Narzędzia i technologie wykorzystywane w analityce
Analityka danych to dziedzina wiedzy, która, choć znana jest już od wielu lat, dopiero w dzisiejszych czasach Big Data znajduje swoje zastosowanie w biznesie. Do czego wykorzystuje się analizę danych? Do zwiększania efektywności procesów biznesowych, do analizowania klientów, monitorowania bezpieczeństwa transakcji oraz do wielu wielu innych procesów. Sprawdźmy, jakie są najczęściej wykorzystywane narzędzia, dzięki którym proste dane przeobrażają się w potężne informacje zmieniające decyzje biznesowe.
Python wraz z bibliotekami Pandas, NumPy, SciPy
O szerokim zastosowaniu języka programowania Python wiemy wszyscy. Technologia ta wykorzystywana jest do wytwarzania oprogramowania, wspiera procesy rozwoju technologii SI i ML, ale przede wszystkim stanowi główną broń w analityce danych. Takie zastosowanie Pythona zawdzięczamy konkretnym bibliotekom, które wyposażają analityków w setki funkcjonalności i możliwości obróbki, przetwarzania, analizowania oraz wizualizowania danych.
Jakie są najpopularniejsze w analizie danych biblioteki wykorzystywane w ramach języka Python? Przede wszystkim:
- NumPy – Niezwykle użyteczna biblioteka, która kilkunastokrotnie przyśpiesza proces pracy z zaawansowanymi modelami matematycznymi takimi jak macierze, czy tablice wielowymiarowe. Jest to jedna z podstawowych bibliotek, jeśli chcemy zająć się analizą danych z Python.
- Pandas – To zdaniem analityków najbardziej rozbudowana, ale i najpopularniejsza biblioteka do pozyskiwania oraz obróbki dużych zbiorów danych. Pandas umożliwia łatwą integrację z innymi technologiami, jak excel, bazy danych czy R.
- SciPy – To z kolei prawdziwe oczko w głowie wszystkich matematyków i analityków, którzy po pythona sięgają w celach naukowych. Biblioteka umożliwia tworzenie niezwykle rozbudowanych funkcji, pozwala na tworzenie algorytmów przestrzennych i analizę takich pojęć jak algebra liniowa.
SQL czyli strukturalny język zapytań
Kolejne narzędzie to SQL. Structured Query Language to raczej nie tyle narzędzie, co język zapytań, umożliwiający uwolnienie ogromnego potencjału baz danych. Bazy i hurtownie danych gwarantują przechowywanie ogromnych zbiorów danych, a ich umiejętne wykorzystanie często gwarantuje uzyskanie przewagi konkurencyjnej w branży.
SQL to język, który stanowi uniwersalną technologię umożliwiającą stworzenie, zarządzanie, analizowanie i usuwanie bazy danych stworzonych w ramach najpopularniejszych systemów zarządzania bazami danych. Obecnie każda aplikacja zintegrowana z bazą danych korzysta z SQLa, a ciągłe rozwijanie technologii sprawia, że już w przyszłości cenne z punktu widzenia kadry zarządzającej raporty będzie można uzyskać jedynie za pośrednictwem odpowiednich zapytań SQL.
Język programowania R
Język programowania R to darmowe i łatwo dostępne środowisko programistyczne, które w głównej mierze służy analitykom danych w pozyskiwaniu danych, ich obróbce, przetwarzania oraz analizie i wizualizacji. Podobnie jak w Pythonie, tak również język R może się poszczycić setkami użytecznych bibliotek, które w praktyce pozwalają realizować dowolne działania z danymi – od tworzenia zaawansowanych modeli ekonometrycznych, przez prognozowanie, aż po nadzwyczajne sposoby wizualizacji danych.
Sporą zaletą R jest możliwość integracji środowiska z innymi, często wykorzystywanymi językami jak Python czy Java, a także innymi technologiami jak bazy danych, skąd możemy pobierać dane do analizy.
Język programowania Julia
Julia to mniej znany analitykom, a bardziej matematykom i naukowcom język, który w dużej mierze czerpie co najlepsze z takich technologii jak R, Python czy popularny MatLab. To, czym cechuje się Julia to niezwykła szybkość i wydajność, która nie jest spotykana w żadnej, z trzech wcześniej wymienionych technologii. Za pośrednictwem języka Julia z nadzwyczajną szybkością jesteśmy w stanie wywoływać funkcje, sortować, generować wielokrotne pętle czy pracować na ogromnych tablicach wielowymiarowych.
Julia to język stworzony przez specjalistów z MIT, a jego głównym zastosowaniem jest właśnie praca z ogromnymi działaniami, których rozwiązanie może potrwać bardzo długo w przypadku pracy z innymi językami.
Excel
Excel to wprawdzie inna liga, jeśli mowa o oprogramowaniu wykorzystywanym przez analityków danych, jednak byłoby sporym niedomówieniem, gdyby i ten sztandarowy element pakietu Office nie znalazł się na naszej liście. Microsoft Excel to oprogramowanie wszechstronne, uniwersalne i tak bogate w możliwości tworzenia nowych funkcjonalności (głównie dzięki VBA), że trudno znaleźć branżę lub dziedzinę, w której arkusze kalkulacyjne nie byłyby przydatne.
Excel to równie dobre oprogramowania do analizy i manipulowania danymi, a mnogość funkcji sprawia, że za pośrednictwem tego narzędzia możemy tworzyć piękne wizualizacje naszych wyników. Excel to tak naprawdę fundament analizy danych i jeśli kiedykolwiek planowaliśmy rozpoczęcie przygody z tą dziedziną wiedzy, to swoje pierwsze kroki powinniśmy kierować właśnie w stronę Excela.
PowerBi
Microsoft Power BI to kolejne oprogramowanie ze stajni Microsoft, które w doskonały sposób łączy w sobie szerokie funkcjonalności raportowania oraz integrację z chmurą Azure. To świetna platforma do raportowania, czego dowodem jest coraz większa popularność wykorzystania PowerBI w dużych firmach i korporacjach.
Czym zachwyca nas Power BI? Przede wszystkim łatwością obsługi dla osób niedoświadczonych, bogatymi możliwościami integracji z innymi systemami, a także możliwość wdrożenia algorytmów SI, które zwiększą efektywność pracy z takimi raportami.
Google Data Studio
Google Data Studio to narzędzie relatywnie młode, które służy w dużej mierze raportowaniu. To oprogramowanie, które w wielu organizacjach zajęło miejsce Excela. Jakie są główne zalety wykorzystania Google Data Studio? Przede wszystkim darmowy dostęp do narzędzia oraz intuicyjność obsługi. Dodatkowo GDS umożliwia gromadzenie wielu różnych danych na jednym dashboardzie i czytelne manipulowanie nimi tak, by tworzyć piękne wizualizacje.
Google Data Studio to narzędzie, które coraz częściej wykorzystywane jest przez firmy marketingowe w analizie ruchu sieciowego, analizie słów kluczowych czy wielu innych procesów, które zwiększa efektywność działań e-commerce.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Pipeline projektów RPA — co warto zaplanować?
ERP onboarding — najgorsze błędy, jakie można popełnić przy wdrażaniu
Rebranding: Mindbox oraz Mindworkers – dwa siostrzane brandy
Clean Architecture – zalety tworzenia czystej architektury dla przedsiębiorstwa