Що таке аналіз даних? Дослідження, типи та приклади

Аналіз даних визначається як процес очищення, перетворення та моделювання даних з метою виявлення корисної інформації для прийняття бізнес-рішень. Метою аналізу даних є отримання корисної інформації з даних і прийняття рішення на основі аналізу даних.

Простий приклад аналізу даних: кожного разу, коли ми приймаємо будь-яке рішення в нашому повсякденному житті, ми думаємо про те, що сталося минулого разу або про те, що станеться, вибравши це рішення. Це не що інше, як аналіз нашого минулого чи майбутнього та прийняття на його основі рішень. Для цього ми збираємо спогади про наше минуле чи мрії про наше майбутнє. Тож це не що інше, як аналіз даних. Тепер те саме, що аналітик робить для бізнес-цілей, називається аналізом даних.

У цьому Наука даних Майстер-клас, ви дізнаєтеся:

Чому аналіз даних?

Щоб розвивати свій бізнес і рости у своєму житті, іноді все, що вам потрібно робити, це аналіз!

Якщо ваш бізнес не росте, вам доведеться озирнутися назад, визнати свої помилки та знову скласти план, не повторюючи цих помилок. І навіть якщо ваш бізнес росте, ви повинні розраховувати на те, що він зростатиме ще більше. Все, що вам потрібно зробити, це проаналізувати ваші бізнес-дані та бізнес-процеси.

Інструменти аналізу даних

Інструменти аналізу даних спрощують користувачам обробку даних та маніпулювання ними, аналізують зв'язки та кореляції між наборами даних, а також допомагають виявляти закономірності та тенденції для інтерпретації. Ось повний список інструментів використовується для аналізу даних у дослідженнях.

Види аналізу даних: методи та методи

Є кілька види аналізу даних методи, що існують на основі бізнесу та технологій. Однак основними методами аналізу даних є:

• Аналіз тексту
• Статистичний аналіз
• Діагностичний аналіз
• Прогнозний аналіз
• Наказовий аналіз

Аналіз тексту

Аналіз тексту також називають інтелектуальним аналізом даних. Це один із методів аналізу даних, що дозволяє виявити закономірності у великих наборах даних з використанням баз даних або інструментів інтелектуального аналізу даних. Раніше він перетворював необроблені дані на бізнес-інформацію. На ринку є інструменти бізнес-аналітики, які використовуються для прийняття стратегічних бізнес-рішень. В цілому він пропонує спосіб вилучення та вивчення даних, виявлення закономірностей і, нарешті, інтерпретації даних.

Статистичний аналіз

Статистичний аналіз показує: Що сталося? використовуючи попередні дані у вигляді інформаційних панелей. Статистичний аналіз включає збирання, аналіз, інтерпретацію, подання та моделювання даних. Він аналізує набір даних чи вибірку даних. Існує дві категорії цього типу аналізу: Descriptive аналіз та логічний аналіз.

DescriptIвний аналіз

аналізує повні дані чи вибірку узагальнених числових даних. Він показує середнє значення та відхилення для безперервних даних, тоді як відсоток та частоту для категоріальних даних.

Логічний аналіз

аналізує зразок з урахуванням повних даних. У цьому типі аналізу ви можете зробити різні висновки з тих самих даних, вибравши різні зразки.

СТАТТІ ЗА ТЕМОЮ

Діагностичний аналіз

Діагностичний аналіз показує: "Чому це сталося?" шляхом знаходження причини на основі знань, здобутих у статистичному аналізі.Цей аналіз корисний виявлення закономірностей поведінки даних. Якщо у бізнес-процесі виникає нова проблема, ви можете вивчити цей аналіз, щоб знайти схожі закономірності цієї проблеми. І він може мати шанси використовувати аналогічні рецепти для вирішення нових проблем.

Прогнозний аналіз

Прогнозний аналіз показує, що може статися, використовуючи попередні дані. Найпростіший приклад аналізу даних: якщо торік я купив дві сукні на основі своїх заощаджень, а якщо цього року моя зарплата збільшиться вдвічі, я зможу купити чотири сукні. Але, звичайно, це не так просто, тому що вам потрібно подумати про інші обставини, наприклад, про те, що цього року ціни на одяг зростуть, або, можливо, замість сукні ви захочете купити новий велосипед, або вам потрібно купити будинок !

