Khi hầu hết mọi người nghĩ đến phân tích dữ liệu, họ nghĩ đến việc thao tác và phân tích dữ liệu trong một công cụ như Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . Thực tế là phân tích dữ liệu bao gồm nhiều loại công cụ và nhiều phương pháp khác nhau để thao tác và hiểu câu chuyện mà dữ liệu kể.

Phân tích dữ liệu là gì? Phân^(Data) tích dữ liệu được sử dụng rất khác nhau nếu bạn đang nói về dữ liệu kinh doanh, dữ liệu sản xuất, dữ liệu tiếp thị hoặc dữ liệu cụ thể cho ngành và doanh nghiệp mà bạn hoạt động.

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về các khía cạnh khác nhau của phân tích dữ liệu, ý nghĩa của chúng và cách chúng thường được sử dụng trên diện rộng.

Thu thập dữ liệu^{(Data Collection)}

Giai đoạn đầu tiên của bất kỳ phân tích dữ liệu nào là thu thập dữ liệu. Điều này đơn giản có nghĩa là thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn chứa thông tin bạn cần.

Dữ liệu có thể bao gồm bất kỳ thông tin nào sau đây và hơn thế nữa:

• Sản xuất bộ điều khiển máy móc
• Ai đó nhập dữ liệu vào máy tính theo cách thủ công
• Cảm biến đo nhiệt độ, áp suất, v.v.
• ^{(Cloud based)}Nguồn dữ liệu dựa trên đám mây
• Thông tin từ internet như thời tiết hoặc cơ sở dữ liệu của chính phủ
• Cơ sở dữ liệu^(Databases) được lưu trữ trên mạng công ty của bạn

Một thách thức lớn đối với nhiều tổ chức là tìm ra những công cụ kỹ thuật nào có sẵn để thu thập thông tin đó. Hầu hết thời gian phần mềm được yêu cầu để kết nối với thiết bị từ xa hoặc nguồn dữ liệu và sau đó kéo chúng vào cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc hệ thống lịch sử dữ liệu.

Các khu vực lưu trữ này thường được gọi là “kho dữ liệu”.

Khi thông tin được thu thập vào kho dữ liệu bên trong một tổ chức, nhiều công cụ khác nhau có thể được sử dụng để tiến hành phân tích dữ liệu thực tế.

Kinh doanh thông minh^{(Business Intelligence)}

Sau khi dữ liệu được thu thập, bước tiếp theo là quyết định phải làm gì với tất cả dữ liệu đó. Khi nói đến thông tin kinh doanh, dữ liệu cần thiết sẽ giúp tổ chức đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn.

Các báo cáo và trang tổng quan về Business Intelligence (BI) giúp các nhà quản lý và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp khác hiểu rõ hơn về các xu hướng và hiểu rõ hơn về các khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp. 

Các khía cạnh này bao gồm:

• Các nhu cầu hoặc hạn chế của chuỗi cung ứng
• Giảm giá
• Cải thiện doanh số bán hàng
• Nhu cầu và hành vi của khách hàng
• Dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai hoặc nhu cầu thị trường
• Logistics và vận chuyển

Việc thu thập dữ liệu từ tất cả các hệ thống khác nhau này trong toàn tổ chức của bạn cho phép bạn xây dựng kết nối giữa các thông tin mà trước đây có thể chưa từng có.

Sản xuất tình báo^{(Manufacturing Intelligence)}

Khó khăn khi thu thập dữ liệu từ các quy trình sản xuất là thường chỉ có quá nhiều dữ liệu.

Nếu bạn nghĩ về một cơ sở sản xuất điển hình, mỗi máy trên sàn cửa hàng thu thập hàng chục đến hàng trăm điểm dữ liệu bao gồm:

• Nhiệt độ và áp suất
• Các bộ phận hoặc sản phẩm được tạo ra
• Nguyên liệu thô được sử dụng
• Các bộ phận xấu bị loại bỏ
• Số đếm và cảnh báo sự cố

Trong hầu hết các trường hợp, thiết bị sản xuất được tự động hóa bằng cách sử dụng bộ điều khiển logic khả trình ( PLC ). Các thiết bị này không chỉ chạy thiết bị theo cách chúng được lập trình mà còn thu thập và thu thập dữ liệu từ thiết bị đó.

Lấy dữ liệu ra khỏi các PLC^(PLCs) đó liên quan đến phần mềm chạy trên máy chủ trên cùng mạng với các PLC^(PLCs) đó . Có rất nhiều nhà cung cấp đã viết phần mềm để lấy dữ liệu ra khỏi các bộ điều khiển đó và đưa vào một bộ ghi dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu.

