Όταν οι περισσότεροι άνθρωποι σκέφτονται την ανάλυση δεδομένων, σκέφτονται να χειριστούν και να αναλύσουν δεδομένα σε ένα εργαλείο όπως το Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . Η πραγματικότητα είναι ότι η ανάλυση δεδομένων περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα εργαλείων και πολλές διαφορετικές μεθόδους για τον χειρισμό και την κατανόηση της ιστορίας που λένε τα δεδομένα.

Τι είναι η ανάλυση δεδομένων; Η ανάλυση δεδομένων^(Data) χρησιμοποιείται πολύ διαφορετικά εάν μιλάτε για επιχειρηματικά δεδομένα, δεδομένα παραγωγής, δεδομένα μάρκετινγκ ή δεδομένα ειδικά για τον κλάδο και την επιχείρηση που δραστηριοποιείτε.

Σε αυτό το άρθρο, θα μάθετε για τις διάφορες πτυχές της ανάλυσης δεδομένων, τι σημαίνουν και πώς χρησιμοποιούνται γενικά σε όλους τους τομείς.

Συλλογή δεδομένων^{(Data Collection)}

Το πρώτο στάδιο οποιασδήποτε ανάλυσης δεδομένων είναι η συλλογή δεδομένων. Αυτό σημαίνει απλώς τη συλλογή δεδομένων από όλες τις πηγές που περιέχουν πληροφορίες που χρειάζεστε.

Τα δεδομένα μπορούν να περιλαμβάνουν οποιοδήποτε από τα παρακάτω και περισσότερα:

• Ελεγκτές μηχανημάτων κατασκευής
• Κάποιος που εισάγει δεδομένα με μη αυτόματο τρόπο σε έναν υπολογιστή
• Αισθητήρες που μετρούν θερμοκρασία, πίεση και άλλα
• ^{(Cloud based)}Πηγές δεδομένων που βασίζονται στο σύννεφο
• Πληροφορίες από το Διαδίκτυο, όπως ο καιρός ή οι κυβερνητικές βάσεις δεδομένων
• Βάσεις δεδομένων^(Databases) που βρίσκονται στο δίκτυο της εταιρείας σας

Μια σημαντική πρόκληση για πολλούς οργανισμούς είναι να βρουν ποια τεχνικά εργαλεία είναι διαθέσιμα για τη συλλογή αυτών των πληροφοριών. Τις περισσότερες φορές απαιτείται λογισμικό για τη σύνδεση σε αυτήν την απομακρυσμένη συσκευή ή την πηγή δεδομένων και στη συνέχεια την έλξη τους σε μια εσωτερική βάση δεδομένων ή σύστημα ιστορικού δεδομένων.

Αυτοί οι χώροι αποθήκευσης αναφέρονται συχνά ως «αποθήκη δεδομένων».

Μόλις συλλεχθούν πληροφορίες σε μια αποθήκη δεδομένων μέσα σε έναν οργανισμό, μπορούν να χρησιμοποιηθούν διάφορα εργαλεία για τη διεξαγωγή της πραγματικής ανάλυσης δεδομένων.

Business Intelligence

Μόλις συλλεχθούν τα δεδομένα, το επόμενο βήμα είναι να αποφασίσετε τι θα κάνετε με όλα αυτά τα δεδομένα. Όσον αφορά την επιχειρηματική ευφυΐα, τα απαιτούμενα δεδομένα θα βοηθήσουν έναν οργανισμό να λάβει καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Οι αναφορές και οι πίνακες ελέγχου Business Intelligence (BI) βοηθούν τους διευθυντές και άλλους ηγέτες επιχειρήσεων να κατανοήσουν καλύτερα τις τάσεις και να αποκτήσουν πληροφορίες για διάφορες πτυχές της επιχείρησης. 

Αυτές οι πτυχές περιλαμβάνουν:

• Ανάγκες ή περιορισμοί της εφοδιαστικής αλυσίδας
• Μείωση κόστους
• Βελτίωση των πωλήσεων
• Ανάγκες και συμπεριφορές πελατών
• Πρόβλεψη μελλοντικών πωλήσεων ή απαιτήσεων της αγοράς
• Logistics και ναυτιλία

Η συλλογή δεδομένων από όλα αυτά τα διαφορετικά συστήματα σε ολόκληρο τον οργανισμό σας σάς επιτρέπει να δημιουργήσετε συνδέσεις μεταξύ πληροφοριών που μπορεί να μην ήταν ποτέ δυνατές στο παρελθόν.

