Ce este analiza de date si big data analytics

Ce este data analytics (analiza datelor)?

Data analytics (analiza datelor) este un domeniu multidisciplinar ce foloseste o gama larga de tehnici de analiza. Printre acestea numaram matematica, statistica si informatica. Utilizarea acestora in armonie este esentiala pentru a extrage insight-uri din seturi de date. 

Analiza datelor este un termen larg care acopera procesul de la simpla analiza pana la teoretizarea modurilor de colectare a datelor si crearea cadrelor necesare pentru stocarea acestora. In epoca IoT (Internet of Things), analiza de date ajuta la transformarea volumului masiv de informatii brute in insight-uri valoroase ce ajuta la imbunatatirea produselor si serviciilor oferite de brand-uri.

Cum se face analiza de date?

Data analytics implica mai multe etape:

• Definirea obiectivelor

• Colectarea datelor

• Curatarea si procesarea datelor pentru eliminarea erorilor si inexactitatilor sau duplicatelor

• Analiza prin metode statistice sau algoritmi de tip machine learning

• Interpretarea rezultatelor

Ulterior, poti lua decizii informate bazate pe trendurile si oportunitatile identificate din analiza complexa a datelor.. 

Tipuri de analize de date

Pentru o imagine de ansamblu exhaustiva, hai sa vedem tipurile de analiza de date pe care le poti face.

Descriptive Analytics (analiza descriptiva)

Analiza descriptiva se axeaza pe interpretarea datelor istorice pentru a intelege ce s-a întamplat intr-o organizatie sau sistem intr-o anumita perioada. Aceasta include metode de sumarizare a datelor, cum ar fi calculul mediei, medianei sau modului. Asa cum sugereaza numele, acest tip de analiza este menita sa descrie pe larg situatia in care se afla un business sau sistem, oferind o imagine de ansamblu.

Diagnostic Analytics (analiza-diagnostic)

Analiza-diagnostic identifica problemele si cauzele acestora sau cauzalitatea rezultatelor evidentiate de analiza descriptiva. Aceasta foloseste tehnici precum analiza corelatiei pentru a stabili relatii intre diferiti factori.

Predictive Analytics (analiza predictiva)

Analiza predictiva foloseste datele istorice pentru a face predictii privind evenimentele viitoare. Aceasta se bazeaza pe modele statistice si algoritmi de machine learning pentru a anticipa trend-uri si comportamente viitoare. Este utila in special pentru marketerii si firmele ce isi pot adapta oferta in concordanta cu diversele schimbari ale pietei.

Prescriptive Analytics (analiza prescriptiva)

Analiza prescriptiva merge un pas mai departe decat analiza predictiva. Acest tip de analiza aduce sugestii directe pentru a combate posibilele impedimente viitoare. De exemplu, poate fi folosita de:

• Pompieri locali pentru a determina daca este nevoie de evacuarea rezidentilor in cazul unui incendiu invecinat

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

• Traineri pentru a ajusta un program de training in timp real bazat pe felul cum reactioneaza un cursant de-a lungul fiecarei lectii

Data processing (procesarea datelor)

Dupa ce ai adunat datele necesare, acestea trebuie organizate si convertite in rezultate lizibile. Exista diverse optiuni de procesare a datelor. Ceea ce alegi depinde de scopul procesarii datelor si de puterea de calcul disponibila pentru a utiliza resursele necesare.

• Procesare centralizata (Centralized processing)

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

• Procesare distribuita (Distributed processing)

  • Datele sunt distribuite si stocate pe diverse servere.

• Procesare in lot (Batch processing)

  • Bucati de date se acumuleaza de-a lungul timpului si sunt procesate in diferite loturi.

• Procesarea in timp real (Real-time processing)

  • Datele sunt procesate continuu cu ajutorul unor task-uri computationale ce isi fac treaba in doar cateva secunde. 

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

La prima vedere, ai putea crede ca Data Scientist si Data Analyst sunt termeni interschimbabili. In realitate, acestia se concentreaza pe aspecte diferite ale analizei datelor. Hai sa vedem care sunt principalele diferente intre acestia:

• Data Scientists folosesc metode avansate pentru a crea modele predictive si prescriptive. Printre acestia numaram machine learning si algoritmi statistici.

• Data Analysts se concentreaza mai degraba pe analiza descriptiva si de diagnostic. Acestia interpreteaza datele si le prezinta intr-un format accesibil. 

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

• Rolul unui Data Analyst se bazeaza pe furnizarea de insights si rapoarte bazate pe date existente.

Ce abilitati trebuie sa aiba un Data Analyst?

Ca Data Analyst, ai nevoie de cunostinte solide de statistica si analiza matematica. Spre exemplu, trebuie sa ai competente avansate in soft-uri de analiza de date precum SQL, Python sau R.

De asemenea, trebuie sa stii sa folosesti instrumentele de vizualizare a datelor precum Tableau sau Power BI. Nu in ultimul rand, ai nevoie de abilitati de comunicare excelente, deoarece trebuie sa poti prezenta concluziile la care ai ajuns intr-un mod inteligibil pentru oricine, indiferent de pregătirea tehnică.

Ce este Big Data Analytics?

Big Data Analytics este procesul de analiza a seturilor de date voluminoase si complexe. Acestea nu pot fi procesate eficient prin metodele traditionale. Seturile acestea de date pot dezvalui tipare, trend-uri si conexiuni ce nu sunt evidente la scara mai mica. Astfel, prin interpretarea acestor clustere cunoscute sub numele de “Big Data”, vei gasi noi oportunitati de inovare si optimizare in cadrul business-ului tau.

