tells.

What is data analysis? Data analysis is used very differently if you’re talking about business data, manufacturing data, marketing data, or data specific to the industry and business that you operate.

In this article, you’ll learn about the different aspects of data analysis, what they mean, and how they’re generally used across the board.

Data Collection

The first stage of any data analysis is data collection. This simply means gathering data from all of the sources that hold information you need.

Data can include any of the following and more:

• Manufacturing machinery controllers
• Someone manually entering data into a computer
• Sensors that measure temperature, pressure, and more
• Cloud based data sources
• Information from the internet like weather or government databases
• Databases housed on your company network

A major challenge for a lot of organizations is figuring out what technical tools are available to gather that information. Most of the time software is required to connect to that remote device or data source and then pull them into an internal database or data historian system.

These storage areas are often referred to as a “data warehouse”.

Once information is collected into a data warehouse inside an organization, various tools can be used to conduct the actual data analysis.

Business Intelligence

Once data is collected, the next step is deciding what to do with all that data. When it comes to business intelligence, the required data should help an organization make better business decisions.

Business Intelligence (BI) reports and dashboards help managers and other business leaders better understand trends and gain insights into various aspects of the business. 

These aspects include:

• Supply chain needs or limitations
• Reducing costs
• Improving sales
• Customer needs and behaviors
• Predicting future sales or market demands
• Logistics and shipping

Gathering data from all of these different systems throughout your organization lets you build connections between information that may never have been possible before.

Manufacturing Intelligence

The difficulty when it comes to gathering data from manufacturing processes is that usually there’s just so much of it.

If you think about a typical manufacturing facility, every single machine on the shop floor collects dozens to hundred of data points that include:

• Temperatures and pressures
• Parts or product made
• Raw material used
• Bad parts scrapped
• Malfunction counts and alarms

In most cases, manufacturing equipment is automated by the use of a programmable logic controller (PLC). These devices not only run the equipment according to how they’re programmed, but they also collect and gather data from that equipment.

Getting data out of those PLCs involves software that runs on a server on the same network as those PLCs. There are many vendors that have written software to get data out of those controllers and into a data historian or a database.

The data historian leaders in this area include:

• OSIsoft: This company has been around for decades, and includes “integrators” or drivers that can get data out of almost any kind of processor, sensor, or database.
• Factorytalk: Long time automation leader Rockwell Automation produced their own data historian called Factorytalk to help their customers collect data from machine processors. 
• Aveva: Formerly known as Wonderware, the AVEVA Historian promises to provide “open access” to machine data like process data, alarms, events, and more.
• Iconics: A smaller player in the data historian marketplace, the makers of Iconics promise to provide “high-speed archiving” so the stored data resolution matches what originally occurred on the machine.

Nearly all of these software providers include data analysis tools to go along with their data historian solution. Choosing the right data collection and analytics solution for your manufacturing facility really depends on the controllers you use, how you want to store the data, and how much you are willing to spend.

Data Visualization

The most popular tool for collecting, analyzing, and visualizing business data is Microsoft PowerBI.

PowerBI is a powerful visualization tool offered by Microsoft that lets you bring in data from many different data sources. You can then slice and dice the data across various pie and bar charts, line graphs, tables, and more.

The ability to combine information from various data sources lets you find correlations that wouldn’t have been possible before. This is the magic of modern data analysis. It provides the ability to gain insights that were never before possible before tools that let you visualize data from many sources.

PowerBI isn’t the only app with the ability to manipulate and visualize data in this way. In fact, there’s a growing market for just these types of tools. 

The leading data visualization tools today include:

• Metabase: An open-source (free) solution that touts itself as letting people in your organization “ask questions and learn from data”.
• Tableau: A popular data visualization platform used across many different industries. Connectivity with many different data sources is available.
• Whatagraph: Popular among marketing agencies because it’s easy to produce easy-to-understand reports. The tool includes automated report generation and can automatically email those to anyone.
• JasperReports: This is another open-source reporting solution. It’s power comes from the ability to output reports in many different formats like printed documents, PDFs, and web-based reports.

The option you decide to go with really depends on the investment you or your organization wants to make. Thankfully there are excellent open-source options available if that’s where you need to start.

Data Mining

One of the most powerful new data analysis techniques is something called data mining.

Data mining focuses on using statistical modeling to pull patterns and trends out of a large volume of data in order to predict future trends. 

The applications that can perform data mining statistical analysis are highly specialized and often need to be customized to the application or situation at hand.

Types of data mining analysis include:

• Exploratory Data Analysis (EDA): This involves searching for patterns in data in order to identify new trends or learn new information.
• Confirmatory Data Analysis (CDA: This involves using all of the collected data to try and determine whether suspected correlations are true.

Some of the leading data mining software tools available on the market today include:

• Rapid Miner: An excellent open-source predictive analysis system written in Java. It’s capable of machine learning, predictive analysis, and text mining.
• Sisense: Licensed software tailored for business intelligence, with the ability to scale up for large organizations. It includes an excellent reporting module.
• Oracle: One of the leading names in the data industry, Oracle offers data mining feature within SQL that lets organizations use data stored in an Oracle database.
• IBM Cognos: This software is capable of processing large volumes of data to identify important trends. These can be used to generate reports for management or others.
• SAS: Another big name in the data industry, Statistical Analysis System (SAS) was specifically designed to mine, manage, and even update data based on analytical results.

As you can see, there are many facets to data analysis and the tools you need to use really depends on what you hope to learn from that data.

Advancements in data analysis continue to advance every year, and any company or organization that hopes to stay ahead in their industry needs to stay on top of what data analysis tools are available and to use them to their fullest potential.

Related posts

• Xcode dla Windows (8 najlepszych narzędzi do tworzenia aplikacji na iOS na PC)

• Jaka jest najlepsza usługa połączeń konferencyjnych — porównanie najlepszych aplikacji

• 5 najlepszych aplikacji do filtrowania światła niebieskiego dla systemów Windows, Mac i Linux

• 4 najlepsze aplikacje do przesyłania portów i jak z nich korzystać

• 10 najlepszych rozszerzeń prywatności dla Chrome (2022)

• 11 najlepszych aplikacji Microsoft Teams w 2022 r.

• Avast Online Security Extension: czy warto go używać?

• 6 najlepszych analizatorów przestrzeni dyskowej do znajdowania utraconych gigabajtów

• Czy odzyskiwanie plików systemu Windows firmy Microsoft działa? Przetestowaliśmy to.

• 7 najlepszych narzędzi do usuwania Bloatware dla systemu Windows

• Autouzupełnianie Google Chrome: kompletny przewodnik

• Najlepsze aplikacje do analizowania sieci Wi-Fi dla systemów Windows, iOS, macOS i Android

• Tłumacz Google a Tłumacz Bing – który jest najlepszy?

• Najlepsze bezpłatne edytory przecen online

• Najlepsi edytorzy przecen: wszystkie platformy i online

• Antywirus dla Chromebooka: dlaczego go potrzebujesz i najlepsze opcje

• 7 najlepszych narzędzi do kompresji i optymalizacji GIF

• 20 najlepszych urządzeń do strumieniowego przesyłania telewizji

• 8 najlepszych menedżerów plików dla systemu Windows 11/10 w 2022 r.

• 6 najlepszych aplikacji do sprawdzania temperatury procesora w systemie Windows 11/10