Wat is data analytics?
Data analytics is de kunst om ruwe bedrijfsgegevens om te zetten in bruikbare kennis. Het is een multi-step datamining-proces dat begint met het verzamelen, reinigen en organiseren van informatie uit verschillende bronnen. De volgende stap is analyse, waarbij experts statistische technieken en machine learning-algoritmen gebruiken om patronen, correlaties en verborgen trends in de gegevens te vinden.
Maar data analytics is meer dan alleen maar berekeningen kraken: er is een einddoel. Organisaties vertrouwen op data analytics om geïnformeerde beslissingen te nemen, activiteiten te stroomlijnen en uiteindelijk groei te stimuleren.
Of het nu gaat om het voorspellen van klantgedrag, het optimaliseren van marketingcampagnes of het identificeren van potentiële bedrijfsrisico's, data analytics stelt organisaties in staat om met vertrouwen en duidelijkheid door de complexiteit van de moderne wereld te navigeren. Het is de sleutel tot het ontsluiten van het volledige potentieel aan informatie in een steeds meer data-gedreven maatschappij.
Wat is het verschil tussen data analytics en data science?
Hoewel data analytics en data science nauw met elkaar samenhangen en vaak door elkaar worden gebruikt, zijn er belangrijke verschillen tussen hen.
Data analytics onderzoekt bestaande gegevens om inzichten te verkrijgen en specifieke vragen te beantwoorden. Het maakt gebruik van gevestigde statistische methoden en tools om historische gegevens te analyseren, trends te identificeren en betekenisvolle patronen te extraheren. Data analytics is gericht op het geven van uitvoerbare aanbevelingen om de bedrijfsvoering, besluitvorming en algehele prestaties te verbeteren.
Aan de andere kant is data science een breder gebied dat data-analytics omvat, maar verder gaat dan dat. Data scientists analyseren bestaande gegevens en ontwikkelen nieuwe algoritmen, modellen en tools om toekomstige resultaten te helpen voorspellen en complexe problemen op te lossen.
Waarom is data analytics belangrijk?
Data analytics is van vitaal belang omdat het ruwe bedrijfsgegevens omzet in bruikbare inzichten, die fungeren als een concreet platform voor besluitvorming. Het helpt bedrijven hun klanten te begrijpen, hun activiteiten te optimaliseren, markttrends te identificeren en risico's te beheren. Door verborgen patronen te ontdekken en een gegevensgestuurd perspectief te bieden, stelt data analytics organisaties in staat strategische keuzes te maken, de efficiëntie te verbeteren en duurzame groei te bereiken in het huidige competitieve landschap.
Wat is big data analytics?
Big data analytics is een gespecialiseerde tak van business data analytics die zich bezighoudt met extreem grote en complexe datasets, bekend als big data. Deze datasets zijn zo enorm en divers dat de traditionele tools voor gegevensverwerking en -analyse inadequaat zijn.
Het is vermeldenswaard dat big data afkomstig is uit verschillende bronnen, zoals sociale media, sensoren, financiële transacties en wetenschappelijk onderzoek. Het bevat vaak ongestructureerde gegevens zoals tekst, afbeeldingen en video's, waardoor het lastig is om te beheren en te analyseren.
Hoe werkt big data analytics?
Big data analytics is een proces dat meerdere stadia omvat, waarbij grote hoeveelheden ruwe gegevens uit verschillende bronnen worden verzameld, verwerkt tot een bruikbaar formaat en geavanceerde analysetechnieken worden toegepast om waardevolle patronen, inzichten en trends te helpen ontdekken. Deze informatie stelt organisaties in staat om geïnformeerde beslissingen te nemen, activiteiten te optimaliseren en innovatie te stimuleren.
Verzamelen van gegevens
De eerste stap in big data analytics is het verzamelen van ruwe data uit diverse bronnen. Deze bronnen kunnen gestructureerde gegevens bevatten die zijn georganiseerd in databases, spreadsheets of financiële records; ongestructureerde gegevens die niet perfect passen in vooraf gedefinieerde modellen, zoals berichten op sociale media, e-mails, video's of sensorgegevens; en semigestructureerde gegevens met bepaalde organisatorische elementen, zoals XML- of JSON-bestanden.
