Ce este analiza de date și big data analytics?

Ce este data analytics (analiza datelor)?

Data analytics (analiza datelor) este un domeniu multidisciplinar ce folosește o gamă largă de tehnici de analiză. Printre acestea numărăm matematica, statistica și informatica. Utilizarea acestora în armonie este esențială pentru a extrage insight-uri din seturi de date. 

Analiza datelor este un termen larg care acoperă procesul de la simpla analiză până la teoretizarea modurilor de colectare a datelor și crearea cadrelor necesare pentru stocarea acestora. În epoca IoT (Internet of Things), analiza de date ajută la transformarea volumului masiv de informații brute în insight-uri valoroase ce ajută la îmbunătățirea produselor și serviciilor oferite de brand-uri.

Cum se face analiza de date?

Data analytics implică mai multe etape:

• Definirea obiectivelor;

• Colectarea datelor;

• Curățarea și procesarea datelor pentru eliminarea erorilor și inexactităților sau duplicatelor;

• Analiza prin metode statistice sau algoritmi de tip machine learning;

• Interpretarea rezultatelor.

Ulterior, poți lua decizii informate bazate pe trendurile și oportunitățile identificate din analiza complexă a datelor.

Tipuri de analize de date

Pentru o imagine de ansamblu exhaustivă, hai să vedem tipurile de analiză de date pe care le poți face.

Descriptive Analytics (analiză descriptivă)

Analiza descriptivă se axează pe interpretarea datelor istorice pentru a înțelege ce s-a întâmplat într-o organizație sau sistem într-o anumită perioadă. Aceasta include metode de sumarizare a datelor, cum ar fi calculul mediei, medianei sau modului. Așa cum sugerează numele, acest tip de analiză este menită să descrie pe larg situația în care se află un business sau sistem, oferind o imagine de ansamblu.

Diagnostic Analytics (analiză-diagnostic)

Analiza-diagnostic identifică problemele și cauzele acestora sau cauzalitatea rezultatelor evidențiate de analiza descriptivă. Aceasta folosește tehnici precum analiza corelației pentru a stabili relații între diferiți factori.

Predictive Analytics (analiză predictivă)

Analiza predictivă folosește datele istorice pentru a face predicții privind evenimentele viitoare. Aceasta se bazează pe modele statistice și algoritmi de machine learning pentru a anticipa trend-uri și comportamente viitoare. Este utilă în special pentru marketerii și firmele ce își pot adapta oferta în concordanță cu diversele schimbări ale pieței.

Prescriptive Analytics (analiză prescriptivă)

Analiza prescriptivă merge un pas mai departe decât analiza predictivă. Acest tip de analiză aduce sugestii directe pentru a combate posibilele impedimente viitoare. De exemplu, poate fi folosită de:

• Pompieri locali pentru a determina dacă este nevoie de evacuarea rezidenților în cazul unui incendiu învecinat;

• Bloggeri pentru a prezice dacă un anumit articol va fi popular bazat pe datele legate de search și termeni populari pe social media;

• Traineri pentru a ajusta un program de training în timp real bazat pe felul cum reacționează un cursant de-a lungul fiecărei lecții.

Data processing (procesarea datelor)

După ce ai adunat datele necesare, acestea trebuie organizate și convertite în rezultate lizibile. Există diverse opțiuni de procesare a datelor. Ceea ce alegi depinde de scopul procesării datelor și de puterea de calcul disponibilă pentru a utiliza resursele necesare.

• Procesare centralizată (Centralized processing)

  • Toate procesele au loc pe un server dedicat care găzduiește toate datele.

• Procesare distribuită (Distributed processing)

  • Datele sunt distribuite și stocate pe diverse servere.

• Procesare în lot (Batch processing)

  • Bucăți de date se acumulează de-a lungul timpului și sunt procesate în diferite loturi.

