Найкращі інструменти для бізнес-аналітики

Посібник з вибору сервісу для бізнес-аналітики

 

Оскільки дані є паливом для машинного навчання та технологій штучного інтелекту, підприємствам необхідно подбати про якість даних. Хоча ринки даних та інші постачальники даних можуть допомогти організаціям отримати чисті та структуровані дані, ці платформи не дозволяють підприємствам забезпечити якість даних для власних даних організації. Тому підприємствам необхідно розуміти необхідні кроки стратегії бізнес-аналітики та використовувати інструменти бізнес-аналітики для усунення проблем у наборах даних.

Які переваги бізнес-аналітики?

 

Більш якісні дані впливають на кожен захід, який включає дані. Майже всі сучасні бізнес-процеси включають дані. Згодом, коли бізнес-аналітика сприймається як важливе зусилля організації, вона може призвести до широкого спектру переваг для всіх.

Деякі з найбільших переваг включають:

Оптимізація бізнес-практик: Уявіть собі, що в жодному з ваших записів немає дублікатів, помилок чи невідповідностей. Наскільки ефективнішими стануть усі ваші ключові повсякденні дії?

Підвищення продуктивності: Здатність зосередитись на ключових робочих завданнях замість того, щоб знаходити потрібні дані або робити виправлення через невірні дані, є істотною перевагою. Наявність доступу до чистих високоякісних даних за допомогою ефективного керування знаннями може змінити ситуацію.

Швидший цикл продажів: Маркетингові рішення залежить від даних. Надання вашому відділу маркетингу максимально якісних даних означає, що ваша команда фахівців з продажу зможе конвертувати дані у якісніші. Та ж концепція застосовна і до B2C-отношениям! Кращі рішення: Ми вже зачіпали це раніше, але досить важливо, щоб це повторилося. Найкращі дані = найкращі рішення.

Ці різні переваги у поєднанні, як правило, призводять до того, що бізнес стає більш прибутковим. Це відбувається не тільки завдяки кращим зовнішнім продажам, а й завдяки ефективнішим внутрішнім зусиллям та операціям.

Які різні типи проблем із даними?

Різні типи проблем із даними виникають, коли підприємства об'єднують набори даних із кількох місць, витягують дані з Інтернету чи отримують дані від клієнтів/інших відділів. Прикладом можуть бути проблеми з даними:

Дублювання даних:

Існує 2 чи більше ідентичних записів. Це може призвести до спотворення інвентаризаційних даних/дублювання маркетингових матеріалів або непотрібним виставленням рахунків.

Суперечливі дані:

Когда имеются одни и те же записи с разными атрибутами, это означает, что данные противоречат друг другу. Например, компания с разными версиями адресов может вызвать проблемы с доставкой.

 

Неполные данные:

Дані, які мають відсутні атрибути. Платіжні відомості співробітників можуть опрацьовуватися через відсутність у базі даних їх номерів соціального страхування.

Недійсні дані: Атрибути даних не відповідають стандартизації. Наприклад, 9-значний номер телефону, а не 10-значний.

Які корінні причини проблем із даними?

 

Проблеми з даними виникають через технічні проблеми:

Проблеми синхронізації: Якщо дані неправильно розподілені між двома системами, це може викликати проблему. Наприклад, банківська система продажів захоплює нову іпотеку, але з оновлює систему маркетингу банку, тоді клієнт може заплутатися, якщо отримає повідомлення від відділу маркетингу.

У програмному забезпеченні виникають помилки в програмах обробки даних: програми можуть записувати дані з помилками або перезаписувати коректні дані через різні помилки

Обмущення інформації користувачами: Це приховування даних призначення. Люди можуть давати неповні або неправильні дані для захисту конфіденційності.

 

Що таке якісні дані?

 

Існує кілька критеріїв, які допомагають кваліфікувати дані як високоякісні. Вони такі:

- дійсність: Наскільки дані відповідають певним бізнес-правилам чи обмеженням. Деякі загальні обмеження включають:

- обов'язкові обмеження: Деякі колонки не можуть бути порожніми

- обмеження типу даних: Значення в стовпці повинні бути певного типу даних.