ETL-processen: uitpakken, transformeren, laden
De traditionele benadering van bedrijfsgegevensverwerking in big data-analyses is het ETL-proces: De gegevens worden uit verschillende bronsystemen gehaald, waarbij vaak complexe gegevensintegratietechnieken worden gebruikt om verschillende indelingen en structuren te verwerken.
De geëxtraheerde gegevens worden vervolgens opgeschoond, gestandaardiseerd en geconverteerd naar een consistente indeling die geschikt is voor analyse. Dit kan inhouden dat duplicaten worden verwijderd, fouten worden gecorrigeerd en gegevens worden geaggregeerd. Ten slotte worden de getransformeerde gegevens geladen in een datawarehouse of meer, georganiseerd en opgeslagen voor verdere analyse.
ELT-processen: uitpakken, laden, transformeren
Een alternatieve benadering die aan populariteit wint, is het ELT-proces: Net als ETL worden gegevens uit bronsystemen geëxtraheerd. De ruwe gegevens worden echter rechtstreeks in een datameer geladen zonder significante transformatie, wat meer flexibiliteit en schaalbaarheid mogelijk maakt. Gegevenstransformatie vindt plaats binnen het data lake met behulp van gespecialiseerde tools en technologieën. Dit kan het opschonen van gegevens, verrijking en voorbereiding voor specifieke analysetaken omvatten.
Dataopslag
Gegevensopslag is een fundamenteel aspect van modern zakelijk computergebruik en omvat de methoden en technologieën die worden gebruikt om digitale informatie te helpen bewaren voor direct en toekomstig gebruik. Het is een essentieel onderdeel van gegevensbeheer, dat ervoor zorgt dat waardevolle informatie toegankelijk blijft en efficiënt kan worden verwerkt.
Data Lakes versus Data Warehouses Een vergelijkende analyse
Data lakes en data warehouses zijn twee prominente paradigma's voor gegevensopslag die zich richten op de specifieke behoeften van een organisatie. Het begrijpen van hun verschillen is cruciaal voor het nemen van geïnformeerde beslissingen over gegevensbeheerstrategieën.
Data lakes zijn enorme repositories waarin ruwe, onbewerkte gegevens van diverse bronnen in native formats worden opgeslagen. Ze bieden een flexibele en schaalbare oplossing voor het verwerken van grote volumes gestructureerde, halfgestructureerde en ongestructureerde gegevens. Data lakes fungeren als een centrale hub voor datawetenschappers, carrièreanalisten en andere gebruikers om waardevolle inzichten te helpen ontdekken, experimenteren en ontdekken, zonder de beperkingen van vooraf gedefinieerde schema's. Het gebrek aan structuur kan het ontdekken en analyseren van gegevens echter tijdrovend maken.
Datawarehouses zijn daarentegen gestructureerde repositories die ontworpen zijn om verwerkte en georganiseerde gegevens op te slaan voor specifieke analytische doeleinden. Ze gebruiken vaak een schema-op-schrijfbenadering, wat betekent dat gegevens worden getransformeerd en opgeschoond voordat ze in het magazijn worden geladen.
Gegevensverwerking
Gegevensverwerking is de transformatie van ruwe data in zinvolle en bruikbare informatie. Het omvat een reeks bewerkingen, zoals het verzamelen, ordenen, reinigen, transformeren en analyseren van gegevens om waardevolle inzichten te verkrijgen.
Dit proces is van fundamenteel belang voor gebruik op verschillende gebieden, waaronder het bedrijfsleven, de wetenschap en de technologie, omdat het besluitvorming mogelijk maakt, onderzoek ondersteunt en innovatie stimuleert. Afhankelijk van de specifieke eisen en beperkingen van de toepassing worden verschillende verwerkingsmethoden gebruikt.
Gecentraliseerde verwerking
Bij gecentraliseerde verwerking worden alle gegevensverwerkingstaken op één centrale computer of server uitgevoerd. Deze architectuur biedt eenvoud en eenvoudig beheer, omdat alle gegevens en verwerkingsbronnen zich op één locatie bevinden.
Het past bij zakelijke scenario's waarbij gegevensvolumes gematigd zijn en realtime verwerking geen hoofdzaak is. Gecentraliseerde systemen kunnen echter te maken krijgen met schaalbaarheidsbeperkingen en kunnen een single point of failure worden als ze niet adequaat worden beheerd.