• Procesarea în timp real (Real-time processing)

  • Datele sunt procesate continuu cu ajutorul unor task-uri computaționale ce își fac treaba în doar câteva secunde. 

Ce este un Data Scientist și cum se diferențiază de un Data Analyst?

La prima vedere, ai putea crede că Data Scientist și Data Analyst sunt termeni interschimbabili. În realitate, aceștia se concentrează pe aspecte diferite ale analizei datelor. Hai să vedem care sunt principalele diferențe între aceștia:

• Data Scientists folosesc metode avansate pentru a crea modele predictive și prescriptive. Printre aceștia numărăm machine learning și algoritmi statistici;

• Data Analysts se concentrează mai degrabă pe analiza descriptivă și de diagnostic. Aceștia interpretează datele și le prezintă într-un format accesibil; 

• Rolul unui Data Scientist este mai orientat spre cercetare și dezvoltare (R&D – Research & Development);

• Rolul unui Data Analyst se bazează pe furnizarea de insights și rapoarte bazate pe date existente.

Ce abilități trebuie să aibă un Data Analyst?

Ca Data Analyst, ai nevoie de cunoștințe solide de statistică și analiză matematică. Spre exemplu, trebuie să ai competențe avansate în soft-uri de analiză de date precum SQL, Python sau R.

De asemenea, trebuie să știi să folosești instrumentele de vizualizare a datelor precum Tableau sau Power BI. Nu în ultimul rând, ai nevoie de abilități de comunicare excelente, deoarece trebuie să poți prezenta concluziile la care ai ajuns într-un mod inteligibil pentru oricine, indiferent de pregătirea tehnică.

Ce este Big Data Analytics?

Big Data Analytics este procesul de analiză a seturilor de date voluminoase și complexe. Acestea nu pot fi procesate eficient prin metodele tradiționale. Seturile acestea de date pot dezvălui tipare, trend-uri și conexiuni ce nu sunt evidente la scară mai mică. Astfel, prin interpretarea acestor clustere cunoscute sub numele de “Big Data”, vei găsi noi oportunități de inovare și optimizare în cadrul business-ului tău.

Care sunt diferitele tehnici de analiză a datelor?

În cadrul Data Analytics, sunt folosite multe tehnici de calcul. Unele din cele mai comune sunt următoarele:

Natural language processing (procesarea limbajului natural)

Acronimul NLP în acest context se referă la tehnologia folosită pentru a face calculatoarele să înțeleagă și să răspundă la limbajul uman scris și vorbit. Analiștii de date folosesc această tehnică pentru a procesa date precum note dictate, comenzi vocale și mesaje de chat. Astfel, NLP este utilizat predominant în contextul AI-ului, chatbots și asistenților virtuali.

Text mining (minarea textului)

Analiștii de date folosesc text mining pentru a identifica trenduri în datele de tip text, precum mailuri, tweeturi, căutări și postări de blog. Această tehnică este adesea utilizată în RSS feeds, social media și platformele de tip CRM pentru a sorta conținutul, feedbackul de la clienți și mailurile.

Sensor data analysis (analiza datelor senzorilor)

Acest tip de analiză examinează datele generate de diverși senzori. Spre exemplu, este folosit pentru a prevedea momentul în care o anumită mașinărie va avea nevoie de mentenanță. Poate fi, de asemenea, util pentru a urmări colete și alte procese de business în care aparatele sau utilajele sunt cele care generează date.

Outlier analysis

Analiza outlier sau detectarea anomaliilor se referă la procesul de identificare a punctelor de date și event-urilor care deviază de la restul setului de date.

Cum contribuie analiza de date la creșterea business-ului?

Analiza de date joacă un rol crucial în creșterea afacerilor. Aceasta ajută la optimizarea proceselor de luare a deciziilor, la identificarea noilor oportunități din piață, precum și la îmbunătățirea experienței clienților. Mai mult, nu poți eficientiza operațiunile interne în mod corespunzător dacă nu apelezi la data analysis. Insight-urile obținute prin analiza datelor le permit celor aflați în roluri de decizie să acționeze proactiv și să rămână competitivi într-o piață aflată în continuă schimbare.

