Када већина људи помисли на анализу података, помисли на манипулацију и анализу података у алату као што је Мицрософт Екцел^{(like Microsoft Excel)} . Реалност је да анализа података обухвата широк спектар алата и много различитих метода за манипулацију и разумевање приче коју подаци говоре.

Шта је анализа података? Анализа података^(Data) се користи веома различито ако говорите о пословним подацима, производним подацима, маркетиншким подацима или подацима специфичним за индустрију и посао којим управљате.

У овом чланку ћете научити о различитим аспектима анализе података, шта они значе и како се генерално користе широм света.

Прикупљање података^{(Data Collection)}

Прва фаза сваке анализе података је прикупљање података. Ово једноставно значи прикупљање података из свих извора који садрже информације које су вам потребне.

Подаци могу укључивати било шта од следећег и више:

• Контролери за производњу машина
• Неко ручно уноси податке у рачунар
• Сензори који мере температуру, притисак и још много тога
• ^{(Cloud based)}Извори података засновани на облаку
• Информације са интернета као што су временска прогноза или државне базе података
• Базе података^(Databases) смештене на мрежи ваше компаније

Велики изазов за многе организације је да открију који су технички алати доступни за прикупљање тих информација. Већину времена је потребан софтвер да се повеже са тим удаљеним уређајем или извором података, а затим их повуче у интерну базу података или систем за историчар података.

Ове области складиштења се често називају „складиштем података“.

Када се информације прикупе у складиште података унутар организације, могу се користити различити алати за спровођење стварне анализе података.

Пословна интелигенција^{(Business Intelligence)}

Када се подаци прикупе, следећи корак је одлука шта да се ради са свим тим подацима. Када је у питању пословна интелигенција, потребни подаци би требало да помогну организацији да донесе боље пословне одлуке.

Извештаји и контролне табле пословне интелигенције^{(Intelligence)} (БИ) помажу менаџерима и другим пословним лидерима да боље разумеју трендове и стекну увид у различите аспекте пословања. 

Ови аспекти укључују:

• Потребе или ограничења ланца снабдевања
• Смањење трошкова
• Побољшање продаје
• Потребе и понашања купаца
• Предвиђање будуће продаје или потражње тржишта
• Логистика и отпрема

Прикупљање података из свих ових различитих система широм ваше организације омогућава вам да изградите везе између информација које можда никада раније нису биле могуће.

Мануфацтуринг Интеллигенце^{(Manufacturing Intelligence)}

Потешкоћа када је у питању прикупљање података из производних процеса је то што их обично има само толико.

Ако размишљате о типичном производном погону, свака машина у радњи прикупља десетине до стотине тачака података који укључују:

• Температуре и притисци
• Делови или производ направљен
• Коришћена сировина
• Лоши делови су отписани
• Бројеви кварова и аларми

У већини случајева, производна опрема је аутоматизована коришћењем програмабилног логичког контролера ( ПЛЦ^(PLC) ). Ови уређаји не само да покрећу опрему према начину на који су програмирани, већ такође прикупљају и прикупљају податке са те опреме.

Добијање података из тих ПЛЦ^(PLCs) -ова укључује софтвер који ради на серверу на истој мрежи као и ти ПЛЦ^(PLCs) -ови . Постоји много добављача који су написали софтвер за извлачење података из тих контролора у историчар података или базу података.

Лидери историчара података у овој области укључују:

• ОСИсофт^(OSIsoft) : Ова компанија постоји деценијама и укључује „интеграторе“ или драјвере који могу да извуку податке из скоро било које врсте процесора, сензора или базе података.
• Фацториталк^{(Factorytalk)} : Дугогодишњи лидер аутоматизације Роцквелл Аутоматион^{(Rockwell Automation)} је произвео сопствени историчар података под називом Фацториталк^{(Factorytalk)} како би помогао својим клијентима да прикупљају податке од машинских процесора. 
• Авева^(Aveva) : Раније познат као Вондерваре^(Wonderware) , АВЕВА Хисториан^{(AVEVA Historian)} обећава да ће обезбедити „отворени приступ“ машинским подацима као што су процесни подаци, аларми, догађаји и још много тога.
• Ицоницс^(Iconics) : Мањи играч на тржишту историчара података, произвођачи Ицоницс-а обећавају да ће обезбедити „архивирање велике брзине“ тако да резолуција сачуваних података одговара ономе што се првобитно догодило на машини.

Скоро сви ови добављачи софтвера укључују алате за анализу података који иду уз њихово решење за историчар података. Одабир правог решења за прикупљање података и аналитику за ваш производни погон заиста зависи од контролера које користите, како желите да складиштите податке и колико сте спремни да потрошите.

Визуелизација података

Најпопуларнији алат за прикупљање, анализу и визуелизацију пословних података је Мицрософт ПоверБИ^{(Microsoft PowerBI)} .

ПоверБИ^(PowerBI) је моћна алатка за визуелизацију коју нуди Мицрософт^(Microsoft) и која вам омогућава да уносите податке из много различитих извора података. Затим можете да исечете податке на различите тортне и тракасте графиконе, линијске графиконе, табеле и још много тога.

Могућност комбиновања информација из различитих извора података омогућава вам да пронађете корелације које раније не би биле могуће. Ово је магија модерне анализе података. Пружа могућност стицања увида који никада раније нису били могући алати који вам омогућавају да визуелизујете податке из многих извора.