Gedistribueerde verwerking
Gedistribueerde verwerking houdt in dat gegevensverwerkingstaken over meerdere onderling verbonden computers of nodes worden verdeeld. Deze aanpak biedt meer schaalbaarheid, fouttolerantie en betere prestaties dan gecentraliseerde verwerking.
Elk knooppunt in het gedistribueerde systeem kan een deel van de gegevens parallel verwerken, wat resulteert in snellere verwerkingstijden. Het is zeer geschikt voor het verwerken van grote hoeveelheden data en applicaties die hoge beschikbaarheid en reactiviteit vereisen.
Batchverwerking
Batchverwerking is een methode waarbij gegevens met geplande intervallen in batches worden verzameld en verwerkt. Deze aanpak is efficiënt voor taken die geen onmiddellijke resultaten vereisen en kan offline worden uitgevoerd.
Voorbeelden van batchverwerking zijn salarisverwerking, het genereren van rapporten en gegevensback-ups. Batchverwerking kan het gebruik van bronnen optimaliseren en is kosteneffectief voor het verwerken van grote gegevenssets.
Real-time verwerking
Realtime-verwerking, oftewel stream-verwerking, houdt in dat gegevens worden verwerkt wanneer deze in een continue stroom aankomen. Deze aanpak is essentieel voor toepassingen die een onmiddellijke respons op gebeurtenissen of wijzigingen in gegevens vereisen.
Voorbeelden zijn fraudedetectie, beursanalyse en gegevensverwerking met sensoren. Realtime verwerking vereist een responsieve infrastructuur en gespecialiseerde algoritmen om de continue datastroom te verwerken.
Data cleansing
Gegevensopschoning is het identificeren en corrigeren of verwijderen van gegevenssetfouten, inconsistenties en onnauwkeurigheden.
Dit is een cruciale stap in elk datagestuurd project, omdat het de kwaliteit en betrouwbaarheid van de data die gebruikt worden voor analyse en besluitvorming garandeert. Het opschonen van gegevens omvat verschillende taken, zoals het verwerken van ontbrekende waarden, het corrigeren van inconsistenties, het verwijderen van duplicaten en het standaardiseren van indelingen.
Data-analyse
Met gegevensanalyse worden gegevens geïnspecteerd, opgeschoond, getransformeerd en gemodelleerd om nuttige informatie te ontdekken, conclusies te onderbouwen en besluitvorming te ondersteunen. Er zijn verschillende soorten gegevensanalyse, die elk een uniek doel dienen:
Beschrijvende analyse
Beschrijvende analyse is de meest basale vorm van data-analyse. Het is gericht op het samenvatten en beschrijven van wat er in het verleden is gebeurd.
Dit type analyse maakt gebruik van technieken als gemiddelde, mediaan, modus en standaarddeviatie en visualisatietools zoals grafieken en grafieken om gegevens op een zinvolle manier te presenteren. Descriptive analytics beantwoordt de vraag "Wat is er gebeurd?" en helpt trends en patronen in historische gegevens te identificeren.
Diagnostische analyse
Diagnostische analyses gaan verder dan beschrijvende analyses door te proberen te begrijpen waarom iets is gebeurd. Het omvat dieper ingaan op de gegevens, het verkennen van relaties tussen variabelen, en het identificeren van de diepere oorzaken van problemen of successen. Diagnostische analyse beantwoordt de vraag "Waarom is het gebeurd?" en helpt verborgen inzichten en afhankelijkheden in de gegevens te ontdekken.
Voorspellende analyses
Predictive analytics gebruikt historische gegevens en statistische algoritmen om toekomstige resultaten te voorspellen. Het identificeert patronen en trends in data uit het verleden en extrapoleert deze naar de toekomst. Predictive analytics beantwoordt de vraag, "Wat zal er waarschijnlijk gebeuren?" en wordt gebruikt in verschillende applicaties, zoals klantwisselvoorspelling, verkoopprognoses en risicobeoordeling.
Prescriptieve analyse
Prescriptieve analyse is de meest geavanceerde vorm van gegevensanalyse. Er wordt voorspeld wat er waarschijnlijk zal gebeuren en er worden acties aanbevolen om de voorspelde resultaten te helpen bereiken.