- обмеження діапазону: Мінімальні та максимальні значення для чисел або дат

- обмеження за іноземними ключами: Набір значень у стовпці визначається в стовпці іншої таблиці, що містить унікальні значення

Унікальні обмеження: Поле або поля мають бути унікальними в наборі даних.

- регулярна експресія: Текстові поля мають бути підтверджені таким чином.

- міжпольова валідація: Певні умови, які використовують кілька полів, повинні містити

- обмеження членства: Це підкатегорія обмежень щодо іноземних ключів. Значення для стовпця беруться із набору дискретних значень чи кодів.

- точність: наскільки дані близькі відповідають стандартному або істинному значенню.

- повнота: Наскільки повними чи вичерпними є дані та пов'язані з ними заходи.

- послідовність: Еквівалентність заходів між системами та суб'єктами

- однаковість: забезпечення того, щоб у всіх системах використовувалися ті самі одиниці виміру.

- простежуваність: Можливість знайти (та отримати доступ) джерело даних.

Ці різні характеристики разом можуть допомогти організації отримати дані високої якості, які можуть бути використані для широкого кола цілей з мінімальною потребою в освіченому гіпотезуванні.

5 кроків до бізнес-аналітики

 

Бажаєте дані з чистоти? Іноді корисно подумати про залучення зовнішнього консультанта, який допоможе розпочати роботу. Однак, перш ніж ви це зробите, є кілька спільних кроків, яким може наслідувати будь-яка організація, щоб почати входити до більш чіткого мислення в галузі бізнес-аналітики:

#1 Розробити план якості даних

Дуже важливо спочатку зрозуміти, де відбувається більшість помилок, щоб можна було визначити їхню причину і скласти план для управління ними. Пам'ятайте, що ефективна практика бізнес-аналітики матиме величезне значення для всієї організації, тому важливо залишатися якомога відкритішою та комунікабельнішою. План має включати

Відповідальні: керівник рівня С, директор з інформаційних технологій (CDO), якщо компанія вже призначила такого керівника. Крім того, необхідно призначити відповідального за різні дані.

 

Метрики: в ідеалі якість даних має бути узагальнено як однину за шкалою 1-100. У той час, як різні дані можуть мати різну якість даних, наявність загальної кількості може допомогти організації виміряти їх постійне поліпшення. Це загальне число може надати більшу вагу даних, які мають вирішальне значення для успіху компаній, допомагаючи визначити пріоритетність ініціатив щодо забезпечення якості даних, що впливають на важливі дані.

Дії: необхідно визначити чіткий набір дій для початку реалізації плану забезпечення якості даних. Згодом ці дії необхідно буде оновлювати у міру зміни якості даних та зміни пріоритетів компаній.

#2 Коректні дані біля джерела

Якщо дані можуть бути виправлені до того, як вони стануть помилковими (або дубльованими) у системі, це заощаджує години часу та знижує навантаження на лінію. Наприклад, якщо ваші форми переповнені та вимагають заповнення занадто великої кількості полів, ви отримаєте проблеми з якістю даних із цих форм. Зважаючи на те, що підприємства постійно виробляють більше даних, дуже важливо виправляти дані біля джерела.

#3 Виміряйте точність даних

Інвестуйте час, інструменти та дослідження, необхідні для вимірювання точності даних у режимі реального часу. Якщо вам необхідно придбати інструмент для вимірювання точності даних, ви можете ознайомитись з нашою статтею "Інструменти для вимірювання якості даних", в якій ми пояснюємо критерії відбору відповідного інструменту для вимірювання якості даних.

#4 Управління даними та дублікатами

Якщо деякі дублікати все ж таки прокрадаються повз вашу нову практику входу, переконайтеся, що вони активно виявляються і видаляються. Після видалення будь-яких дублікатів записів, важливо також враховувати наступне:

- Стандартизація: Підтвердження того, що в кожному стовпці існує той самий тип даних.

- Нормалізація: Забезпечує, щоб усі дані записувалися послідовно.

- Злиття: Коли дані розкидані за кількома наборами даних, об'єднання є актом об'єднання відповідних частин цих наборів даних для створення нового файлу.