Care sunt diferitele tehnici de analiza a datelor?

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

Natural language processing (procesarea limbajului natural)

Acronimul NLP in acest context se refera la tehnologia folosita pentru a face calculatoarele sa inteleaga si sa raspunda la limbajul uman scris si vorbit. Analistii de date folosesc aceasta tehnica pentru a procesa date precum note dictate, comenzi vocale si mesaje de chat. Astfel, NLP este utilizat predominant in contextul AI-ului, chatbots si asistentilor virtuali.

Text mining (minarea textului)

Analistii de date folosesc text mining pentru a identifica trend-uri in datele de tip text precum mail-uri, tweet-uri, cautari si postari de blog. Aceasta tehnica este adesea utilizata in RSS feeds, social media si platformele de tip CRM pentru a sorta continutul, feedback-ul de la clienti si mail-uri.

Sensor data analysis (analiza datelor senzorilor)

Acest tip de analiza examineaza datele generate de diversi senzori. Spre exemplu, este folosit pentru a prevedea momentul in care o anumita masinarie va avea nevoie de mentenanta. Poate fi de asemenea util pentru a urmari colete si alte procese de business in care aparatele sau utilajele sunt cele ce genereaza date.

Outlier analysis

Analiza outlier sau detectarea anomaliilor se refera la procesul de identificare a punctelor de date si event-urilor care deviaza de la restul setului de date.

Cum contribuie analiza de date la cresterea business-ului?

Analiza de date joaca un rol crucial in cresterea afacerilor. Aceasta ajuta la optimizarea proceselor de luare a deciziilor, la identificarea noilor oportunitati din piata, precum si la imbunatatirea experientei clientilor. Mai mult, nu poti eficientiza operatiunile interne in mod corespunzator daca nu apelezi la data analysis. Insight-urile obtinute prin analiza datelor le permit celor aflati in roluri de decizie sa actioneze proactiv si sa ramana competitivi intr-o piata aflata in continua  schimbare..

Poate fi analiza de date externalizata?

Da, procesul de analiza a datelor poate fi externalizat catre un third-party care sa se ocupe de astfel de audituri in timp ce echipa ta se focuseaza pe task-urile de zi cu zi. 

Avantajul principal al outsourcing-ului de data analysis este acela ca te poti ocupa de operational in timp ce o echipa de profesionisti in data analytics se vor ocupa de analiza datelor. Astfel, nu esti nevoit sa intrerupi procesele obisnuite in timp ce istoricul tau de date este procesat si analizat de catre experti..

Analiza datelor imbunatateste intelegerea clientilor

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

• Sondaje ale clientilor de la terti

• Jurnale de cumparaturi ale clientilor

• Activitatea pe retelele sociale

• Cookie-uri de browser

• Statistici ale site-ului web sau ale aplicatiei pe care acestia le acceseaza

Analiza poate dezvalui informatii importante pentru strategia ta de business, cum ar fi:

• preferintele clientilor, 

• paginile populare de pe un website, 

• timpul petrecut navigand, 

• feedback-ul clientilor,

• interactiunea cu formularele de pe site,

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

Acest lucru le permite afacerilor sa raspunda eficient nevoilor publicului tinta si sa le creasca nivelul de satisfactie.

Analiza de date nu poate lipsi din marketing

Avand in vedere cat de prezent este zgomotul in mediul digital, trebuie sa gasesti metode noi pentru a iesi in evidenta. Acest lucru nu este posibil fara creativitate, dar nici fara data analytics ca la carte.

Analiza de date elimina speculatiile si iti da certitudine legat de propunerile echipei tale. Aceasta permite companiilor sa lanseze content relevant, targetat pe un public specific sau produse ce aduc imbunatatiri bazate pe feedback-ul anterior.

Datorita avantajelor oferite de data analytics, poti ajusta mesajele de marketing in timp real. Totodata, vei avea o idee de ansamblu mai buna pentru campaniile viitoare. 

Studii de caz

Acum sa vedem cum au folosit alte companii data analytics in avantajul lor.

Cum a folosit Nextdoor analiza datelor pentru a imbunatati experienta clientilor

Nextdoor este un hub de comunitati locale ce ajuta oamenii sa creeze conexiuni de incredere prin schimbul de informatii utile, bunuri si servicii. 

Nextdoor ajuta oamenii prin soluțiile de analiza de la Amazon pentru a masura engagement-ul clientilor si eficacitatea recomandarilor lor. Analiza datelor le-a permis sa ofere clientilor oportunitatea de a construi conexiuni mai bune si de a vedea continut relevant in 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 numara Words With Friends, Zynga Poker si FarmVille. 

Aceste jocuri au fost instalate de peste un miliard de oameni la nivel mondial. Veniturile Zynga provin din achizitiile din aplicatie, asa ca analizeaza actiunile jucatorilor in timp real. Este unul din cele mai bune exemple in care data analytics in timp real poate aduce venituri uriase.

Concluzie

Prin analiza de date, companiile se adapteaza mai bine la cerintele pietei, si reusesc sa stea un pas inaintea competitiei prin optimizarea deciziilor. 

Instrumentele de data analytics transforma maldarele de informatii in decizii de business valoroase. Companiile pot sa isi sporeasca performanta, sa ofere o experienta mai buna clientilor si sa maximizeze veniturile prin tehnicile de analiza de date.