Dit type analyse maakt gebruik van optimalisatietechnieken en machine learning-algoritmen om de beste actie te suggereren. Prescriptieve analyse beantwoordt de vraag "Wat moeten we doen?" en wordt gebruikt op gebieden als toeleveringsketenoptimalisatie, toewijzing van resources en gepersonaliseerde marketing.
Toepassingen van Data Analytics in verschillende industrieën
Data analytics is uitgegroeid tot een spil in diverse bedrijfstakken en heeft een revolutie teweeggebracht in bedrijfsprocessen en besluitvormingsprocessen. In de gezondheidszorg wordt het gebruikt om patiëntendossiers te analyseren, patronen te identificeren die tot vroegere ziekteopsporing, gepersonaliseerde behandelingsplannen kunnen leiden, en zelfs uitbraken te voorspellen.
In de financiële sector helpen data-analytics ondertussen bij het detecteren van fraude, risicobeoordeling, algoritmische handel en het analyseren van klantgedrag om beleggingsstrategieën te optimaliseren en financiële producten te personaliseren.
De detailhandel maakt gebruik van data-analytics om waardevolle inzichten te verkrijgen in consumentenvoorkeuren en aankoopgewoonten. Retailers kunnen productaanbevelingen op maat maken, voorraadbeheer optimaliseren en gerichte marketingcampagnes opzetten door transactiegegevens te analyseren. Fabrikanten benutten gegevensanalyse om de productie-efficiëntie te verbeteren, apparatuurstoringen te voorspellen en toeleveringsketens te optimaliseren, kosten te verlagen en de productkwaliteit te verbeteren.
Zelfs in sectoren als transport en logistiek speelt data-analyse een cruciale rol in het optimaliseren van routes, het voorspellen van vertragingen en het verbeteren van brandstofefficiëntie. In de energiesector helpt het bij het monitoren van energieverbruikspatronen, het voorspellen van schommelingen in de vraag en het optimaliseren van de verdeling van middelen.
Wat zijn de verschillende data analytics-vaardigheden?
Natuurlijke taalverwerking
Natural Language Processing (NLP)-vaardigheden verdiepen zich in de ingewikkelde wereld van menselijke taal, waardoor machines kunnen helpen bij het begrijpen, interpreteren en genereren van tekst die menselijke communicatie spiegelt.
Deze krachtige techniek vindt toepassingen in gevoelsanalyse, waar het emoties en meningen peilt die in tekst zijn uitgedrukt; taalvertaling, die taalbarrières doorbreekt en wereldwijde communicatie vergemakkelijkt; en chatbotontwikkeling, die virtuele assistenten creëert die in staat zijn om natuurlijke gesprekken te voeren.
Identificatie van afwijkingen door middel van uitbijteranalyse
Vaardigheden op het gebied van uitschieters helpen bij het identificeren van gegevenspunten die aanzienlijk afwijken van de norm. Deze anomalieën kunnen wijzen op fouten bij het invoeren van gegevens, frauduleuze activiteiten of zeldzame gebeurtenissen met significante gevolgen. Door uitschieters te detecteren kunnen we tijdige interventies activeren, potentiële problemen onderzoeken en de kwaliteit van de gegevens garanderen.
Cohortanalyse: Gegevens segmenteren voor helderheid
Cohortanalyse bestaat uit het segmenteren van gegevens in verschillende groepen op basis van gedeelde kenmerken of ervaringen. Deze techniek verlicht het gedrag van klanten en onthult patronen in aankoopgewoonten, doorloopsnelheden en niveaus van betrokkenheid. Door inzicht te krijgen in de dynamiek van cohort kunnen bedrijven hun strategieën op specifieke klantsegmenten afstemmen en hun marketinginspanningen optimaliseren.
Inzichten ontgrendelen met tekstanalyse
Nauw verwant zijn 'text mining'-vaardigheden, waarbij zinvolle patronen en informatie worden geëxtraheerd uit ongestructureerde tekstgegevens. Deze vaardigheden blijken van onschatbare waarde voor taken zoals het modelleren van onderwerpen, waar het verborgen thema's in grote volumes tekst blootlegt; documentclassificatie, het automatisch ordenen en categoriseren van documenten die op basis van hun inhoud worden gebruikt; en het ophalen van informatie, waardoor efficiënt zoeken en extraheren van relevante informatie uit tekstopslagplaatsen mogelijk wordt.