- Агрегування: об'єднання: Сортування даних та вираз їх у короткій формі.

- Фільтрація: Звуження набору даних, щоб увімкнути в нього тільки ту інформацію, яка нам потрібна.

- Масштабування: Перетворення даних таким чином, щоб вони вписувалися в певну шкалу, наприклад, 0-100 або 0-1.

- Видалення: Видалення дублікатів та вихідних точок даних для запобігання поганій посадці в лінійну регресію.

#5 Додати дані

Додаток - це процес, який допомагає організаціям визначити і заповнити необхідну інформацію. Надійні сторонні джерела часто є одним із найкращих варіантів управління цією практикою.

Після виконання цих 5 кроків ваші дані будуть готові до експорту до каталогу даних та будуть використані у разі потреби аналізу. Пам'ятайте, що при роботі з великими наборами даних 100% чистота практично неможлива.

Методи бізнес-аналітики

 

Як і у випадку з багатьма іншими діями, забезпечення чистоти великих даних є унікальним набором міркувань. Згодом, існує низка методик, які були розроблені, щоб допомогти у бізнес-аналітиці:

- Таблиці перетворення: коли певні проблеми з даними вже відомі (наприклад, що назви, включені в набір даних, записуються декількома способами), їх можна відсортувати за відповідним ключем, а потім скористатися пошуком для виконання перетворення.

- Гістограми: вони дозволяють ідентифікувати значення, які трапляються рідше і можуть бути недійсними.

- Інструменти: кожен день основні постачальники виходять з новими та найкращими інструментами для управління великими даними та складнощами, які можуть супроводжувати їх.

- Алгоритми: Такі алгоритми, як перевірка орфографії або фонетичні алгоритми, можуть бути корисними – але вони також можуть зробити неправильну пропозицію.

Про ручне втручання у дані

  

Сьогодні майже ніколи не буває економічно вручну редагувати дані для покращення. Однак, у випадку надзвичайно цінних даних або коли потрібні мільйони позначених точок даних, як у випадку із системами розпізнавання образів, оновлення даних вручну може мати сенс. Якщо дані будуть оновлюватися вручну, слід враховувати деякі кращі практики:

Обов'язково сортуйте дані щодо різних атрибутів

У разі великих наборів даних, спробуйте розбити їх на дрібніші набори для збільшення швидкості ітерації.

Розглянемо можливість створення набору функцій утиліти, таких як перевизначення значень на основі CSV-файлу або повторний пошук та заміна регексів

Вести облік кожної операції з бізнес-аналітики

Відбір проб може бути чудовим способом оцінки якості. Як тільки ви дізнаєтеся межі допусків до якості даних, це може допомогти вам ухвалити рішення про розмір вибірки для оцінки якості. Наприклад, якщо у вас 1000 рядків і вам необхідно переконатися, що проблема якості даних трапляється не частіше ніж 5%, перевірте 10% випадків.

Проаналізувати зведену статистику, таку як стандартне відхилення чи кількість пропущених значень, щоб швидко знайти найпоширеніші проблеми.

Пам'ятаючи про це під час будь-якої ініціативи щодо ручної бізнес-аналітики, можна гарантувати постійний успіх проекту.

Передові методи бізнес-аналітики:

Існує кілька кращих практик, які слід враховувати під час будь-якої діяльності з бізнес-аналітики. Це так:

- Розглядайте свої дані найбільш цілісним чином - думайте не лише про те, хто проводитиме аналіз, а й про те, хто використовуватиме результати, отримані на його основі.

- Посилення контролю над входами до бази даних може гарантувати, що чистіші дані в кінцевому підсумку будуть використовуватися в системі.

- Вибирайте програмні рішення, здатні виділити та потенційно навіть усунути несправні дані до того, як вони стануть проблематичними.

- У разі великих наборів даних не забудьте обмежити розмір зразка, щоб мінімізувати час підготовки та прискорити роботу.

Точкова перевірка для запобігання повторенню помилок

 

Використання безкоштовних онлайн-курсів, як платформа змагань з інформатики Kaggle's курси BI-аналітиці, якщо ви хочете обробляти дані всередині і ваша команда даних не має достатнього досвіду в цій галузі.