Jak skutecznie wykorzystywać, zarządzać i analizować dane w firmie

Lepsze narzędzia analizy Big Data-StacjaUdostępnianiaTechnologii

Obecnie big data szybko się rozwija. Tak więc dogłębne badanie i nauka w tym zakresie stają się dziś trendem. W roli big data poprawa wydajności pracy jest pierwszym. Które narzędzia analityczne są bardziej przydatne i warte odniesienia? Jeśli chcesz nauczyć się analizy big data, musisz skorzystać z poniższego oprogramowania.

1. Hadoop to struktura oprogramowania. Może dystrybucyjnie przetwarzać duże ilości danych. Ale Hadoop jest obsługiwany w sposób niezawodny, wydajny i skalowalny. Hadoop jest niezawodny. Ponieważ zakłada, że ​​elementy obliczeniowe i przechowywanie zawiodą. Dlatego przechowuje wiele kopii danych roboczych. Aby zapewnić możliwość redystrybucji przetwarzania dla uszkodzonych węzłów. Hadoop jest wydajny. Ponieważ działa równolegle, przyspieszając przetwarzanie poprzez przetwarzanie równoległe. Hadoop jest również skalowalny. Ponieważ może obsługiwać petabajty danych.

2. HPCC, skrót od High Performance Computing and Communications. W 1993 roku raport zostaje przekazany Kongresowi. Federalna Rada Koordynacyjna ds. Nauki, Inżynierii i Technologii. Nazwany programem Grand Challenges: High Performance Computing and Communications. Raport znany jest jako Program HPCC. Był to również program strategii naukowej prezydenta USA. Aby sprostać wielu ważnym wyzwaniom naukowym i technologicznym. Poprzez wzmożone badania i rozwój. To jest jego cel.

Aby dobrze poznać big data, konieczne jest opanowanie wielu narzędzi analitycznych. Tych sześciu praktycznych narzędzi warto się nauczyć dla każdego w pracy.

Wizualizacja danych – jakie narzędzie wybrać?

Wizualizacja danych – jakie narzędzie wybrać?

Podejmowanie decyzji marketingowych w świecie big data nie jest już wyłącznie opieraniem działań o osobiste doświadczenie. Rewolucja cyfrowa sprawia, że wysyłamy o sobie więcej danych niż jestesmy w stanie sami przepracować. Jak poradzić sobie ze zbiorami informacji? Z pomocą przychodzą narzędzia do wizualizacji danych.

Niezależnie od tego, czy kierujesz działaniami marketingowymi, sprzedażowymi albo prowadzisz mały biznes – dane są wszędzie, niezależnie od wielkości biznesu. Bazowanie na informacjach o użytkowniku nie tylko usprawnia proces sprzedażowy, ale także pomaga tak ułożyć proces komunikacji, by zminimalizować ryzyko zirytowania użytkownika reklamą.

Jacek Tkaczuk

Poznaj program webinaru "Google Data Studio - wizualizacja, analiza danych i raportowanie dla każdego, 29 czerwca 2020, 10:00 >>

Podstawowe narzędzia do wizualizacji danych

Rynek oferuje całą gamę narzedzi, od tych najprostszych, do najbardziej skomplikowanych. Można powiedzieć, że najprostszymi i najbardziej popularnymi programami są Microsoft Excel albo Microsoft Power Point. Możesz w nich tworzyć prezentację z podstawowymi, statycznymi wykresami oraz dodawać komentarze czy zdjęcia pomocnicze. Powszechność użycia sprawia też, że wyświetlenie i modyfikowanie takiego zestawienia nie powinno być żadnym problemem.

Na drugim krańcu są zaawansowane systemy Business Intelligence o ogromnych możliwościach technicznych. Systemy te nastawione są na szeroką możliwość przekształcania danych na wielu poziomach, a samo przetwarzanie informacji opiera się często o wykorzystanie sztucznej inteligencji. Zaletą jest to, że wizualizacja danych jest jednym z modułów całego systemu planowiania zasobów (tzw. ERP). Przykładami takich rozwiązań są Microsoft (Power BI) czy IBM.

Google Data Studio

Pomiędzy statycznymi wykresami a rozbudowanymi platformami do wielowymiarowego przetwarzania danych jest Google Data Studio. Narzędzie, dostępne w darmowej wersji, pozwala stworzyć podstawowy dashboard w kilka minut. Jednocześnie, GDS daje możliwość tworzenia przejrzystych i wieloformatowych raportów, a twórcy programu uwględniają odczucia użytkownika, który buduje raport.

Zalety Google Data Studio

Niewielka bariera wejścia – narzedzie jest darmowe, do wykorzystania przy wielu źródłach danych, także niestandardowych.

Duże możliwości – stworzysz zarówno statyczny wykres, jak i dashboard z możliwością wyboru daty. Dzięki temu raportowanie działań może odbywać się automatycznie, a porównywanie danych ograniczy się do otworzeniu jednego raportu.

