Ландшафт данных стал довольно сложным за последние годы
Объём данных, поступающих из постоянно растущего числа источников, больше, чем когда-либо (и нет признаков замедления), поэтому легко заблудиться.
Хорошая новость?
Новые инструменты визуализации данных и их исследования позволяют пользователям изучать свои наборы данных, выявлять скрытые закономерности и аномалии, что способствует принятию взвешенных решений. Однако не все инструменты полезны для ваших аналитических задач. Более того, некоторые могут привести к путанице. Поэтому важно понимать, как инструменты исследования данных повышают ценность вашего бизнеса и какие из них могут помочь вам найти ответы на сложные вопросы.
Что такое исследование данных?
Исследование данных — это первоначальная оценка набора данных, при которой команды изучают и визуализируют необработанные данные, чтобы понять их закономерности. Оно включает в себя использование различных инструментов для понимания размера и качества данных, выявления закономерностей и аномалий, а также установления связей между ключевыми компонентами.
Рассмотрим пример компании Rumpl. У компании не было единой инфраструктуры данных, и она полагалась на разрозненные платформы для анализа. Разрозненные источники значительно усложняли процесс оптимизации операций.
Шейн Роуч, старший менеджер по электронной коммерции в Rumpl, говорит об оптимизации их операций так: «Мы хотели собрать всё в одном месте и связать все наши точки данных».
Настроив хранилище данных и подключив его к аналитической платформе Mode, Rumpl смогла получить доступ к данным из единого источника и создать информационные панели и отчёты в течение дня. Они начали своё путешествие по исследованию данных с изучения и визуализации наборов данных, а затем углубились в отчётность. Это помогло им сократить количество заявок в службу поддержки почти на 60 %.
Почему инструменты исследования данных важны?
Каждый специалист по работе с данными знает, как важно смотреть на данные под разными углами. Однако для этого требуется более глубокое понимание ваших данных. Именно здесь на помощь приходят инструменты исследования данных. Давайте рассмотрим, как эти инструменты могут повлиять на ситуацию.
1. Очистка и обогащение данных
По данным шокирующего опроса McKinsey, команды, работающие с данными, тратят 30 % своего времени на задачи, не приносящие пользы, из-за низкого качества данных и их доступности. Это требует более активных усилий по повышению качества данных. Использование инструментов исследования данных может помочь пользователям визуализировать пропущенные закономерности, выявить повторяющиеся данные и обнаружить ошибочные записи, чтобы создать более чистый и надёжный набор данных для дальнейшего анализа.
2. Направление дальнейшего анализа
Исследование данных позволяет аналитикам выявлять закономерности, тенденции и взаимосвязи в данных. Эти идеи могут помочь сформулировать гипотезы о первопричинах, которые затем можно проверить и подтвердить с помощью статистического анализа для принятия более взвешенных решений.
3. Обнаружение выбросов
Выбросы — это экстремальные точки данных в наборах данных, которые значительно отличаются от ожидаемого значения. Если выбросы не обнаружены, статистический анализ, основанный на среднем значении и стандартном отклонении, может быть искажён, что приведёт к неточным прогнозам. Используя инструменты исследования данных и визуализации, такие как гистограммы, диаграммы рассеяния и ящиковые диаграммы, пользователи могут изучить распределение данных и проверить наличие выбросов, что приведёт к более взвешенному принятию решений.
Но как среди такого многообразия выбрать подходящий для вашего бизнеса инструмент? Чтобы помочь вам получить доступ к аналитике в реальном времени, мы собрали лучшие инструменты для исследования данных, которые помогут вам достичь бизнес-результатов и добиться успеха.
Инструменты исследования данных, которые необходимо использовать для получения более глубоких идей
1. Mode Analytics
Возможности визуализации и исследования в Mode сокращают количество повторяющихся запросов аналитики, централизуют бизнес-логику и создают общее понимание среди членов команды. Платформа позволяет команде подбирать параметры и меры для создания отправных точек, с которых пользователи могут уверенно двигаться в новых направлениях. Благодаря большему контексту и современным облачным экосистемам организации могут принять взвешенные решения, которые поддерживают как стратегические, так и операционные инициативы.