Regressieanalyse: Trends voorspellen en begrijpen
Vaardigheden op het gebied van regressieanalyse zijn gericht op het begrijpen van de relatie tussen variabelen en het voorspellen van toekomstige resultaten. Door wiskundige modellen vast te stellen, stelt deze techniek analisten in staat om verkooptrends te voorspellen, eigenschapswaarden te schatten en de impact van marketingcampagnes te beoordelen. Als u deze relaties begrijpt, kunt u op gegevens gebaseerde beslissingen nemen.
Scenarioanalyse via Monte Carlo Simulations
Monte Carlo-simulaties maken gebruik van willekeurige steekproeven om de waarschijnlijkheid van verschillende uitkomsten in verschillende scenario's te modelleren en te analyseren. Wat betreft financiën beoordelen zij beleggingsrisico's en evalueren zij de prestaties van de portefeuille. In projectmanagement maken zij een schatting van de projectplanning en -kosten. Door onzekerheid te simuleren maken Monte Carlo-simulaties geïnformeerde besluitvorming in complexe situaties mogelijk.
Sensorgegevens analyseren voor beter begrip
Vaardigheden voor sensorgegevensanalyse ontsluiten kennis door gegevens te onderzoeken die zijn verzameld uit verschillende sensoren. In de gezondheidszorg helpt het bij het monitoren en opsporen van patiënten. In de productie optimaliseert het productieprocessen en voorspelt het storingen in apparatuur.
Bij het monitoren van het milieu volgen deze vaardigheden verontreinigingsniveaus en klimaatpatronen. Door sensorgegevens te analyseren, krijgen we dieper inzicht in de wereld om ons heen en nemen we geïnformeerde beslissingen.
Complexe gegevens ontrafelen met factoranalyse
Vaardigheden voor factoranalyse onderzoeken de onderliggende structuur van complexe gegevens door latente variabelen of factoren te identificeren die de waargenomen correlaties tussen variabelen verklaren. In marktonderzoek helpt factoranalyse bij het identificeren van consumentenvoorkeuren en segmentmarkten. In de psychologie onthult het persoonlijkheidskenmerken en dimensies. Door complexe gegevens te vereenvoudigen, vergemakkelijkt factoranalyse interpretatie en begrip.
Patronen ontcijferen met Time Series-analyse
Time Series-analyse ontcijfert patronen en trends in gegevens die in de loop van de tijd zijn verzameld. Door de afhankelijkheden in de tijd en fluctuaties in gegevens te onderzoeken, maakt deze techniek nauwkeurige verkoopprognoses, detectie van anomalieën in systeemlogs en de identificatie van causale relaties in economische gegevens mogelijk. Door het begrijpen van de patronen uit het verleden en het heden kunnen we de toekomst voorspellen en proactieve beslissingen nemen.
Hulpprogramma's voor gegevensanalyse
Data analytics tools zijn softwareprogramma's en applicaties die werken als data analytics oplossingen om grote hoeveelheden data te helpen verzamelen, verwerken, analyseren en visualiseren. Ze zijn van cruciaal belang bij het transformeren van ruwe gegevens in uitvoerbare inzichten die geïnformeerde besluitvorming stimuleren. Deze tools stellen bedrijven in staat verborgen patronen te ontdekken, trends te identificeren en toekomstige resultaten te voorspellen, wat leidt tot verbeterde operationele efficiëntie, verhoogde winstgevendheid en een concurrentievoordeel in de markt.
De rol van data analytics in de besluitvorming
Data analytics is van cruciaal belang om organisaties in staat te stellen geïnformeerde beslissingen te nemen, activiteiten te optimaliseren en innovatie te stimuleren. Door gebruik te maken van de kracht van gegevens kunnen bedrijven waardevolle inzichten verkrijgen in klantgedrag, markttrends en meer.