Łatwość znalezienia informacji – Data Studio ma wielu użytkowników, dzięki temu w sieci możesz znaleźć rozwiązanie niemal każdego problemu.

Niewielka bariera wejścia – narzedzie jest darmowe, do wykorzystania przy wielu źródłach danych, także niestandardowych.

Duże możliwości – stworzysz zarówno statyczny wykres, jak i dashboard z możliwością wyboru daty. Dzięki temu raportowanie działań może odbywać się automatycznie, a porównywanie danych ograniczy się do otworzeniu jednego raportu.

Łatwość znalezienia informacji – Data Studio ma wielu użytkowników, dzięki temu w sieci możesz znaleźć rozwiązanie niemal każdego problemu.

Niewielka bariera wejścia – narzedzie jest darmowe, do wykorzystania przy wielu źródłach danych, także niestandardowych.

Duże możliwości – stworzysz zarówno statyczny wykres, jak i dashboard z możliwością wyboru daty. Dzięki temu raportowanie działań może odbywać się automatycznie, a porównywanie danych ograniczy się do otworzeniu jednego raportu.

Łatwość znalezienia informacji – Data Studio ma wielu użytkowników, dzięki temu w sieci możesz znaleźć rozwiązanie niemal każdego problemu.

Używanie tego narzędzia wymaga jednak pewnej wprawy, a także przemyślenia, co właściwie chcesz w raporcie pokazać. Ponieważ twórcy dbają i analizują sposób zaawansowania użytkownika, niektóre funkcje na początku nie są eksponowane, ale prędzej czy później zechcesz z nich skorzystać.

Pierwszy raport możesz stworzyć sam albo pod okiem profesjonalisty – w czasie webinaru „Google Data Studio - wizualizacja, analiza danych i raportowanie online dla każdego” Jacek Tkaczuk pokaże na żywo, jak stworzyć raport i najbardziej efektywnie wykorzystać zarówno podstawowe funkcjonalności, jak i te bardziej zaawansowane.

Autorzy: Jacek Tkaczuk, Dominika Chachuła

Newsletter konferencje.pb.pl Informacje o konferencjach, warsztatach, webinarach oraz promocjach. 10% rabatu na każde wydarzenie. Dostęp do wiedzy klasy biznes. ZAPISZ MNIE

Jak skutecznie wykorzystywać, zarządzać i analizować dane w firmie

Celem analiz dużych ilości danych (Big Data) jest szeroko rozumiana optymalizacja dotycząca procesów w przedsiębiorstwie, takich jak sprzedaż, obsługa posprzedażna, produkcja i logistyka.

Z TEGO ARTYKUŁU DOWIESZ SIĘ: JAKIE KORZYŚCI DAJE FIRMIE BUDOWA ŚRODOWISKA BIG DATA? OD CZEGO ZACZĄĆ IMPLEMENTACJĘ BIG DATA W FIRMIE? JAKIE DANE POWINNY ZNALEŹĆ SIĘ W ŚRODOWISKU BIG DATA? JAKIE NARZĘDZIA OPEN SOURCE MOŻNA WYKORZYSTAĆ DO ANALIZY DANYCH? JAKIE SĄ ETAPY BUDOWY WŁASNEGO ŚRODOWISKA BIG DATA?

Korzyści z Big Data

Dzięki analizom Big Data firmy mogą obniżyć koszty działania, lepiej zaplanować i przeprowadzić kampanie marketingowe, zwiększyć sprzedaż i pozyskać większą liczbę klientów. Analizując dane można także lepiej zrozumieć rynek wyciągając wnioski przydatne do planowania przyszłych działań. Przykładowo, śledząc zachowania zakupowe klientów firma może zidentyfikować produkty, które się najlepiej sprzedają i lepiej dostosować się do bieżących trendów. Do istotnych korzyści należy także skrócenie czasu podejmowania decyzji, dzięki dostępnym w czasie rzeczywistym analizom i rekomendacjom. Wdrożenie narzędzi Big Data umożliwia także lepszy rozwój produktów. Znając trendy związane z potrzebami klientów możliwe jest tworzenie produktów zgodnie z ich potrzebami.

Jak wybrać narzędzia analizy danych optymalnych dla Twojej organizacji w 4 krokach

1. Analiza potrzeb

Pierwszym krokiem w wyborze odpowiednich narzędzi i budowy platformy Big Data jest analiza potrzeb firmy. Aby ją wykonać konieczne jest przeprowadzenie szczegółowych wywiadów z kluczowymi interesariuszami, czyli osobami, które mogą skorzystać na wdrożeniu Big Data w przedsiębiorstwie, w szczególności z działem sprzedaży i marketingu oraz z kluczowymi osobami w IT odpowiedzialnymi za pozyskiwanie i utrzymanie danych źródłowych, takich jak systemy CRM, ERP, e-commerce. Wśród danych, które mogą być wykorzystane w Big Data warto przyjrzeć się możliwościom użycia informacji o sprzedaży, o klientach z systemu CRM, czy o ruchu na stronach internetowych. Źródeł danych może być bardzo wiele i dopiero połączenie ich ze sobą sprawia, że Big Data daje nam pełny obraz i pozwala odkryć nowe zależności, których zwykle nie jesteśmy świadomi mając wgląd w tylko jedną bazę danych.

