Vad är dataanalys och de bästa verktygen att använda

När de flesta tänker på dataanalys tänker de på att manipulera och analysera data i ett verktyg som Microsoft Excel(like Microsoft Excel) . Verkligheten är att dataanalys omfattar ett brett utbud av verktyg och många olika metoder för att manipulera och förstå historien som data berättar.

Vad är dataanalys? Dataanalys(Data) används väldigt olika om du pratar om affärsdata, tillverkningsdata, marknadsföringsdata eller data som är specifik för den bransch och verksamhet som du bedriver.

I den här artikeln kommer du att lära dig om de olika aspekterna av dataanalys, vad de betyder och hur de i allmänhet används över hela linjen.

Datainsamling(Data Collection)

Det första steget i en dataanalys är datainsamling. Detta innebär helt enkelt att samla in data från alla källor som innehåller information du behöver.

Data kan inkludera något av följande och mer:

  • Kontroller för tillverkning av maskiner
  • Någon som manuellt matar in data i en dator
  • Sensorer som mäter temperatur, tryck med mera
  • Molnbaserade(Cloud based) datakällor
  • Information från internet som väder eller statliga databaser
  • Databaser(Databases) som finns i ditt företagsnätverk

En stor utmaning för många organisationer är att ta reda på vilka tekniska verktyg som finns tillgängliga för att samla in den informationen. För det mesta krävs programvara för att ansluta till den fjärrenheten eller datakällan och sedan dra in dem i en intern databas eller datahistorikersystem.

Dessa lagringsområden kallas ofta för ett "datalager".

När information väl har samlats in i ett datalager i en organisation kan olika verktyg användas för att genomföra själva dataanalysen.

Business Intelligence

När data väl har samlats in är nästa steg att bestämma vad som ska göras med all denna data. När det kommer till business intelligence bör den nödvändiga informationen hjälpa en organisation att fatta bättre affärsbeslut.

Business Intelligence (BI)-rapporter och instrumentpaneler hjälper chefer och andra företagsledare att bättre förstå trender och få insikter i olika aspekter av verksamheten. 

Dessa aspekter inkluderar:

  • Leveranskedjans behov eller begränsningar
  • Minska kostnader
  • Att förbättra försäljningen
  • Kundernas behov och beteenden
  • Förutsäga framtida försäljning eller marknadskrav
  • Logistik och frakt

Genom att samla in data från alla dessa olika system i hela din organisation kan du bygga kopplingar mellan information som kanske aldrig varit möjlig tidigare.

Tillverkningsintelligens(Manufacturing Intelligence)

Svårigheten när det gäller att samla in data från tillverkningsprocesser är att det vanligtvis bara finns så mycket av det.

Om du tänker på en typisk tillverkningsanläggning samlar varje enskild maskin på verkstadsgolvet dussintals till hundra datapunkter som inkluderar:

  • Temperaturer och tryck
  • Tillverkade delar eller produkt
  • Råvara som används
  • Dåliga delar skrotas
  • Felräkningar och larm

I de flesta fall är tillverkningsutrustning automatiserad med hjälp av en programmerbar logisk styrenhet ( PLC ). Dessa enheter kör inte bara utrustningen enligt hur de är programmerade, utan de samlar också in och samlar in data från den utrustningen.

Att få ut data från dessa PLC:er(PLCs) involverar programvara som körs på en server på samma nätverk som dessa PLC:er(PLCs) . Det finns många leverantörer som har skrivit mjukvara för att få ut data från dessa kontroller och till en datahistoriker eller en databas.

Ledarna för datahistoriker inom detta område inkluderar:

  • OSIsoft : Det här företaget har funnits i decennier och inkluderar "integratörer" eller drivrutiner som kan hämta data från nästan alla typer av processorer, sensorer eller databaser.
  • Factorytalk : Den långvariga automationsledaren Rockwell Automation producerade sin egen datahistoriker kallad Factorytalk för att hjälpa sina kunder att samla in data från maskinprocessorer. 
  • Aveva : Tidigare känd som Wonderware , AVEVA Historian lovar att ge "öppen åtkomst" till maskindata som processdata, larm, händelser och mer.
  • Iconics : En mindre aktör på datahistorikermarknaden, skaparna av Iconics lovar att tillhandahålla "höghastighetsarkivering" så att den lagrade dataupplösningen matchar vad som ursprungligen inträffade på maskinen.

Nästan alla dessa programvaruleverantörer inkluderar dataanalysverktyg som passar deras datahistorikerlösning. Att välja rätt datainsamlings- och analyslösning för din tillverkningsanläggning beror verkligen på vilka kontroller du använder, hur du vill lagra data och hur mycket du är villig att spendera.