Κατασκευαστική νοημοσύνη^{(Manufacturing Intelligence)}

Η δυσκολία όσον αφορά τη συλλογή δεδομένων από τις διαδικασίες κατασκευής είναι ότι συνήθως υπάρχουν τόσα πολλά από αυτά.

Αν σκεφτείτε μια τυπική μονάδα παραγωγής, κάθε μεμονωμένο μηχάνημα στο κατάστημα συλλέγει δεκάδες έως εκατοντάδες σημεία δεδομένων που περιλαμβάνουν:

• Θερμοκρασίες και πιέσεις
• Κατασκευάζονται εξαρτήματα ή προϊόν
• Χρησιμοποιείται πρώτη ύλη
• Τα κακά μέρη διαλύθηκαν
• Καταμέτρηση δυσλειτουργιών και συναγερμοί

Στις περισσότερες περιπτώσεις, ο εξοπλισμός κατασκευής αυτοματοποιείται με τη χρήση ενός προγραμματιζόμενου λογικού ελεγκτή ( PLC ). Αυτές οι συσκευές όχι μόνο εκτελούν τον εξοπλισμό σύμφωνα με τον τρόπο με τον οποίο είναι προγραμματισμένοι, αλλά επίσης συλλέγουν και συλλέγουν δεδομένα από αυτόν τον εξοπλισμό.

Η λήψη δεδομένων από αυτά τα PLC^(PLCs) περιλαμβάνει λογισμικό που εκτελείται σε διακομιστή στο ίδιο δίκτυο με αυτά τα PLC^(PLCs) . Υπάρχουν πολλοί προμηθευτές που έχουν γράψει λογισμικό για να μεταφέρουν δεδομένα από αυτούς τους ελεγκτές και σε έναν ιστορικό δεδομένων ή σε μια βάση δεδομένων.

Οι ηγέτες ιστορικών δεδομένων σε αυτόν τον τομέα περιλαμβάνουν:

• OSIsoft : Αυτή η εταιρεία υπάρχει εδώ και δεκαετίες και περιλαμβάνει «ολοκληρωτές» ή προγράμματα οδήγησης που μπορούν να αντλήσουν δεδομένα από σχεδόν κάθε είδους επεξεργαστή, αισθητήρα ή βάση δεδομένων.
• Factorytalk : Η Rockwell Automation , ηγέτης για πολλά χρόνια στον τομέα της αυτοματοποίησης, δημιούργησε τον δικό της ιστορικό δεδομένων που ονομάζεται Factorytalk για να βοηθήσει τους πελάτες της να συλλέγουν δεδομένα από επεξεργαστές μηχανών. 
• Aveva : Παλαιότερα γνωστό ως Wonderware , ο Ιστορικός της AVEVA^{(AVEVA Historian)} υπόσχεται να παρέχει «ανοικτή πρόσβαση» σε δεδομένα μηχανής, όπως δεδομένα διεργασιών, συναγερμούς, συμβάντα και άλλα.
• Iconics : Ένας μικρότερος παίκτης στην αγορά ιστορικών δεδομένων, οι κατασκευαστές του Iconics υπόσχονται να παρέχουν "αρχειοθέτηση υψηλής ταχύτητας", ώστε η ανάλυση των αποθηκευμένων δεδομένων να ταιριάζει με αυτό που συνέβη αρχικά στο μηχάνημα.

Σχεδόν όλοι αυτοί οι πάροχοι λογισμικού περιλαμβάνουν εργαλεία ανάλυσης δεδομένων για να συμβαδίζουν με τη λύση ιστορικού δεδομένων τους. Η επιλογή της σωστής λύσης συλλογής δεδομένων και ανάλυσης για την κατασκευαστική σας μονάδα εξαρτάται πραγματικά από τους ελεγκτές που χρησιμοποιείτε, τον τρόπο αποθήκευσης των δεδομένων και το ποσό που είστε διατεθειμένοι να ξοδέψετε.

Οπτικοποίηση δεδομένων

Το πιο δημοφιλές εργαλείο για τη συλλογή, ανάλυση και οπτικοποίηση επιχειρηματικών δεδομένων είναι το Microsoft PowerBI^{(Microsoft PowerBI)} .

