Программные продукты для решения аналитических задач

Введение

Буквально каждую секунду в мировом кибернетическом пространстве транслируются тысячи терабайт данных. Часть из них пока еще не подвергалась обработке и поэтому пока не может представлять собой ценную информацию. Для того чтобы данные превратились в полезную информацию, их необходимо собрать и проанализировать. Этим вопросом занимается аналитика данных.

Данные являются важными для различных областей бизнеса, науки, образования, медицины, поскольку они способны помочь в принятии правильного решения, планировании действий. К примеру, в торговле анализ данных помогает определить, какой товар станет наиболее популярным в следующем месяце, на каком шаге покупатели не выполняют оплату «Корзины» в интернет-магазине, как разместить товары, чтобы привлечь наибольшее количество покупателей и т. д. Анализ данных в производстве и промышленности помогает определить наилучшие каналы сбыта, составить прогноз продаж или износа оборудования.

Программные продукты для решения аналитических задач

В зависимости от целей, которых необходимо достичь в ходе анализа данных, можно выделить следующие основные виды аналитики:

1. Продуктовая аналитика. Она необходима, для того чтобы улучшить продукт. Продуктовая аналитика должна собирать данные, помогающие изучить поведение пользователей в то время, когда они взаимодействуют с продуктом. К примеру, производитель хочет узнать, как часто используют его продукт, какие проблемы, при этом могут возникнуть, и какую пользу получает клиент.
2. Маркетинговая аналитика. Она необходима, для того чтобы оценить эффективность проводимых маркетинговых и рекламных кампаний. Такая аналитика, собирает данные из рекламных каналов и CRM. При ее помощи можно определить, от какой рекламной кампании пришел пользователь, купил продукт или нет, выполнил это сразу или через какое-либо время и так далее. Работа с данными маркетинговой аналитики способна помочь понять, по какой причине пользователи покупают или не покупают продукт, какой бюджет необходим для рекламной кампании, что следует поменять на сайте, в деятельности отдела продаж или логистике.
3. BI-аналитика (Business Intelligence-аналитика). Она необходима, для того чтобы осуществлять сбор, хранение, анализ, обработку и наглядное представление всех данных, которые имеются в организации. BI-аналитика способна помочь в сборе данных из различных источников, разработке и подтверждении гипотезы, моделировании возможных решений. Организации, использующие BI-аналитику, могут выполнять анализ операционных расходов, прогнозировать доходы, сегментировать целевую аудиторию по различным признакам и так далее.

Данные, используемые для анализа, практически нереально собрать, хранить и обрабатывать в ручном режиме, поэтому для целей аналитики используются специализированные программные инструменты.

Для того чтобы решать аналитические задачи, специалистами используется различное программное обеспечение, а также и приложения. Все инструменты, предназначенные для аналитики, делятся на ряд типов в зависимости от того, для каких этапов решения задачи они предназначаются, а именно:

1. Для этапа сбора и сохранения информационных данных. В каждой организации имеется собственная база данных. В частности, данные могут быть представлены в виде таблицы Excel, или же в виде более серьезных решений типа Oracle или MySQL. Задачей этих инструментов бизнес-анализа является сохранение больших объемов данных и обеспечение возможности их быстрого извлечения.
2. Для этапа анализа данных. Для того чтобы накопленные данные не лежали как мертвый груз, а эффективно использовались, их следует извлекать из базы данных и выполнять анализ по заданным критериям при помощи разных программ. Одним из наиболее известных инструментов, предназначенных для анализа данных, является Jupyter Notebook.
3. Для этапа визуализации данных. Информацию, полученную после выполнения анализа данных, следует отобразить в удобной и понятной форме. Для того чтобы формировать наглядные графики и отчеты, необходимо использовать программы и сервисы, предназначенные для визуализации. К наиболее доступным и простым следует отнести Power Point и Miro. К числу более сложных инструментов, предназначенных для работы с аналитикой, относятся Tableau, Power BI. Информацию, которая была получена в процессе анализа данных, можно очень удобно исследовать на дашбордах, то есть, интерактивных панелях, имеющих графический интерфейс.
4. Для этапа прогнозирования данных. Подобные инструменты необходимы, для того чтобы на базе прошлого опыта организации имели возможность вырабатывать оптимальные решения в будущем, формировать модель поведения клиентов, осуществлять прогнозы каждодневного спроса некоторой группы товаров и так далее. Для того чтобы формировать реалистичные прогнозы, специалистами могут использоваться базовые инструменты, предназначенные для аналитики, а именно, языки программирования Python, R и другие.

Инструменты и программы, предназначенные для аналитики данных, могут быть бесплатными или коммерческими. Бесплатные инструменты анализа данных обладают открытым исходным кодом, а их апгрейд до уровня платных версий не является обязательным. Это означает, что каждый специалист имеет возможность расширения возможностей инструмента, путем изменения исходного кода. В качестве службы поддержки, как правило, может выступать пользовательское сообщество. Инструменты, имеющие открытый исходный код, применяют как стартапы, так и крупные фирмы, так как по набору возможностей такие программы часто могут не уступать платным продуктам.