ПоверБИ^(PowerBI) није једина апликација са могућношћу манипулације и визуелизације података на овај начин. У ствари, постоји растуће тржиште само за ове врсте алата. 

Водећи алати за визуелизацију података данас укључују:

• Метабаза^(Metabase) : решење отвореног кода (бесплатно) које се проглашава као допуштање људима у вашој организацији да „стављају питања и уче из података“.
• Таблеау^(Tableau) : Популарна платформа за визуелизацију података која се користи у многим различитим индустријама. Доступна је повезаност^{(Connectivity)} са много различитих извора података.
• Вхатаграпх^(Whatagraph) : Популаран међу маркетиншким агенцијама јер је лако направити лако разумљиве извештаје. Алат укључује аутоматско генерисање извештаја и може их аутоматски послати е-поштом било коме.
• ЈасперРепортс^{(JasperReports)} : Ово је још једно решење отвореног кода за извештавање. Његова снага произилази из могућности да излаже извештаје у много различитих формата као што су штампани документи, ПДФ^(PDFs) -ови и извештаји засновани на вебу.

Опција на коју се одлучите заиста зависи од инвестиције коју ви или ваша организација желите да направите. Срећом, постоје одличне опције отвореног кода ако је потребно да почнете.

Претрага података

Једна од најмоћнијих нових техника анализе података је нешто што се зове рударење података.

Дата^(Data) мининг се фокусира на коришћење статистичког моделирања за извлачење образаца и трендова из велике количине података како би се предвидели будући трендови. 

Апликације које могу да изврше статистичку анализу рударења података су високо специјализоване и често их је потребно прилагодити апликацији или ситуацији.

Врсте анализе рударења података укључују:

• Истраживачка анализа података^{(Exploratory Data Analysis)} ( ЕДА^(EDA) ): Ово укључује тражење образаца у подацима како би се идентификовали нови трендови или научиле нове информације.
• Анализа потврдних података^{(Confirmatory Data Analysis)} ( ЦДА^(CDA) : Ово укључује коришћење свих прикупљених података да би се утврдило да ли су сумњиве корелације тачне.

Неки од водећих софтверских алата за рударење података доступних на тржишту данас укључују:

• Рапид Минер^{(Rapid Miner)} : Одличан систем за предиктивну анализу отвореног кода написан на Јави^(Java) . Способан је за машинско учење, предиктивну анализу и рударење текста.
• Сисенсе^(Sisense) : Лиценцирани софтвер скројен за пословну интелигенцију, са могућношћу повећања за велике организације. Укључује одличан модул за извештавање.
• Орацле^(Oracle) : Једно од водећих имена у индустрији података, Орацле^(Oracle) нуди функцију рударења података унутар СКЛ^(SQL) -а која омогућава организацијама да користе податке ускладиштене у Орацле^(Oracle) бази података.
• ИБМ Цогнос^{(IBM Cognos)} : Овај софтвер је способан да обрађује велике количине података како би идентификовао важне трендове. Они се могу користити за генерисање извештаја за менаџмент или друге.
• САС^(SAS) : Још једно велико име у индустрији података, систем статистичке анализе^{(Statistical Analysis System)} ( САС^(SAS) ) је посебно дизајниран за рударење, управљање, па чак и ажурирање података на основу аналитичких резултата.

Као што видите, постоји много аспеката анализе података и алати које треба да користите заиста зависе од тога шта се надате да ћете научити из тих података.

Напредак у анализи података наставља да напредује сваке године, и свака компанија или организација која се нада да ће остати испред у својој индустрији треба да остане у току са доступним алатима за анализу података и да их користи у свом пуном потенцијалу.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most people think of data analysiѕ, 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

• Ксцоде за Виндовс (8 најбољих алата за развој иОС апликација на рачунару)

• Која је најбоља услуга конференцијских позива – најбоље апликације у поређењу

• 5 најбољих апликација за филтер плаве светлости за Виндовс, Мац и Линук

• 4 најбоље софтверске апликације за прослеђивање портова и како их користити

• 10 најбољих додатака за приватност за Цхроме (2022)

• 5 најбољих алата за ИП скенер за Виндовс, Мац, иОС и Андроид

• Најбољи Маркдовн уређивачи: све платформе и онлајн

• 5 најбољих Фирефок додатака за приватност за безбедност на мрежи

• Најбољи бесплатни софтвер за клонирање чврстог диска за Виндовс 10

• Гоогле Цхроме аутоматско попуњавање: Потпуни водич

• Шта је Мицрософт Повер Аутомате и бесплатни шаблони за преузимање

• 11 најбољих Мицрософт Теамс апликација у 2022

• Запиер парсер е-поште: 3 креативна начина да га користите

• Најбољи алати за лозинку за повећање безбедности и сигурност ваших података

• 5 алата који могу трајно уништити ваше податке за сваки већи ОС

• Најбољи бесплатни онлајн уређивачи Маркдовн

• иМиФоне Фикппо преглед – да ли је то најбољи софтвер за опоравак иПхоне-а?

• Најбољи услужни програми за подешавање процесора, видео картица и РАМ-а

• 6 најбољих анализатора простора на диску за проналажење изгубљених гигабајта

• Да ли Мицрософт Виндовс Филе Рецовери ради? Тестирали смо то.