Career data analysts interpreteren het gegevenslandschap. Ze verzamelen, verwerken en analyseren handig grote hoeveelheden informatie en transformeren ruwe gegevens in bruikbare inzichten. Carrière-analisten gebruiken een verscheidenheid aan technieken, van statistische analyse tot datavisualisatie, om trends, patronen en correlaties te ontdekken die de strategische besluitvorming kunnen beïnvloeden. Hun werk is essentieel in een gegevensgestuurde wereld, waardoor organisaties hun activiteiten, klanten en markten beter kunnen begrijpen.
De rol van de analist gaat verder dan het kraken van getallen. Analisten zijn effectieve communicatoren die bekwaam zijn om complexe bevindingen te vertalen in heldere, beknopte rapporten en presentaties. Ze werken vaak samen met stakeholders uit de hele organisatie om ervoor te zorgen dat gegevensgestuurde inzichten niet alleen worden begrepen, maar ook worden geïmplementeerd. Of het nu gaat om het optimaliseren van bedrijfsprocessen, het helpen identificeren van nieuwe kansen of het beperken van risico's: analisten spelen een cruciale rol in het benutten van gegevens om succes te stimuleren.
Het inzicht van de klant verbeteren door middel van data analytics
Met data analytics kunnen bedrijven diep in klantgedrag, voorkeuren en aankooppatronen duiken. Door klantgegevens te analyseren kunnen bedrijven trends identificeren, hun doelgroep segmenteren en hun marketinginspanningen personaliseren. Dit verbeterde begrip van klanten maakt maatwerk productaanbiedingen, verbeterde klantenservice en hogere klanttevredenheid mogelijk.
Productontwikkeling begeleiden met inzichten uit Data Analytics
Data analytics biedt waardevolle inzichten in klantvoorkeuren, knelpunten en opkomende trends. Door gebruiksgegevens, feedback en marktonderzoek te analyseren, kunnen bedrijven kansen voor productinnovatie en -verbetering identificeren. Gegevensgestuurde productontwikkeling zorgt ervoor dat nieuwe producten en functies aansluiten op de behoeften van de klant, wat resulteert in een grotere acceptatie en klantenbinding.
Effectieve marketingstrategieën maken met Data Analytics
Bedrijven kunnen hun marketingstrategieën optimaliseren met data analytics door de meest effectieve kanalen, berichten en campagnes te identificeren. Door het analyseren van marketingcampagnegegevens kunnen bedrijven het rendement van hun investeringen (ROI) meten en hun aanpak verfijnen. Datagestuurde marketing zorgt ervoor dat resources efficiënt worden toegewezen en campagnes zich richten op de juiste doelgroep, waardoor impact en resultaten worden gemaximaliseerd.
Gegevensbewerking mogelijk maken door gegevensanalyse te schalen
Naarmate bedrijven groeien, nemen ook het volume en de complexiteit van hun gegevens toe. Data analytics helpt organisaties hun gegevensbewerkingen op te schalen door efficiënte gegevensbeheerpraktijken te implementeren, gegevensverwerking te automatiseren en gegevenskwaliteit te garanderen. Schaalbare gegevensbewerkingen stellen bedrijven in staat om maximale waarde uit hun gegevensassets te halen en gegevensgestuurde besluitvorming in de hele organisatie te ondersteunen.
Verhoog de operationele efficiency met data analytics
Data analytics kan de operationele efficiency aanzienlijk verbeteren door het identificeren van knelpunten, het optimaliseren van processen en het verbeteren van de toewijzing van resources. Door operationele gegevens te analyseren, kunnen bedrijven gebieden voor verbetering identificeren, workflows stroomlijnen en kosten verlagen. Gegevensgestuurde inzichten stellen organisaties in staat om op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen die de operationele uitmuntendheid vergroten en de algehele productiviteit verhogen.
OVHcloud en Data Analytics
OVHcloud biedt een uitgebreide suite van cloud-infrastructuren en data-analyseoplossingen om bedrijven meer mogelijkheden te geven op hun datareis - en iedereen die geïnteresseerd is om een data-analist te worden in hun carrière.
Van schaalbare computingresources tot beheerde dataplatforms, OVHcloud biedt de tools en expertise om organisaties te helpen hun gegevens effectief te verzamelen, op te slaan, te verwerken en te analyseren. Met de betrouwbare en veilige infrastructuur van OVHcloud kunnen bedrijven zich richten op het verkrijgen van waardevolle inzichten uit hun gegevens en het stimuleren van gegevensgestuurde innovatie.