Το PowerBI^(PowerBI) είναι ένα ισχυρό εργαλείο οπτικοποίησης που προσφέρεται από τη Microsoft που σας επιτρέπει να εισάγετε δεδομένα από πολλές διαφορετικές πηγές δεδομένων. Στη συνέχεια, μπορείτε να τεμαχίσετε και να κόψετε τα δεδομένα σε διάφορα γραφήματα πίτας και ράβδων, γραφήματα γραμμής, πίνακες και άλλα.

Η δυνατότητα συνδυασμού πληροφοριών από διάφορες πηγές δεδομένων σάς επιτρέπει να βρείτε συσχετίσεις που δεν θα ήταν δυνατές πριν. Αυτή είναι η μαγεία της σύγχρονης ανάλυσης δεδομένων. Παρέχει τη δυνατότητα να αποκτήσετε γνώσεις που δεν ήταν ποτέ δυνατές πριν από εργαλεία που σας επιτρέπουν να οπτικοποιείτε δεδομένα από πολλές πηγές.

Το PowerBI^(PowerBI) δεν είναι η μόνη εφαρμογή με δυνατότητα χειρισμού και οπτικοποίησης δεδομένων με αυτόν τον τρόπο. Στην πραγματικότητα, υπάρχει μια αυξανόμενη αγορά για αυτούς τους τύπους εργαλείων. 

Τα κορυφαία εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων σήμερα περιλαμβάνουν:

• Metabase : Μια λύση ανοιχτού κώδικα (δωρεάν) που διαφημίζεται ότι επιτρέπει στους ανθρώπους στον οργανισμό σας να «κάνουν ερωτήσεις και να μαθαίνουν από δεδομένα».
• Tableau : Μια δημοφιλής πλατφόρμα οπτικοποίησης δεδομένων που χρησιμοποιείται σε πολλούς διαφορετικούς κλάδους. Διατίθεται συνδεσιμότητα^{(Connectivity)} με πολλές διαφορετικές πηγές δεδομένων.
• Whatagraph : Δημοφιλές μεταξύ των εταιρειών μάρκετινγκ επειδή είναι εύκολο να παράγετε εύκολα κατανοητές αναφορές. Το εργαλείο περιλαμβάνει αυτοματοποιημένη δημιουργία αναφορών και μπορεί να τις στείλει αυτόματα μέσω email σε οποιονδήποτε.
• JasperReports : Αυτή είναι μια άλλη λύση αναφοράς ανοιχτού κώδικα. Η δύναμή του προέρχεται από τη δυνατότητα παραγωγής αναφορών σε πολλές διαφορετικές μορφές, όπως έντυπα έγγραφα, αρχεία PDF^(PDFs) και αναφορές που βασίζονται στον ιστό.

Η επιλογή που θα αποφασίσετε να ακολουθήσετε εξαρτάται πραγματικά από την επένδυση που θέλετε να κάνετε εσείς ή ο οργανισμός σας. Ευτυχώς, υπάρχουν εξαιρετικές επιλογές ανοιχτού κώδικα διαθέσιμες, εάν από εκεί πρέπει να ξεκινήσετε.

Εξόρυξη δεδομένων

Μία από τις πιο ισχυρές νέες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων είναι κάτι που ονομάζεται εξόρυξη δεδομένων.

Η εξόρυξη δεδομένων^(Data) εστιάζει στη χρήση στατιστικών μοντέλων για την εξαγωγή μοτίβων και τάσεων από έναν μεγάλο όγκο δεδομένων, προκειμένου να προβλέψει τις μελλοντικές τάσεις. 

Οι εφαρμογές που μπορούν να εκτελέσουν στατιστική ανάλυση εξόρυξης δεδομένων είναι εξαιρετικά εξειδικευμένες και συχνά πρέπει να προσαρμοστούν στην εφαρμογή ή την κατάσταση.

Οι τύποι ανάλυσης εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνουν:

• Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): Περιλαμβάνει την αναζήτηση μοτίβων σε δεδομένα για τον εντοπισμό νέων τάσεων ή την εκμάθηση νέων πληροφοριών.
• Ανάλυση Επιβεβαιωτικών Δεδομένων^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : Περιλαμβάνει τη χρήση όλων των συλλεγόμενων δεδομένων για να προσπαθήσουμε να καθορίσουμε εάν οι ύποπτες συσχετίσεις είναι αληθείς.