2. ThoughtSpot
Если вы ищете решение, сочетающее возможности искусственного интеллекта с управляемым интерфейсом поиска, обратите внимание на ThoughtSpot. Эта платформа бизнес-аналитики позволяет создавать полностью программируемые модели данных, которые затем можно анализировать с помощью искусственного интеллекта и естественного языка с помощью ThoughtSpot Sage. С помощью этих идей легко создавать и делиться убедительной историей данных. Кроме того, интуитивно понятный интерфейс самообслуживания удобен для людей с любым уровнем технических навыков.
3. Qlik Sense
Унифицированная аналитическая платформа Qlik известна своими встроенными возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения. Наиболее значимым вариантом её использования является помощь пользователям в уточнении контекста, совершении открытий и запуске расширенной аналитики на больших сложных наборах данных. Это решение для бизнес-аналитики позволяет создавать визуализации и выбирать параметры, измерения и фильтры для лучшего понимания данных.
4. Apache Superset
Apache Superset — это инструмент для исследования данных с открытым исходным кодом, созданный для пользователей, которые могут исследовать данные с помощью простого конструктора визуализации без кода или SQL IDE.
Он не требует дополнительного слоя приёма данных поверх существующей инфраструктуры данных, вместо этого он подключается напрямую к любой базе данных, основанной на SQL.
Основные функции:
- Конструктор визуализации без кода.
- Лёгкий семантический слой для определения параметров и фильтров.
- SQL IDE для подготовки данных.
- Асинхронное кэширование и запросы в памяти.
- API для программной настройки.
5. Alteryx
Alteryx предлагает более 70 инструментов для создания оптимизированного аналитического рабочего процесса. С помощью визуального конструктора с низким уровнем кодирования, предписывающей аналитики и предложений, основанных на искусственном интеллекте, вы можете обогатить свои данные и глубже изучить тенденции и закономерности. Пользователи также могут визуализировать необработанные данные, чтобы лучше понять их и улучшить качество с помощью этого инструмента для исследования данных.
6. Weka
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) — новый игрок в области аналитики данных, специально предназначенный для обработки рабочих нагрузок высокопроизводительной аналитики данных (HPDA) в петамасштабе.
Разработанный для поддержки структурированных и неструктурированных данных, Weka имеет набор инструментов визуализации для исследования данных, анализа и прогнозного моделирования.
7. Looker
Looker — это инструмент бизнес-аналитики от Google, который помогает пользователям в исследовании и анализе данных. С помощью Looker пользователи могут подключать данные из нескольких источников, задавать соответствующие бизнес-вопросы и создавать визуализации для лучшего понимания. Интуитивно понятный интерфейс также позволяет пользователям создавать информационные панели и отчёты, чтобы быть в курсе тенденций и отслеживать ключевые показатели эффективности. Как часть продуктов Google Cloud, платформа предлагает бесшовную интеграцию с другими продуктами Google.
8. OpenRefine
OpenRefine помогает бизнес-пользователям оптимизировать наборы данных, удалять ошибки и интегрировать их с другими базами данных и приложениями. Он предоставляет интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который исправляет ошибки, обнаруживает дубликаты и стандартизирует форматы.
Основные функции:
- Функция детального просмотра больших наборов данных.
- Кластеризация для устранения несоответствий в данных.
- Бесконечное повторение/отмена.
- Сопоставление вашего набора данных с внешним источником.
Каждый из этих инструментов для исследования данных предлагает уникальные возможности для управления большими наборами данных и поиска действенных идей.
Как и в любой другой работе с данными, ключ к созданию бизнес-эффекта — это согласование вашего инструментария со стратегией вашего бизнеса. Поэтому продолжайте исследовать и находите новые способы использования возможностей этих инструментов и выведите свой анализ на новый уровень. И если вы хотите узнать, как мощные возможности Mode по исследованию данных могут помочь вашей команде находить ответы в режиме реального времени, зарегистрируйтесь для участия в бесплатной пробной версии уже сегодня.