Отже, цей аналіз робить прогнози про майбутні результати з урахуванням поточних чи минулих даних. Прогнозування – це лише оцінка. Його точність залежить від того, наскільки детальну інформацію ви маєте і наскільки глибоко ви в ній копаєтесь.

Наказовий аналіз

Наказуючий аналіз поєднує результати всього попереднього аналізу, щоб визначити, яку дію слід зробити щодо поточної проблеми чи вирішення. Більшість компаній, орієнтованих на дані, використовують приписуючий аналіз, оскільки прогнозного та описового аналізу недостатньо для підвищення продуктивності даних. На основі поточних ситуацій та проблем вони аналізують дані та приймають рішення.

Процес аналізу даних

Команда Процес аналізу даних — це не що інше, як збір інформації за допомогою відповідної програми або інструменту, який дозволяє вам досліджувати дані та знаходити в них закономірності. На основі цієї інформації та даних ви можете приймати рішення або робити остаточні висновки.

Аналіз даних складається з наступних етапів:

• Збір вимог до даних
• Збір даних
• Очищення даних
• Аналіз даних
• Інтерпретація даних
• Візуалізація даних

Збір вимог до даних

Перш за все вам потрібно подумати про те, чому ви хочете провести цей аналіз даних? Все, що вам потрібно, щоб з'ясувати мету чи мету проведення аналізу даних. Ви повинні вирішити, який тип аналізу даних ви хочете провести! На цьому етапі ви повинні вирішити, що аналізувати і як це вимірювати, ви повинні зрозуміти, чому ви проводите розслідування та які заходи ви повинні використовувати для проведення цього аналізу.

Збір даних

Після збору вимог ви отримаєте чітке уявлення про те, що вам потрібно виміряти і які мають бути висновки. Тепер настав час зібрати дані на основі вимог. Зібравши дані, пам'ятайте, що зібрані дані потрібно обробити або систематизувати для аналізу. Оскільки ви збирали дані з різних джерел, вам необхідно вести журнал із зазначенням дати збору та джерела даних.

Очищення даних

Тепер будь-які зібрані дані можуть бути марними або нерелевантними для вашої мети аналізу, тому їх слід очистити. Збірні дані можуть містити записи, пробіли або помилки, що повторюються. Дані мають бути очищені та не містити помилок. Цей етап необхідно виконати перед аналізом, оскільки після очищення даних результати аналізу будуть ближчими до очікуваного результату.

Аналіз даних

Після того, як дані зібрані, очищені та оброблені, вони готові до аналізу. Маніпулюючи даними, ви можете виявити, що у вас є та інформація, яка вам потрібна, або вам може знадобитися зібрати більше даних. даних та програмне забезпечення, яке допоможе вам зрозуміти, інтерпретувати та зробити висновки на основі вимог.

Інтерпретація даних

Після аналізу даних настав час інтерпретувати результати. Ви можете вибрати спосіб вираження чи передачі вашого аналізу даних: ви можете використовувати його просто словами або, можливо, у вигляді таблиці або діаграми.

Візуалізація даних

Візуалізація даних дуже поширена у вашому повсякденному житті; вони часто з'являються у вигляді діаграм і графіків. порівнюючи набори даних, можна знайти спосіб отримати значну інформацію.

Разом

• Аналіз даних означає процес очищення, перетворення та моделювання даних для виявлення корисної інформації для прийняття бізнес-рішень.
• Типи аналізу даних: текстовий, статистичний, діагностичний, прогнозний аналіз.
• Аналіз даних складається зі збору вимог до даних, збору даних, очищення даних, аналізу даних, інтерпретації даних та візуалізації даних.

Що таке аналітика даних?

Аналітика даних перетворює необроблені дані на практичні висновки.Вона включає ряд інструментів, технологій і процесів, що використовуються для пошуку тенденцій і вирішення проблем за допомогою даних. Аналітика даних може формувати бізнес-процеси, підвищувати ефективність прийняття рішень та сприяти зростанню бізнесу.

Чому аналітика даних є важливою?