Các nhà lãnh đạo sử học dữ liệu trong lĩnh vực này bao gồm:

• OSIsoft : Công ty này đã tồn tại trong nhiều thập kỷ và bao gồm các “bộ tích hợp” hoặc trình điều khiển có thể lấy dữ liệu ra khỏi hầu hết mọi loại bộ xử lý, cảm biến hoặc cơ sở dữ liệu.
• Factorytalk : Nhà lãnh đạo tự động hóa lâu năm Rockwell Automation đã tạo ra lịch sử dữ liệu của riêng họ có tên là Factorytalk để giúp khách hàng của họ thu thập dữ liệu từ các bộ xử lý máy móc. 
• Aveva : Trước đây được gọi là Wonderware , AVEVA Historian hứa hẹn cung cấp “quyền truy cập mở” vào dữ liệu máy móc như dữ liệu quy trình, cảnh báo, sự kiện, v.v.
• Iconics : Là một công ty nhỏ hơn trong thị trường sử học dữ liệu, các nhà sản xuất Iconics hứa hẹn cung cấp “tính năng lưu trữ tốc độ cao” để độ phân giải dữ liệu được lưu trữ khớp với những gì xảy ra ban đầu trên máy.

Gần như tất cả các nhà cung cấp phần mềm này đều bao gồm các công cụ phân tích dữ liệu cùng với giải pháp lịch sử dữ liệu của họ. Việc chọn giải pháp thu thập và phân tích dữ liệu phù hợp cho cơ sở sản xuất của bạn thực sự phụ thuộc vào bộ điều khiển bạn sử dụng, cách bạn muốn lưu trữ dữ liệu và số tiền bạn sẵn sàng chi tiêu.

Trực quan hóa dữ liệu

Công cụ phổ biến nhất để thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu kinh doanh là Microsoft PowerBI .

PowerBI là một công cụ trực quan hóa mạnh mẽ do Microsoft cung cấp , cho phép bạn đưa dữ liệu vào từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Sau đó, bạn có thể chia nhỏ dữ liệu trên nhiều biểu đồ hình tròn và biểu đồ thanh, biểu đồ đường, bảng, v.v.

Khả năng kết hợp thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau cho phép bạn tìm thấy các mối tương quan mà trước đây không thể thực hiện được. Đây là điều kỳ diệu của phân tích dữ liệu hiện đại. Nó cung cấp khả năng có được những thông tin chi tiết mà trước đây chưa từng có trước đây là các công cụ cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn.

PowerBI không phải là ứng dụng duy nhất có khả năng thao tác và trực quan hóa dữ liệu theo cách này. Trên thực tế, có một thị trường đang phát triển chỉ dành cho những loại công cụ này. 

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu hiện nay bao gồm:

• Metabase : Một giải pháp mã nguồn mở (miễn phí) tự chào hàng là cho phép mọi người trong tổ chức của bạn “đặt câu hỏi và học hỏi từ dữ liệu”.
• Tableau : Một nền tảng trực quan hóa dữ liệu phổ biến được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Khả năng kết nối^{(Connectivity)} với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
• Whatagraph : Phổ biến trong số các đại lý tiếp thị vì nó dễ dàng tạo ra các báo cáo dễ hiểu. Công cụ này bao gồm tạo báo cáo tự động và có thể tự động gửi báo cáo đó qua email cho bất kỳ ai.
• JasperReports : Đây là một giải pháp báo cáo mã nguồn mở khác. Sức mạnh của nó đến từ khả năng xuất báo cáo ở nhiều định dạng khác nhau như tài liệu in, PDF^(PDFs) và báo cáo dựa trên web.

Lựa chọn bạn quyết định thực sự phụ thuộc vào khoản đầu tư mà bạn hoặc tổ chức của bạn muốn thực hiện. Rất may, có các tùy chọn mã nguồn mở tuyệt vời có sẵn nếu đó là nơi bạn cần bắt đầu.

Khai thác dữ liệu

Một trong những kỹ thuật phân tích dữ liệu mới mạnh mẽ nhất là thứ được gọi là khai thác dữ liệu.

Khai thác dữ liệu^(Data) tập trung vào việc sử dụng mô hình thống kê để kéo các mẫu và xu hướng ra khỏi khối lượng lớn dữ liệu nhằm dự đoán các xu hướng trong tương lai. 

Các ứng dụng có thể thực hiện phân tích thống kê khai thác dữ liệu có tính chuyên môn cao và thường cần được tùy chỉnh theo ứng dụng hoặc tình huống hiện tại.

Các loại phân tích khai thác dữ liệu bao gồm:

• Phân tích dữ liệu khám phá^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): Điều này liên quan đến việc tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu để xác định các xu hướng mới hoặc tìm hiểu thông tin mới.
• Phân tích dữ liệu xác nhận^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : Điều này liên quan đến việc sử dụng tất cả dữ liệu thu thập được để thử và xác định xem liệu các mối tương quan nghi ngờ có đúng không.

