Инструменты автоматизации аналитики данных

Аналитика — это процесс обработки и изучения сырых массивов данных для выявления закономерностей и поиска полезных сведений, которую компания может использования для принятия взвешенных управленческих решений. Без анализа данных ни одна компания в 2024 году не действует, поскольку каждое решение сопряжено с риском.

Наша компания Дайнемик Сан активно

В этой статье наша компания Дайнемик Сан собрала готовые решения для анализа информации.

Выбор инструментов для работы зависит от вида аналитики, поэтому стоит четко разделять их.

Какой бывает аналитика:

Продуктовая
Ее ведут для того, чтобы улучшать продукт. Аналитики оценивают поведение пользователей во время их взаимодействия с товаром, изучают отзывы целевой аудитории, ищут возникающие проблемы и т.д.

Маркетинговая
Такой вид анализа данных из различных источников проводят для оценки эффективности маркетинговых кампаний. С ее помощью компании изучают, с какой РК пришел покупатель, выполнил ли он целевое действие, через какое время и т.п.

BI-аналитика
Она ведется для сбора, хранения, обработки и визуализации данных. Благодаря ей компании создают и подтверждают гипотезы, моделируют решения. Также BI-аналитику используют для анализа операционных расходов, оценивать будущие доходы, сегментировать пользователей или клиентов.

Все инструменты можно разделить на несколько групп в зависимости от функциональности. Рассмотрим их подробнее.

Все компании используют базы данных для хранения больших объемов. Малый бизнес работает с Excel. В таблицах можно не только записывать информацию, но и создавать диаграммы и графики за несколько кликов. Однако для крупных предприятий возможностей инструмента Microsoft недостаточно. Они используют более серьезные решения, например, Oracle или MySQL.

Для сбора информации применяют множество систем и сервисов.
Среди них:

● Парсеры — Webhose.io, Import.io.

● Аналитические сервисы — Google Analytics, Яндекс Метрика.

● Сбор отзывов и оценок — IQBuzz, YouScan.

Это только часть инструментов, которые применяют для сбора данных. Разработчики создали функциональные сервисы для автоматизации практически любых задач, связанных со сбором информации из открытых источников.

Кроме специализированных инструментов для сбора данных, аналитики используют ETL-решения для автоматической выгрузки информации из разнородных источников, конвертации в общий формат и передачи в одно хранилище для централизованного хранения информации. Использование таких программ крайне важно для комфортной и продуктивной работы аналитиков. Популярные инструменты для автоматизации аналитики данных:

● Apache NiFi — решение с открытым исходным кодом для автоматической передачи информации между различными системами.

● Talend — решение для интеграции данных и оптимизации ETL.

● Microsoft SQL Server Integration Services — решение для создания ETL-пакетов.

● Informatica PowerCenter — приложение для автоматизации ETL-процессов в компании и интеграции массивов, взятыми из разных источников.

Обычно веб-аналитики пользуются Яндекс Метрикой и Google Analytics. Они отображают сведения в реальном времени, имеют информативную визуализацию. Однако у бесплатных сервисов нет мультиканальной аналитики, ограниченные возможности визуализации.

Поэтому аналитики также работают со сторонними сервисами, которые предлагают расширенную функциональность и собирают данные из большего количества источников.

Рассмотрим основные решения:

Roistat. Сервис активно используют маркетологи, потому что он имеет простой интерфейс и легко настраивается. Roistat составляет подробные отчеты по каждому показателю. Пользователь может визуализировать данные по конкретному каналу, рекламной кампании, регионам (Москва, СПб и др.), типам устройств и т.п. Преимущество сервиса — готовые интеграции с 200 сторонними сервисами, что позволяет отследить действия пользователя практически на любой платформе.

Alytics. Это гибкий инструмент, который может работать с счетчиками Яндекс. Метрики и Google Analytics. Особенность сервиса — мощный модуль для мультиканального анализа. Разработчики добавили 7 модулей атрибуции, а также оставили возможность для разработки собственных. Также платформа отображает ассоциированные конверсии. Единственный недостаток Alytics — сложный интерфейс.

ROMI Center. Платформа имеет уникальный рабочий процесс. Она не изучает данные на своей стороне, а отправляет их Google Analytics и Яндекс Метрике. Преимущества сервиса — гибкая настройка под конкретную задачу и неограниченное количество рабочих проектов. Главный недостаток ROMI Center — невозможность интегрировать с другими решениями сквозной аналитики.

После сбора данных аналитики переходят к изучению массивов. Нужно отсеять лишнюю информацию и собрать только то, что требуется для ответа на конкретный вопрос.

Какие инструменты для автоматизации аналитики данных используют:

KNIME Analytics Platform. Аналитическая платформа позволяет обнаружить бизнес-идеи и потенциал на рынке. Преимущество — возможность интегрировать более 2000 модулей, что дает практически безграничную функциональность, особенно в сфере машинного обучения и интеллектуального анализа.

OpenRefine — мощный инструмент для очистки «грязных» данных. С его помощью аналитики очищают, преобразовывают и связывают наборы данных. Используя групповые функции, можно быстро нормализовать данные, отсеяв лишнее.

Библиотеки Python. Язык программирования активно используют для анализа данных, потому что разработчики создали несколько отличных библиотек. Из них для обработки данных активно используют Pandas (имеет структуры, без которых сложно работать с таблицами), NumPy (набор функций для анализа многомерных массивов), Scikit-learn (набор решений для машинного обучения, включая классификацию, кластеризацию).

RapidMiner. Программная многопользовательская платформа предлагает пользователям интегрированную среду для анализа информации в массивах, текстовых исследований, машинного обучения и создания прогностических моделей. Кроме того, RapidMiner имеет несколько эффективных решений для Data Mining.

Weka. Это набор алгоритмов машинного обучения для выполнения интеллектуального анализа данных с минимальным участием человека. Благодаря этому набору предварительная обработка больших объемов данных станет значительно проще.

Даже обработанная информация часто не имеет понятного вида. Чтобы руководители и сами аналитики могли взаимодействовать с данными, создают наглядные графики отчеты в приложениях для визуализации. Популярные инструменты:

Tableau. Это распространенный инструмент для визуализации обработанных данных, который помогает за несколько кликов создавать интерактивные и настраиваемые дашборды, а также понятные отчеты.

Power BI. Это набор программных служб и программы, позволяющих превратить разрозненные данные в иммерсивные и интерактивные отчеты. Решение работает с Microsoft Excel, а также облачными и гибридными хранилищами.

Наша компания занимается созданием дашбордов на Power BI и не только. Подробнее можно посмотреть здесь

QlikView. Инструмент используют для интерактивной аналитики с последующим созданием дашбордов и отчетов

Domo. Это облачная платформа для сведения и анализа информации, позволяющая совместно работать над массивами данных. Инструмент подключается к 450 источникам и может автоматически составлять отчеты с визуализацией. Используя Domo можно вести задачи, назначать ответственных сотрудников, обмениваться сообщениями и т.д.

В этой статье мы рассмотрели только небольшую часть инструментов для автоматизации и в целом упрощения аналитики данных. Выбирая конкретные решения, учитывайте объемы информации, масштабы и задачи проекта, а также имеющиеся ресурсы.