2. Analiza dostępnych narzędzi

Do najważniejszych narzędzi open source służących do analizy dużych ilości danych należy zaliczyć: Apache Hadoop, Apache Spark, Cassandra, HBase i MongoDB. Hadoop zawiera m.in. HDFS Hadoop – rozproszony system plików, MapReduce – framework służący do przetwarzania Big Data równolegle w klastrach liczących nawet tysiące węzłów, YARN do zarządzania zasobami Hadoop oraz liczne biblioteki. Apache Spark to alternatywa i pod wieloma względami następca Apache Hadoop pozwalający przetwarzać zarówno dane wsadowe, jak i dane w czasie rzeczywistym, zawierający framework działający znacznie szybciej niż MapReduce. Cassandra to baza danych NoSQL, pierwotnie opracowana przez Facebooka, obecnie zarządzana przez Fundację Apache. Wykorzystywana jest m.in. w takich usługach jak Netflix, Twitter, Reddit, Cisco i Digg. MongoDB to baza danych NoSQL z magazynowaniem zorientowanym na dokumenty, pełną obsługą indeksu, replikacją. Warto wspomnieć także o Apache Hive, oprogramowaniu hurtowni danych zbudowanym na bazie Apache Hadoop i umożliwiającym tworzenie zapytań i analizę danych.

3. Wybór platformy sprzętowej i środowiska

Do przechowywania danych i analiz konieczne są zasoby dyskowe oraz zasoby obliczeniowe, które zapewni Data Center. W przypadku potrzeb związanych z Big Data warto skorzystać z Centrum Danych T-Mobile, specjalizującym się w dostarczaniu tego rodzaju infrastruktury zoptymalizowanej i dostosowanej do potrzeb klienta. Oferta zapewnia nie tylko zasoby sprzętowe, ale zawiera także przygotowany specjalnie na ten cel maketplace bazodanowy – Data Intelligent Hub. Można z niego wybrać gotową bazę danych wraz z narzędziami open source gotowymi do wykorzystania w analizach Big Data. Z dostępnych zasobów oprogramowania użytkownicy mogą wybrać m.in. takie komponenty jak: Cloudera Data Science Workbench, Grafana, H2O, IBM Data Science Experience, Jupyter, Rstudio, Zeppelin oraz wiele innych. Poprzez Conector zapewniane jest bezpieczne przesyłanie dużych strumieni danych. Rozwiązanie to zostało wdrożone w urzędzie w Bonn, gdzie część danych dostępna jest wewnętrznie, część zasobów została upubliczniona, a część jest wykorzystywana do wymiany informacji pomiędzy jednostkami administracji publicznej.

4. Budowa własnego klastra danych

„Nie od razu Kraków zbudowano” – to przysłowie doskonale pasuje do budowy własnych zasobów analitycznych Big Data. Kolejnym krokiem na drodze rozwoju jest stworzenie własnego clustra danych i rozbudowa jego funkcji. Wraz z dołączaniem nowych źródeł danych zyskujemy dostęp do bogactwa możliwości, jakie dają analizy Big Data. Zadaniem biznesu, analityków i programistów jest „wyciśnięcie” z tych danych tyle, ile tylko się da i wykorzystanie tego potencjału do poprawy efektywności działania firmy, zwiększania sprzedaży i budowy przewagi konkurencyjnej.

Podsumowanie

Przypomnijmy najważniejsze informacje dotyczące skutecznego wykorzystania Big Data w firmie:

BiG Data umożliwia firmom obniżenie kosztów działania, skuteczniejszy marketing, poprawę wyników sprzedaży i pozyskanie większej liczby klientów.

Dane zasilające cluster Big Data mogą być pozyskiwane ze wszystkich dostępnych systemów przedsiębiorstwa: danych o sprzedaży, o klientach z systemu CRM, informacji o ruchu na stronach internetowych i innych.

Istotnym etapem budowy własnych zasobów Big Data jest wybór właściwych narzędzi oraz platformy sprzętowej koniecznej do przetwarzania danych.

Data Intelligent Hub to maketplace bazodanowy oferujący oprócz narzędzi do analizy także przydatny Connector służący do bezpiecznego udostępniania danych.

Chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat?

Napisz do naszych ekspertów: BIGDATA_Sprzedaz@t-mobile.pl