Аналітика даних допомагає компаніям домогтися більшої наочності та глибшого розуміння своїх процесів та сервісів, а також дає їм докладне уявлення про обслуговування клієнтів та їх проблеми. Змістивши парадигму даних на зв'язок розуміння з діями, компанії зможуть якісніше обслуговувати клієнтів, створювати відповідні цифрові продукти, оптимізувати операції та підвищувати продуктивність праці співробітників.

Що таке аналітика великих даних?

Великі дані описують великі набори різноманітних даних – структурованих, неструктурованих та напівструктурованих, які постійно генеруються з високою швидкістю та у великих обсягах. Великі дані зазвичай вимірюються у терабайтах чи петабайтах. Один петабайт дорівнює 1 млн. гігабайтів. Щоб подати це в перспективі, подумайте, що один фільм у форматі HD містить близько 4 гігабайтів даних. Один петабайт еквівалентний 250 тисяч фільмів. Великі масиви даних вимірюються від сотень, тисяч до мільйонів петабайтів.

Аналітика високих даних – це процес пошуку закономірностей, тенденцій та взаємозв'язків у великих масивах даних. Для такої складної аналітики потрібні спеціальні інструменти та технології, обчислювальні потужності та сховища даних, що підтримують масштаб.

Як працює аналітика великих даних?

Для аналізу великих масивів даних необхідно пройти п'ять етапів:

1. Збір даних
2. Сховище даних
3. Обробка даних
4. Чищення даних
5. Аналіз даних

Збір даних

Цей етап включає визначення джерел даних і збір даних з них. Збір даних здійснюється відповідно до процесів ETL або ELT.

ETL – вилучення, перетворення, завантаження

В ETL згенеровані дані спочатку перетворюються на стандартний формат, а потім завантажуються в сховище.

ELT – вилучення, завантаження, перетворення

В ELT дані спочатку завантажуються в сховище, а потім перетворюються на потрібний формат.

Сховище даних

Залежно від складності даних, вони можуть бути переміщені до сховищ, таких як хмарні сховища або озера даних. Інструменти бізнес-аналітики можуть отримати доступ до них, коли це необхідно.

Порівняння озер даних із сховищами даних

Сховище даних – це база даних, оптимізована для аналізу реляційних даних, що надходять із транзакційних систем та бізнес-додатків. Структура та схема даних визначаються заздалегідь, щоб оптимізувати їх для швидкого пошуку та складання звітів. Дані очищаються, збагачуються і перетворюються, щоб виступати як «єдине джерело правди», якому користувачі можуть довіряти. Приклади даних включають профілі клієнтів та інформацію про продукцію.

Озеро даних відрізняється тим, що може зберігати структуровані, так і неструктуровані дані без додаткової обробки. Структура даних чи схема не визначається під час захоплення даних; це означає, що ви можете зберігати всі свої дані без ретельного проектування, що особливо корисно, коли майбутнє використання даних невідоме. Приклади даних включають вміст соціальних мереж, дані пристроїв IoT і нереляційні дані з мобільних додатків.

Для аналізу даних організаціям зазвичай потрібні як озера даних, і сховища.AWS Lake Formation та Amazon Redshift можуть подбати про ваші потреби в даних.

Обробка даних

Коли дані вже є, їх необхідно перетворити та організувати, щоб отримати точні результати аналітичних запитів. І тому існують різні варіанти обробки даних. Вибір підходу залежить від обчислювальних та аналітичних ресурсів, доступних для обробки даних.

Централізована обробка

Вся обробка відбувається на виділеному центральному сервері, де зберігаються всі дані.

Розподілена обробка

Дані розподілені та зберігаються на різних серверах.

Пакетна обробка

Частини даних згодом накопичуються та обробляються партіями.

Обробка в режимі реального часу

Дані обробляються безперервно, а обчислювальні завдання завершуються за лічені секунди.

Чищення даних

Очищення даних передбачає виявлення будь-яких помилок, таких як дублювання, невідповідність, надмірність або неправильний формат. На цьому етапі відсіваються непотрібні дані для аналізу.