Μερικά από τα κορυφαία εργαλεία λογισμικού εξόρυξης δεδομένων που είναι διαθέσιμα στην αγορά σήμερα περιλαμβάνουν:

• Rapid Miner : Ένα εξαιρετικό σύστημα προγνωστικής ανάλυσης ανοιχτού κώδικα γραμμένο σε Java . Είναι ικανό για μηχανική μάθηση, προγνωστική ανάλυση και εξόρυξη κειμένου.
• Sisense : Λογισμικό με άδεια χρήσης προσαρμοσμένο για επιχειρηματική ευφυΐα, με δυνατότητα επέκτασης για μεγάλους οργανισμούς. Περιλαμβάνει μια εξαιρετική ενότητα αναφοράς.
• Oracle : Ένα από τα κορυφαία ονόματα στη βιομηχανία δεδομένων, η Oracle προσφέρει δυνατότητα εξόρυξης δεδομένων εντός της SQL που επιτρέπει στους οργανισμούς να χρησιμοποιούν δεδομένα που είναι αποθηκευμένα σε μια βάση δεδομένων Oracle .
• IBM Cognos : Αυτό το λογισμικό είναι σε θέση να επεξεργάζεται μεγάλο όγκο δεδομένων για τον εντοπισμό σημαντικών τάσεων. Αυτά μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία αναφορών για τη διαχείριση ή άλλους.
• SAS : Ένα άλλο μεγάλο όνομα στη βιομηχανία δεδομένων, το Statistical Analysis System ( SAS ) σχεδιάστηκε ειδικά για την εξόρυξη, τη διαχείριση και ακόμη και την ενημέρωση δεδομένων με βάση αναλυτικά αποτελέσματα.

Όπως μπορείτε να δείτε, υπάρχουν πολλές πτυχές στην ανάλυση δεδομένων και τα εργαλεία που πρέπει να χρησιμοποιήσετε εξαρτώνται πραγματικά από το τι ελπίζετε να μάθετε από αυτά τα δεδομένα.

Οι εξελίξεις στην ανάλυση δεδομένων συνεχίζουν να προοδεύουν κάθε χρόνο και κάθε εταιρεία ή οργανισμός που ελπίζει να παραμείνει μπροστά στον κλάδο της πρέπει να παρακολουθεί τα διαθέσιμα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων και να τα χρησιμοποιεί στο μέγιστο των δυνατοτήτων τους.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most people think of data analysis, they think of manipulating and analyzing dаta 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 για Windows (8 καλύτερα εργαλεία για την ανάπτυξη εφαρμογών iOS σε υπολογιστή)

• Ποια είναι η καλύτερη υπηρεσία κλήσεων διάσκεψης – Οι καλύτερες εφαρμογές σε σύγκριση

• Οι 5 καλύτερες εφαρμογές φίλτρου μπλε φωτός για Windows, Mac και Linux

• 4 καλύτερες εφαρμογές λογισμικού προώθησης θυρών και πώς να τις χρησιμοποιήσετε

• Οι 10 καλύτερες επεκτάσεις απορρήτου για το Chrome (2022)

• Τι είναι το Microsoft Power Automate και τα δωρεάν πρότυπα για λήψη

• 5 εργαλεία που μπορούν να καταστρέψουν μόνιμα τα δεδομένα σας για κάθε σημαντικό λειτουργικό σύστημα

• Το καλύτερο δωρεάν λογισμικό ομαδικής συνομιλίας για Windows 10

• Μετάφραση Google έναντι Μετάφρασης Bing – Ποιο είναι το καλύτερο;

• 5 καλύτεροι ασφαλείς ιστότοποι λήψης APK για εφαρμογές Android

• Τα καλύτερα εργαλεία κωδικού πρόσβασης για να αυξήσετε την ασφάλεια και να διατηρήσετε τα δεδομένα σας ασφαλή

• Οι 19 καλύτερες συντομεύσεις πληκτρολογίου Powershell των Windows

• 7 καλύτερα εργαλεία αφαίρεσης Bloatware για Windows

• iMyFone Fixppo Review – Είναι το καλύτερο λογισμικό αποκατάστασης iPhone;

• Οι 3 καλύτεροι επεξεργαστές βίντεο ανοιχτού κώδικα

• 5 καλύτερα εργαλεία σαρωτή IP για Windows, Mac, iOS και Android

• Οι 11 καλύτερες εφαρμογές της Microsoft Teams για το 2022

• 7 καλύτεροι δωρεάν εγγραφές και εκτυπωτές PDF

• Ο αναλυτής email Zapier: 3 δημιουργικοί τρόποι για να το χρησιμοποιήσετε

• 6 Καλύτερο δωρεάν λογισμικό δοκιμών και διαγνωστικού ελέγχου σκληρού δίσκου