Kada većina ljudi pomisli na analizu podataka, pomisli na manipulaciju i analizu podataka u alatu kao što je Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . Realnost je da analiza podataka obuhvaća širok raspon alata i mnogo različitih metoda za manipulaciju i razumijevanje priče koju podaci govore.

Što je analiza podataka? Analiza podataka^(Data) koristi se vrlo različito ako govorite o poslovnim podacima, proizvodnim podacima, marketinškim podacima ili podacima specifičnim za industriju i posao kojim upravljate.

U ovom članku ćete naučiti o različitim aspektima analize podataka, što oni znače i kako se općenito koriste.

Prikupljanje podataka^{(Data Collection)}

Prva faza svake analize podataka je prikupljanje podataka. To jednostavno znači prikupljanje podataka iz svih izvora koji sadrže informacije koje su vam potrebne.

Podaci mogu uključivati ​​bilo što od sljedećeg i više:

• Kontroleri za proizvodnju strojeva
• Netko ručno unosi podatke u računalo
• Senzori koji mjere temperaturu, tlak i još mnogo toga
• ^{(Cloud based)}Izvori podataka temeljeni na oblaku
• Informacije s interneta kao što su vremenska prognoza ili državne baze podataka
• Baze podataka^(Databases) smještene u mreži vaše tvrtke

Veliki izazov za mnoge organizacije je shvatiti koji su tehnički alati dostupni za prikupljanje tih informacija. Većinu vremena softver je potreban za povezivanje s tim udaljenim uređajem ili izvorom podataka, a zatim ih povući u internu bazu podataka ili sustav povjesničara podataka.

Ova područja za pohranu često se nazivaju "skladištem podataka".

Nakon što se informacije prikupe u skladište podataka unutar organizacije, mogu se koristiti različiti alati za provođenje stvarne analize podataka.

Poslovna inteligencija^{(Business Intelligence)}

Kada se podaci prikupe, sljedeći korak je odluka što učiniti sa svim tim podacima. Kada je u pitanju poslovna inteligencija, potrebni podaci trebali bi pomoći organizaciji u donošenju boljih poslovnih odluka.

Izvješća i nadzorne ploče Business Intelligence (BI) pomažu menadžerima i drugim poslovnim čelnicima da bolje razumiju trendove i steknu uvid u različite aspekte poslovanja. 

Ti aspekti uključuju:

• Potrebe ili ograničenja lanca opskrbe
• Smanjenje troškova
• Poboljšanje prodaje
• Potrebe i ponašanja kupaca
• Predviđanje buduće prodaje ili potražnje tržišta
• Logistika i otprema

Prikupljanje podataka iz svih ovih različitih sustava u vašoj organizaciji omogućuje vam izgradnju veza između informacija koje možda nikada prije nisu bile moguće.

Inteligencija proizvodnje^{(Manufacturing Intelligence)}

Poteškoća kada je u pitanju prikupljanje podataka iz proizvodnih procesa je to što ih obično ima samo toliko.

Ako razmišljate o tipičnom proizvodnom pogonu, svaki pojedini stroj u radnji prikuplja desetke do stotine točaka podataka koje uključuju:

• Temperature i tlakovi
• Izrađeni dijelovi ili proizvod
• Korištena sirovina
• Loši dijelovi otpisani
• Brojevi kvarova i alarmi

U većini slučajeva, proizvodna oprema je automatizirana korištenjem programabilnog logičkog kontrolera ( PLC ). Ovi uređaji ne samo da pokreću opremu prema načinu na koji su programirani, već također prikupljaju i prikupljaju podatke s te opreme.

Dobivanje podataka iz tih PLC^(PLCs) -ova uključuje softver koji radi na poslužitelju na istoj mreži kao i ti PLC^(PLCs) -ovi . Postoje mnogi dobavljači koji su napisali softver za dobivanje podataka iz tih kontrolera u povjesničar podataka ili bazu podataka.

Lideri povjesničara podataka u ovom području uključuju:

• OSIsoft : Ova tvrtka postoji već desetljećima i uključuje "integratore" ili drajvere koji mogu dobiti podatke iz gotovo bilo koje vrste procesora, senzora ili baze podataka.
• Factorytalk : Dugogodišnji vođa automatizacije Rockwell Automation proizveo je vlastiti povjesničar podataka pod nazivom Factorytalk kako bi pomogao svojim klijentima u prikupljanju podataka sa strojnih procesora. 
• Aveva : Ranije poznat kao Wonderware , AVEVA Historian obećava pružanje „otvorenog pristupa“ podacima o stroju kao što su procesni podaci, alarmi, događaji i još mnogo toga.
• Iconics : Manji igrač na tržištu povjesničara podataka, proizvođači Iconicsa obećavaju da će osigurati "brzo arhiviranje" tako da razlučivost pohranjenih podataka odgovara onome što se izvorno dogodilo na računalu.

Gotovo svi ovi davatelji softvera uključuju alate za analizu podataka koji idu uz njihovo rješenje za povjesničare podataka. Odabir pravog rješenja za prikupljanje i analizu podataka za vaš proizvodni pogon doista ovisi o kontrolerima koje koristite, načinu na koji želite pohraniti podatke i koliko ste spremni potrošiti.

Vizualizacija podataka

Najpopularniji alat za prikupljanje, analizu i vizualizaciju poslovnih podataka je Microsoft PowerBI .

PowerBI je moćan alat za vizualizaciju koji nudi Microsoft i koji vam omogućuje unos podataka iz mnogih različitih izvora podataka. Zatim možete izrezati podatke na različite tortne i trakaste grafikone, linijske grafikone, tablice i još mnogo toga.