Аналіз даних

Це етап, у якому необроблені дані перетворюються на дієві ідеї. Нижче наведено чотири типи аналітики даних:

1. Описовий аналіз

Фахівці аналізу даних аналізують дані, щоб зрозуміти, що сталося або відбувається в середовищі даних. Цей аналіз характеризується візуалізацією даних, як кругові діаграми, гістограми, лінійні графіки, таблиці або згенеровані описи.

2. Діагностичний аналіз

Діагностичний аналіз – це глибоке чи докладне вивчення даних, спрямоване розуміння причини події. Він характеризується такими методами, як деталізація, виявлення даних, інтелектуальний аналіз даних та кореляції.У кожному з цих методів для аналізу вихідних даних використовується безліч операцій та перетворень даних.

3. Прогнозна аналітика

Прогнозна аналітика використовує історичні дані для складання точних прогнозів щодо майбутніх тенденцій. Для неї характерні такі методи, як машинне навчання, прогнозування, зіставлення із шаблоном та прогнозне моделювання. У кожному з цих методів комп'ютери навчаються зворотній розробці причинно-наслідкових зв'язків даних.

4. Наказова аналітика

Наказує аналітика виводить прогностичні дані на новий рівень. Такий аналіз дозволяє не тільки передбачати, що може статися, а й пропонувати оптимальну реакцію цього результату. Таким чином, можна аналізувати потенційні наслідки різних варіантів вибору та рекомендувати найкращий план дій. Метод заснований на аналізі графів, моделюванні, обробці складних подій, нейронних мережах та механізмах рекомендацій.

Які методи аналізу даних?

У аналізі даних використовується безліч обчислювальних методів. Нижче наведено деякі найбільш поширені.

Обробка природної мови

Обробка природної мови - це технологія, яка використовується для того, щоб змусити комп'ютери розуміти усне та письмове мовлення людини та реагувати на неї. Аналітики даних використовують цю техніку для обробки таких даних, як надиктовані нотатки, голосові команди та повідомлення у чаті.

Аналіз тексту

Аналітики даних використовують аналіз тексту для виявлення тенденцій у текстових даних, таких як електронні листи, твіти, дослідження та повідомлення у блогах. Його можна використовувати для сортування контенту новин, відгуків та електронних листів клієнтів.

Аналіз сенсорних даних

Аналіз сенсорних даних – вивчення даних, отриманих з допомогою різних датчиків. Він використовується для прогнозованого обслуговування машин, відстеження вантажів та інших бізнес-процесів, де машини генерують дані.

Аналіз винятків

Аналіз виключень або виявлення аномалій виявляє точки даних та події, що відхиляються від інших даних.

Чи можна автоматизувати аналіз даних?

Так. Автоматизована аналітика даних – це практика використання комп'ютерних систем до виконання аналітичних завдань із мінімальним втручанням людини чи взагалі без нього. Ці механізми різняться за складністю; вони варіюються від простих скриптів або рядків коду до інструментів аналізу даних, які виконують моделювання даних, виявлення ознак та статистичний аналіз.

Наприклад, компанія, що займається кібербезпекою, може використовувати автоматизацію для збору даних з великих масивів веб-активності, проведення подальшого аналізу, а потім використовувати візуалізацію даних для демонстрації результатів та підтримки бізнес-рішень.

Чи можна передати аналітику даних на аутсорсинг?

Так. Аутсорсинг аналізу даних дозволяє керівництву та виконавчій команді зосередитись на інших основних операціях бізнесу. Виділені команди бізнес-аналітиків є експертами у своїй галузі; вони мають нові методи аналізу даних і є фахівцями в управлінні даними. Це означає, що вони можуть ефективніше проводити аналіз даних, виявляти закономірності та успішно прогнозувати майбутні тенденції. Однак передача знань та конфіденційність даних можуть бути проблемою для бізнесу під час аутсорсингу.

Аналітика даних допомагає краще зрозуміти клієнтів

Аналітика даних може проводитися на масивах даних із різних джерел даних про клієнтів, наприклад:

• Сторонні опитування клієнтів
• Журнали покупок клієнтів
• Активність у соціальних мережах
• Комп'ютерні файли cookie
• Статистика веб-сайту або програми

Аналітика може виявити приховану інформацію, таку як переваги клієнтів, популярні сторінки на сайті, тривалість перегляду, відгуки клієнтів та взаємодія з формами сайту. Це дозволяє підприємствам ефективно реагувати на потреби клієнтів та підвищувати їхню задоволеність.