 

Poate fi analiza de date externalizată?

Da, procesul de analiză a datelor poate fi externalizat către un third-party care să se ocupe de astfel de audituri, în timp ce echipa ta se concentrează pe taskurile de zi cu zi. 

 

Avantajul principal al outsourcing-ului de data analysis este acela că te poți ocupa de operațional, în timp ce o echipă de profesioniști în data analytics se va ocupa de analiza datelor. Astfel, nu ești nevoit să întrerupi procesele obișnuite, în timp ce istoricul tău de date este procesat și analizat de către experți.

Analiza datelor îmbunătățește înțelegerea clienților

Analiza datelor poate fi efectuată pe seturi de date provenite din diverse surse ale clienților, precum:

• Sondaje ale clienților de la terți;

• Jurnale de cumpărături ale clienților;

• Activitatea pe rețelele sociale;

• Cookie-uri de browser;

• Statistici ale site-ului web sau ale aplicației pe care aceștia le accesează.

Analiza poate dezvălui informații importante pentru strategia ta de business, cum ar fi:

• preferințele clienților;

• paginile populare de pe un website;

• timpul petrecut navigând;

• feedback-ul clienților;

• interacțiunea cu formularele de pe site;

• modul de citire al unui articol (în zig-zag, cap-coadă, etc).

Acest lucru le permite afacerilor să răspundă eficient nevoilor publicului țintă și să le crească nivelul de satisfacție.

Analiza de date nu poate lipsi din marketing

Având în vedere cât de prezent este zgomotul în mediul digital, trebuie să găsești metode noi pentru a ieși în evidență. Acest lucru nu este posibil fără creativitate, dar nici fără data analytics făcut ca la carte.

Analiza de date elimină speculațiile și îți oferă certitudine legat de propunerile echipei tale. Aceasta permite companiilor să lanseze conținut relevant, targetat pe un public specific, sau produse care aduc îmbunătățiri bazate pe feedbackul anterior.

Datorită avantajelor oferite de data analytics, poți ajusta mesajele de marketing în timp real. Totodată, vei avea o perspectivă de ansamblu mai clară pentru campaniile viitoare. 

Studii de caz

Acum să vedem cum au folosit alte companii data analytics în avantajul lor.

Cum a folosit Nextdoor analiza datelor pentru a îmbunătăți experiența clienților

Nextdoor este un hub de comunități locale ce ajută oamenii să creeze conexiuni de încredere prin schimbul de informații utile, bunuri și servicii. 

Nextdoor ajută oamenii prin soluțiile de analiză de la Amazon pentru a măsura engagementul clienților și eficacitatea recomandărilor lor. Analiza datelor le-a permis să ofere clienților oportunitatea de a construi conexiuni mai bune și de a vedea conținut relevant în timp real.

Cum a folosit Zynga analiza datelor pentru a îmbunătăți campaniile de marketing

Zynga este una dintre cele mai de succes companii de jocuri mobile din lume. Prin portofoliul lor putem număra Words With Friends, Zynga Poker și FarmVille. 

Aceste jocuri au fost instalate de peste un miliard de oameni la nivel mondial. Veniturile Zynga provin din achizițiile din aplicație, așa că analizează acțiunile jucătorilor în timp real. Este unul dintre cele mai bune exemple în care data analytics în timp real poate aduce venituri uriașe.

Concluzie

Prin analiza de date, companiile se adaptează mai bine la cerințele pieței și reușesc să stea un pas înaintea competiției prin optimizarea deciziilor. 

Instrumentele de data analytics transformă cantitățile uriașe de informații în decizii de business valoroase. Companiile pot să își sporească performanța, să ofere o experiență mai bună clienților și să maximizeze veniturile prin tehnicile de analiză a datelor.