Mogućnost kombiniranja informacija iz različitih izvora podataka omogućuje vam pronalaženje korelacija koje prije ne bi bile moguće. To je čarolija moderne analize podataka. Pruža mogućnost stjecanja uvida koji nikada prije nisu bili mogući alati koji vam omogućuju vizualizaciju podataka iz mnogih izvora.

PowerBI nije jedina aplikacija s mogućnošću manipulacije i vizualizacije podataka na ovaj način. Zapravo, postoji rastuće tržište upravo za ove vrste alata. 

Vodeći alati za vizualizaciju podataka danas uključuju:

• Metabase : rješenje otvorenog koda (besplatno) koje se proglašava kao dopuštanje ljudima u vašoj organizaciji da "stavljaju pitanja i uče iz podataka".
• Tableau : popularna platforma za vizualizaciju podataka koja se koristi u mnogim različitim industrijama. Dostupna je povezanost^{(Connectivity)} s mnogo različitih izvora podataka.
• Whatagraph : Popularno među marketinškim agencijama jer je lako izraditi lako razumljiva izvješća. Alat uključuje automatizirano generiranje izvješća i može ih automatski poslati svima.
• JasperReports : Ovo je još jedno rješenje otvorenog koda za izvješćivanje. Njegova snaga proizlazi iz mogućnosti izlaza izvješća u mnogo različitih formata kao što su ispisani dokumenti, PDF^(PDFs) -ovi i izvješća temeljena na webu.

Opcija za koju se odlučite doista ovisi o ulaganju koje vi ili vaša organizacija želite uložiti. Srećom, postoje izvrsne opcije otvorenog koda ako je to mjesto gdje trebate početi.

Data Mining

Jedna od najmoćnijih novih tehnika analize podataka je nešto što se zove rudarenje podataka.

Data mining fokusira se na korištenje statističkog modeliranja za izvlačenje obrazaca i trendova iz velike količine podataka kako bi se predvidjeli budući trendovi. 

Aplikacije koje mogu obavljati statističku analizu rudarenja podataka su visoko specijalizirane i često ih je potrebno prilagoditi aplikaciji ili situaciji.

Vrste analize rudarenja podataka uključuju:

• Istraživačka analiza podataka^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): To uključuje traženje obrazaca u podacima kako bi se identificirali novi trendovi ili naučile nove informacije.
• Analiza potvrdnih podataka^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : Ovo uključuje korištenje svih prikupljenih podataka kako bi se pokušalo utvrditi jesu li sumnjive korelacije istinite.

Neki od vodećih softverskih alata za rudarenje podataka dostupnih na tržištu danas uključuju:

• Rapid Miner : Izvrstan open-source sustav prediktivne analize napisan u Javi^(Java) . Sposoban je za strojno učenje, prediktivnu analizu i rudarenje teksta.
• Sisense : Licencirani softver prilagođen poslovnoj inteligenciji, s mogućnošću povećanja za velike organizacije. Uključuje izvrstan modul za izvješćivanje.
• Oracle : Jedno od vodećih imena u industriji podataka, Oracle nudi značajku rudarenja podataka unutar SQL -a koja organizacijama omogućuje korištenje podataka pohranjenih u Oracle bazi podataka.
• IBM Cognos : Ovaj softver je sposoban obraditi velike količine podataka kako bi identificirao važne trendove. Oni se mogu koristiti za generiranje izvješća za menadžment ili druge.
• SAS : Još jedno veliko ime u industriji podataka, Statistical Analysis System ( SAS ) posebno je dizajniran za rudarenje, upravljanje, pa čak i ažuriranje podataka na temelju analitičkih rezultata.

Kao što možete vidjeti, postoji mnogo aspekata analize podataka i alati koje trebate koristiti doista ovise o tome što se nadate naučiti iz tih podataka.

Napredak u analizi podataka nastavlja napredovati svake godine, a svaka tvrtka ili organizacija koja se nada da će ostati ispred u svojoj industriji mora ostati u tijeku s dostupnim alatima za analizu podataka i koristiti ih u svom punom potencijalu.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

Whеn most people thіnk 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 za Windows (8 najboljih alata za razvoj iOS aplikacija na računalu)

• Koja je najbolja usluga konferencijskih poziva – najbolje aplikacije u usporedbi

• 5 najboljih aplikacija za filter plavog svjetla za Windows, Mac i Linux

• 4 najbolje softverske aplikacije za prosljeđivanje portova i kako ih koristiti

• 10 najboljih proširenja privatnosti za Chrome (2022.)

• 6 najboljih analizatora prostora na disku za pronalaženje izgubljenih gigabajta

• 8 najboljih upravitelja datoteka za Windows 11/10 u 2022

• Antivirus za Chromebook: zašto vam je potreban i najbolje opcije

• 11 najboljih besplatnih softvera za snimke zaslona za Windows

• 5 alata koji mogu trajno uništiti vaše podatke za svaki veći OS

• 5 najboljih sigurnih mjesta za preuzimanje APK-a za Android aplikacije

• 3 najbolja videouređivača otvorenog koda

• Najbolje aplikacije za WiFi analizator za Windows, iOS, macOS i Android

• Najbolji Markdown urednici: sve platforme i online

• Radi li Microsoftov Windows File Recovery? Mi smo to testirali.

• Najbolje IFTTT alternative

• 20 najboljih TV uređaja za strujanje

• 8 najboljih besplatnih OCR softverskih aplikacija za pretvaranje slika u tekst

• Zapier analizator e-pošte: 3 kreativna načina da ga koristite

• Što je Microsoft Power Automate i besplatni predlošci za preuzimanje