Приклад використання. Як Nextdoor використав аналітику даних, щоб покращити обслуговування клієнтів

Nextdoor – це центр «по сусідству» для налагодження зв'язків та обміну корисною інформацією, товарами та послугами. дозволила їм допомогти клієнтам встановлювати більш ефективні зв'язки та переглядати більш релевантний контент у реальному часі.

Аналітика даних забезпечує ефективність маркетингових кампаній

Аналітика даних усуває здогади з маркетингу, розробки продуктів, створення контенту та обслуговування клієнтів. повідомлення та креативи можуть бути скориговані на основі аналізу у режимі реального часу.Аналітика дозволяє оптимізувати маркетинг збільшення конверсій і зменшення рекламного сміття.

Приклад використання. Як Zynga використала аналітику даних для покращення маркетингових кампаній

Zynga – це одна з найуспішніших у світі компаній з виробництва мобільних ігор, серед хітів якої Words With Friends, Zynga Poker та FarmVille. Ці ігри встановили понад мільярд гравців у всьому світі. Zynga отримує дохід від покупок у додатках, тому вони аналізують дії гравців у реальному часі за допомогою керованого сервісу Amazon для Apache Flink, щоб планувати більш ефективні маркетингові кампанії.

Аналітика даних підвищує ефективність роботи

Аналітика даних може допомогти компаніям оптимізувати свої процеси, скоротити втрати та збільшити прибутки. Графіки технічного обслуговування за поточним станом, оптимізація штатного розкладу та ефективне управління ланцюжками постачання можуть експоненційно підвищити ефективність бізнесу.

Приклад використання. Як BT Group використала аналітику даних для оптимізації операцій

BT Group є провідною телекомунікаційною та мережевою компанією Великобританії, яка обслуговує клієнтів у 180 країнах. Команда підтримки мережі BT Group використовувала керований сервіс Amazon для Apache Flink для отримання у реальному часі уявлення про дзвінки, зроблені по всій Великій Британії в їхній мережі. Інженери з підтримки мережі та аналітики несправностей використовують систему для виявлення проблем у мережі, реагування на них та успішного вирішення.

Приклад використання. Як Flutter використав аналітику даних для прискорення ігрових операцій

Flutter Entertainment – ​​один із найбільших у світі онлайн-провайдерів спортивних та ігрових послуг.Їхня місія – постачати розваги більш ніж 14 мільйонам клієнтів безпечним, відповідальним та стійким способом. За останні кілька років Flutter отримувала дедалі більше даних із більшості вихідних систем. Поєднання обсягу та затримки створює постійну проблему. Amazon Redshift допомагає Flutter масштабуватися з урахуванням потреб, що зростають, при незмінній якості обслуговування кінцевих користувачів.

Аналітика даних дозволяє розробляти продукти

Організації використовують аналітику даних виявлення і визначення пріоритетності нових функцій розробки продукту. Вони можуть аналізувати вимоги клієнтів, надавати більше функцій за менший час та швидше запускати нові продукти.

Приклад використання. Як GE використала аналітику даних для прискорення доставки продукції

GE Digital є дочірньою компанією General Electric. GE Digital має безліч програмних продуктів та послуг у кількох різних вертикалях. Один із продуктів називається Proficy Manufacturing Data Cloud. Amazon Redshift дозволяє компанії значно покращити перетворення даних та знизити затримку даних, щоб вони могли надавати більше можливостей своїм клієнтам.

Аналітика даних підтримує масштабування операцій із даними

Аналітика даних передбачає автоматизацію низки завдань, пов'язаних із даними, таких як міграція, підготовка, звітність та інтеграція. Вона усуває неефективну ручну працю і скорочує час та людино-годинник, необхідний для виконання операцій з даними. Це підтримує масштабування та дозволяє швидко розширювати нові ідеї.