Datavisualisering

Det mest populära verktyget för att samla in, analysera och visualisera affärsdata är Microsoft PowerBI .

PowerBI är ett kraftfullt visualiseringsverktyg som erbjuds av Microsoft som låter dig ta in data från många olika datakällor. Du kan sedan dela och tärna data över olika cirkel- och stapeldiagram, linjediagram, tabeller och mer.

Möjligheten att kombinera information från olika datakällor låter dig hitta korrelationer som inte skulle ha varit möjliga tidigare. Detta är magin med modern dataanalys. Det ger möjlighet att få insikter som aldrig tidigare varit möjliga innan verktyg som låter dig visualisera data från många källor.

PowerBI är inte den enda appen som har möjlighet att manipulera och visualisera data på detta sätt. Faktum är att det finns en växande marknad för just dessa typer av verktyg. 

De ledande verktygen för datavisualisering idag inkluderar:

  • Metabas(Metabase) : En öppen källkod (gratis) lösning som framstår som att låta människor i din organisation "ställa frågor och lära av data".
  • Tableau : En populär datavisualiseringsplattform som används inom många olika branscher. Det finns möjlighet att ansluta(Connectivity) till många olika datakällor.
  • Whatagraph : Populärt bland marknadsföringsbyråer eftersom det är lätt att producera lättförståeliga rapporter. Verktyget inkluderar automatisk rapportgenerering och kan automatiskt e-posta dem till vem som helst.
  • JasperReports : Detta är en annan rapportlösning med öppen källkod. Dess kraft kommer från möjligheten att mata ut rapporter i många olika format som tryckta dokument, PDF(PDFs) -filer och webbaserade rapporter.

Alternativet du väljer att välja beror verkligen på vilken investering du eller din organisation vill göra. Tack och lov finns det utmärkta alternativ med öppen källkod tillgängliga om det är där du behöver börja.

Data Mining

En av de mest kraftfulla nya dataanalysteknikerna är något som kallas data mining.

Data mining fokuserar på att använda statistisk modellering för att dra mönster och trender ur en stor mängd data för att förutsäga framtida trender. 

De applikationer som kan utföra statistisk analys av datautvinning är högt specialiserade och behöver ofta anpassas till den aktuella applikationen eller situationen.

Typer av datautvinningsanalys inkluderar:

  • Exploratory Data Analysis ( EDA ): Detta innebär att man söker efter mönster i data för att identifiera nya trender eller lära sig ny information.
  • Bekräftande dataanalys(Confirmatory Data Analysis) ( CDA : Confirmatory Data Analysis: Detta innebär att all insamlad data används för att försöka avgöra om misstänkta korrelationer är sanna.

Några av de ledande mjukvaruverktygen för datautvinning som finns på marknaden idag inkluderar:

  • Rapid Miner : Ett utmärkt prediktivt analyssystem med öppen källkod skrivet i Java . Den är kapabel till maskininlärning, prediktiv analys och textutvinning.
  • Sisense : Licensierad programvara skräddarsydd för business intelligence, med möjligheten att skala upp för stora organisationer. Den innehåller en utmärkt rapporteringsmodul.
  • Oracle : Ett av de ledande namnen inom dataindustrin, Oracle erbjuder datautvinningsfunktioner inom SQL som låter organisationer använda data som lagras i en Oracle- databas.
  • IBM Cognos : Denna programvara kan bearbeta stora mängder data för att identifiera viktiga trender. Dessa kan användas för att generera rapporter för ledningen eller andra.
  • SAS : Ett annat stort namn inom databranschen, Statistical Analysis System ( SAS ) var speciellt utformat för att bryta, hantera och till och med uppdatera data baserat på analytiska resultat.

Som du kan se finns det många aspekter av dataanalys och de verktyg du behöver använda beror verkligen på vad du hoppas lära dig av den datan.

Framsteg inom dataanalys fortsätter att utvecklas varje år, och alla företag eller organisationer som hoppas ligga i framkant i sin bransch måste hålla koll på vilka dataanalysverktyg som finns tillgängliga och använda dem till sin fulla potential.



Alexander Henriksson

About the author

Jag är en erfaren mjukvaruingenjör med över 10 års erfarenhet av att utveckla och hantera användarkonton, familjesäkerhet och Google Chrome-teknik. Jag har en stark grund inom matematik och datavetenskap som jag använder för att skapa tydliga, kortfattade beskrivningar av mina färdigheter.


Related posts