什么是数据分析? 详细的入门指南

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数据分析是分析和探索数据以理解其结构的过程, 它包含什么, 数据集之间的关系, 以及如何最有效地利用它.  像这样, 数据和分析团队将执行数据分析,以更好地理解其数据的条件和价值,以确定如何将数据转换为可分析的形式.

数据ops过程:如何帮助

为什么要使用数据分析?

组织越来越多地使用数据分析,因为它可以通过交付许多好处来改进企业中的许多流程, 十大网赌正规网址下载接下来要探索哪一个.

  • 1 协助项目管理

    开始一个项目之前, 经理可能会使用数据分析来确定是否有足够的洞察力继续前进. 反过来, 这减少了时间和金钱的浪费,同时缩短了整个项目生命周期并提高了成功的几率.

    “数据分析可能揭示项目所依赖的数据并不包含所希望的决策所需的信息。,拉尔夫·金博尔和玛吉·罗斯在他们的书中解释道, 数据仓库和商业智能的实用工具. “尽管这令人失望,但这是一个非常有价值的结果.”

  • 2 提高数据质量

    数据分析可以帮助公司确保他们的数据是干净的, 准确的, 并准备在整个企业中分发. 当从手工输入信息的纸张、电子表格系统和数据库中提取数据时,这一点尤为重要.

    通过评估数据质量, 项目经理可以确定信息是否能够交付其预期的业务结果. 同时,他们可以在开始之前确定是否需要更多的数据.

  • 3 使可搜索性

    在敏捷组织的时代, 在项目中,员工需要快速、轻松地定位特定类型的数据. 当数据无法搜索时,在更大的字符串中进行定位可能是一个挑战.

    改进的可发现性, 企业对其数据进行标记和分类,以便用户可以使用特定的关键字在数据库中定位单个项目和集合.

    还需要从源数据库中发现和评估所有元数据. 像这样, 确保准确性和最佳的发现性, 在启动任何大数据项目之前,应该对元数据进行彻底的审查和更新.

     

数据ops过程:数据ops的驱动和目标

数据分析的类型

分析师团队可以通过许多不同的方式进行数据分析. 例如, 可以根据数据的整体质量对其进行概要分析, 网络安全, 信誉, 血统, 等等. 但最终,数据分析可以分为三个独立的类别.

  • 1 内容发现

    内容发现包括分析数据行以发现错误和系统问题. 例如,这可能涉及检查没有有效电子邮件地址的客户列表.

  • 2 结构发现

    结构发现对于确保数据格式正确且在整个数据库中保持一致是必要的. 结构发现可能需要检查城镇名称或邮政编码的地址列表, 例如.

  • 3 关系发现

    关系发现用于分析使用中的数据,并识别电子表格或数据库表之间的关系. 举例来说,客户和订单数据通常不存储在数据库中的同一个表中. 后一个事务, 这两个关系需要被发现和链接,才能具有任何价值.

     

数据分析的挑战

分析数据的过程并不那么困难. 这是具有中级数据管理知识的专业人员应该能够完成的事情——特别是当他们有合适的工具时.

与数据概要分析相关的问题在本质上通常更系统化. 在许多情况下, 它们源于没有合适的人员和没有使用现代数据工具. 记住这一点, 以下是企业在分析数据时通常会面临的一些挑战:

  • 1 数据量

    数据分析通常需要处理大量的数据集. 当手工执行剖析任务时,可能需要大量的时间和劳动. 因为这个原因, 大多数企业现在都利用基于saas的工具来自动化分析的某些元素.

  • 2 资源分配

    同时, 概要分析可能需要训练有素的专家来分析结果,并在没有合适工具的情况下根据发现做出决策. 数据科学家和分析专家可能非常昂贵 数据科学家平均工资 现在平均每年12万美元. 这就是为什么越来越多的组织转向高级数据可视化和准备工具.

  • 3 数据访问

    要启动数据分析过程,必须将所有数据放在一个位置. 在企业环境中,数据通常很难定位,因为它往往存在于不同的部门和应用程序中. 数据竖井——影响 大多数的企业-会使数据分析非常困难.

    好消息是,Datameer这样的现代平台可以帮助企业加速数据分析计划. 与Datameer, 所有数据都整合到一个虚拟的集中式集线器中, 让它更容易处理和管理. 了解更多关于 Datameer如何帮助团队发现信息, 分享和协作洞察力, 和发布报告.

    从你的数据中发现更多. 尝试Datameer自由它.

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Datameer SaaS数据转换

Datameer是一个强大的SaaS数据转换平台,运行在Snowflake -您的现代, 可伸缩的云数据仓库——提供了一个高度可伸缩和灵活的环境,可以将数据转换为有意义的分析.  使用Datameer,你可以:

  • 允许非技术分析团队成员处理复杂的数据,而不需要使用Datameer的无代码和低代码数据转换接口编写代码,
  • 在技术和非技术团队成员之间协作,构建数据模型和数据转换流,以实现这些模型, 每个人都在使用他们的技能和知识
  • 充分丰富的分析数据集,为您的分析添加更多的风味,使用不同的图形公式和函数数组,
  • 生成丰富的文档并添加用户提供的属性, 评论, 标签, 更多的是在整个分析社区中分享关于你的数据的可搜索知识,
  • 使用类似目录的文档特性将数据治理过程众包,以实现更大的数据民主化和数据素养,
  • 维护关于社区如何转换和使用数据的完整审计跟踪,以进一步支持您的治理和遵从性流程,
  • 直接在Snowflake中部署和执行数据转换模型,以获得对大量数据所需的可伸缩性,同时保持较低的计算和存储成本.

Datameer中的数据分析

Datameer提供了丰富的数据分析特性,可以为用户提供关于其数据的全面视图, 包括:

  • 自动可视化数据配置, 它为每个字段提供数据分布信息,以了解数据的样子,并确定数据准备需求(如清理和消除异常值),
  • 系统生成的建议, 哪些使用机器学习来检查数据并提供对数据的建议行动, 例如如何执行连接和混合,
  • 系统和用户生成的数据概要信息, 其中包括文档, 属性, 评论, 标签, 以及提供更多关于数据的上下文和概要信息.

系统和用户生成的个人资料数据也有助于通过类似google的分面搜索发现数据.  这允许用户搜索和探索满足特定配置文件的数据集和数据模型.

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