Приклад використання. Як FactSet використала аналітику даних для оптимізації процесів інтеграції клієнтів

Місія FactSet – це провідна відкрита платформа для контенту та аналітики. Переміщення даних включає великі процеси, ряд різних членів команди на стороні клієнта і ряд осіб на стороні FactSet. Щоразу, коли виникала проблема, було важко зрозуміти, на якому етапі процесу рух даних пішов не так. Amazon Redshift допоміг оптимізувати процес та дати клієнтам FactSet можливість швидше масштабуватись та залучати більше даних для задоволення своїх потреб.

Як аналітика даних використовується у бізнесі?

Компанії збирають статистику, кількісні дані та інформацію з кількох каналів, орієнтованих на клієнтів, та з внутрішніх каналів. Але для пошуку ключових ідей потрібен ретельний аналіз приголомшливого обсягу даних. Це велика справа. Розглянемо кілька прикладів того, як аналітика та аналіз даних можуть підвищити комерційну цінність бізнесу.

Аналітика даних допомагає краще зрозуміти клієнтів

Аналітика даних може проводитися на масивах даних із різних джерел даних про клієнтів, наприклад:

• Сторонні опитування клієнтів
• Журнали покупок клієнтів
• Активність у соціальних мережах
• Комп'ютерні файли cookie
• Статистика веб-сайту або програми

Аналітика може виявити приховану інформацію, таку як переваги клієнтів, популярні сторінки на сайті, тривалість перегляду, відгуки клієнтів та взаємодія з формами сайту. Це дозволяє підприємствам ефективно реагувати на потреби клієнтів та підвищувати їхню задоволеність.

Приклад використання. Як Nextdoor використав аналітику даних, щоб покращити обслуговування клієнтів

Nextdoor – це центр «по сусідству» для налагодження зв'язків та обміну корисною інформацією, товарами та послугами.Використовуючи силу місцевої спільноти, Nextdoor допомагає людям зробити життя щасливішим та змістовнішим. Nextdoor використовував аналітичні рішення Amazon для вимірювання залучення клієнтів та ефективності їх рекомендацій. Аналітика даних дозволила їм допомогти клієнтам встановлювати ефективніші зв'язки та переглядати більш релевантний контент у режимі реального часу.

Аналітика даних забезпечує ефективність маркетингових кампаній

Аналітика даних усуває припущення з маркетингу, розробки продуктів, створення контенту та обслуговування клієнтів. Це дозволяє компаніям розповсюджувати цільовий контент та коригувати його, аналізуючи дані в режимі реального часу. Аналітика даних дозволяє отримати цінну інформацію про те, як працюють маркетингові кампанії. Націлювання, повідомлення та креативи можуть бути скориговані на основі аналізу у режимі реального часу. Аналітика дозволяє оптимізувати маркетинг збільшення конверсій і зменшення рекламного сміття.

Приклад використання. Як Zynga використала аналітику даних для покращення маркетингових кампаній

Zynga – це одна з найуспішніших у світі компаній з виробництва мобільних ігор, серед хітів якої Words With Friends, Zynga Poker і FarmVille. Ці ігри встановили понад мільярд гравців у всьому світі. Zynga отримує дохід від покупок у додатках, тому вони аналізують дії гравців у реальному часі за допомогою керованого сервісу Amazon для Apache Flink, щоб планувати більш ефективні маркетингові кампанії.

Аналітика даних підвищує ефективність роботи

Аналітика даних може допомогти компаніям оптимізувати свої процеси, скоротити втрати та збільшити прибутки.Графіки технічного обслуговування за поточним станом, оптимізація штатного розкладу та ефективне управління ланцюжками постачання можуть експоненційно підвищити ефективність бізнесу.

Приклад використання. Як BT Group використала аналітику даних для оптимізації операцій

BT Group є провідною телекомунікаційною та мережевою компанією Великобританії, яка обслуговує клієнтів у 180 країнах. Команда підтримки мережі BT Group використовувала керований сервіс Amazon для Apache Flink для отримання у реальному часі уявлення про дзвінки, зроблені по всій Великій Британії в їхній мережі. Інженери з підтримки мережі та аналітики несправностей використовують систему для виявлення проблем у мережі, реагування на них та успішного вирішення.

Приклад використання. Як Flutter використав аналітику даних для прискорення ігрових операцій

Flutter Entertainment – ​​один із найбільших у світі онлайн-провайдерів спортивних та ігрових послуг. Їхня місія – постачати розваги більш ніж 14 мільйонам клієнтів безпечним, відповідальним та стійким способом. За останні кілька років Flutter отримувала дедалі більше даних із більшості вихідних систем. Поєднання обсягу та затримки створює постійну проблему. Amazon Redshift допомагає Flutter масштабуватися з урахуванням потреб, що зростають, при незмінній якості обслуговування кінцевих користувачів.

Аналітика даних дозволяє розробляти продукти

Організації використовують аналітику даних виявлення і визначення пріоритетності нових функцій розробки продукту. Вони можуть аналізувати вимоги клієнтів, надавати більше функцій за менший час та швидше запускати нові продукти.

Приклад використання.Як GE використала аналітику даних для прискорення доставки продукції

GE Digital є дочірньою компанією General Electric. GE Digital має безліч програмних продуктів та послуг у кількох різних вертикалях. Один із продуктів називається Proficy Manufacturing Data Cloud.

Amazon Redshift дозволяє компанії значно покращити перетворення даних та знизити затримку даних, щоб вони могли надавати більше можливостей своїм клієнтам.

Аналітика даних підтримує масштабування операцій із даними

Аналітика даних передбачає автоматизацію низки завдань, пов'язаних із даними, таких як міграція, підготовка, звітність та інтеграція. Вона усуває неефективну ручну працю і скорочує час та людино-годинник, необхідний для виконання операцій з даними. Це підтримує масштабування та дозволяє швидко розширювати нові ідеї.

Приклад використання. Як FactSet використала аналітику даних для оптимізації процесів інтеграції клієнтів

Місія FactSet – це провідна відкрита платформа для контенту та аналітики. Переміщення даних включає великі процеси, ряд різних членів команди на стороні клієнта і ряд осіб на стороні FactSet. Щоразу, коли виникала проблема, було важко зрозуміти, на якому етапі процесу рух даних пішов не так. Amazon Redshift допоміг оптимізувати процес та дати клієнтам FactSet можливість швидше масштабуватись та залучати більше даних для задоволення своїх потреб.

Як AWS може допомогти з аналітикою даних?

AWS пропонує комплексні, економічні, безпечні та масштабовані рішення для аналітики даних.Аналітичні сервіси AWS відповідають усім вашим потребам в аналітиці даних та дозволяють організаціям будь-яких розмірів та різних напрямків заново створювати бізнес за допомогою даних. AWS пропонує спеціально розроблені сервіси, що забезпечують найкраще співвідношення ціни та продуктивності: переміщення даних, зберігання даних, озера даних, аналітика великих даних, машинне навчання та все, що між ними.

• Сервіс Аналітика даних Amazon Kinesis – це найзручніший засіб для перетворення та аналізу потокових даних у режимі реального часу за допомогою Apache Flink. У сервісі Аналітика даних Amazon Kinesis вбудовані функції фільтрації, агрегації та перетворення потокових даних для комплексного аналізу.
• Amazon Redshift дозволяє виконувати запити щодо структурованих і частково структурованих даних обсягом у кілька петабайт, розміщених у сховищі даних, операційній базі даних та (або) озері даних, а також об'єднувати такі дані.
• Amazon QuickSight – масштабований, безсерверний, вбудований хмарний сервіс бізнес-аналітики на основі машинного навчання. QuickSight дозволяє легко створювати та публікувати інтерактивні панелі бізнес-аналітики на основі машинного навчання.
• Amazon OpenSearch Service спрощує інтерактивний аналіз журналів, моніторинг програм у режимі реального часу, пошук на веб-сайтах та багато інших процесів.

Ви можете розпочати свій шлях цифрової трансформації разом з нами, використовуючи такі інструменти:

• Лабораторія даних AWS – спільна інженерна взаємодія між клієнтами та технічними ресурсами AWS для прискорення ініціатив у галузі даних та аналітики.
• Програма AWS D2E – партнерство з AWS дозволяє рухатися швидше, з більшою точністю та в більш амбітних масштабах.

Зареєструйте безкоштовний обліковий запис або зв'яжіться з нами, щоб дізнатися більше.