Một số công cụ phần mềm khai thác dữ liệu hàng đầu hiện có trên thị trường bao gồm:

• Rapid Miner : Một hệ thống phân tích dự đoán mã nguồn mở tuyệt vời được viết bằng Java . Nó có khả năng học máy, phân tích dự đoán và khai thác văn bản.
• Sisense : Phần mềm được cấp phép phù hợp với thông tin kinh doanh, với khả năng mở rộng quy mô cho các tổ chức lớn. Nó bao gồm một mô-đun báo cáo tuyệt vời.
• Oracle : Một trong những tên tuổi hàng đầu trong ngành dữ liệu, Oracle cung cấp tính năng khai thác dữ liệu trong SQL cho phép các tổ chức sử dụng dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu Oracle .
• IBM Cognos : Phần mềm này có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu để xác định các xu hướng quan trọng. Chúng có thể được sử dụng để tạo báo cáo cho ban quản lý hoặc những người khác.
• SAS : Một tên tuổi lớn khác trong ngành dữ liệu, Hệ thống Phân tích Thống kê^{(Statistical Analysis System)} ( SAS ) được thiết kế đặc biệt để khai thác, quản lý và thậm chí cập nhật dữ liệu dựa trên kết quả phân tích.

Như bạn có thể thấy, có nhiều khía cạnh để phân tích dữ liệu và các công cụ bạn cần sử dụng thực sự phụ thuộc vào những gì bạn hy vọng sẽ học được từ dữ liệu đó.

Những tiến bộ trong phân tích dữ liệu tiếp tục phát triển hàng năm và bất kỳ công ty hoặc tổ chức nào hy vọng đi đầu trong ngành của họ cần phải luôn cập nhật những công cụ phân tích dữ liệu có sẵn và sử dụng chúng với tiềm năng tối đa.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When mоst people think of data analysіs, they think of manipulating and analyzing data in a tool like Microsoft Excel. The reality is that data analysis encompasses a wide range of tools and a lot of different methods to manipulate and understand the story that the data tells.

What is data analysis? Data analysis is used very differently if you’re talking about business data, manufacturing data, marketing data, or data specific to the industry and business that you operate.

In this article, you’ll learn about the different aspects of data analysis, what they mean, and how they’re generally used across the board.

Data Collection

The first stage of any data analysis is data collection. This simply means gathering data from all of the sources that hold information you need.

Data can include any of the following and more:

• Manufacturing machinery controllers
• Someone manually entering data into a computer
• Sensors that measure temperature, pressure, and more
• Cloud based data sources
• Information from the internet like weather or government databases
• Databases housed on your company network

A major challenge for a lot of organizations is figuring out what technical tools are available to gather that information. Most of the time software is required to connect to that remote device or data source and then pull them into an internal database or data historian system.

These storage areas are often referred to as a “data warehouse”.

Once information is collected into a data warehouse inside an organization, various tools can be used to conduct the actual data analysis.

Business Intelligence

Once data is collected, the next step is deciding what to do with all that data. When it comes to business intelligence, the required data should help an organization make better business decisions.

Business Intelligence (BI) reports and dashboards help managers and other business leaders better understand trends and gain insights into various aspects of the business. 

These aspects include:

• Supply chain needs or limitations
• Reducing costs
• Improving sales
• Customer needs and behaviors
• Predicting future sales or market demands
• Logistics and shipping

Gathering data from all of these different systems throughout your organization lets you build connections between information that may never have been possible before.

Manufacturing Intelligence

The difficulty when it comes to gathering data from manufacturing processes is that usually there’s just so much of it.

If you think about a typical manufacturing facility, every single machine on the shop floor collects dozens to hundred of data points that include:

• Temperatures and pressures
• Parts or product made
• Raw material used
• Bad parts scrapped
• Malfunction counts and alarms

In most cases, manufacturing equipment is automated by the use of a programmable logic controller (PLC). These devices not only run the equipment according to how they’re programmed, but they also collect and gather data from that equipment.

Getting data out of those PLCs involves software that runs on a server on the same network as those PLCs. There are many vendors that have written software to get data out of those controllers and into a data historian or a database.

The data historian leaders in this area include:

• OSIsoft: This company has been around for decades, and includes “integrators” or drivers that can get data out of almost any kind of processor, sensor, or database.
• Factorytalk: Long time automation leader Rockwell Automation produced their own data historian called Factorytalk to help their customers collect data from machine processors. 
• Aveva: Formerly known as Wonderware, the AVEVA Historian promises to provide “open access” to machine data like process data, alarms, events, and more.
• Iconics: A smaller player in the data historian marketplace, the makers of Iconics promise to provide “high-speed archiving” so the stored data resolution matches what originally occurred on the machine.

Nearly all of these software providers include data analysis tools to go along with their data historian solution. Choosing the right data collection and analytics solution for your manufacturing facility really depends on the controllers you use, how you want to store the data, and how much you are willing to spend.

Data Visualization

The most popular tool for collecting, analyzing, and visualizing business data is Microsoft PowerBI.

PowerBI is a powerful visualization tool offered by Microsoft that lets you bring in data from many different data sources. You can then slice and dice the data across various pie and bar charts, line graphs, tables, and more.

The ability to combine information from various data sources lets you find correlations that wouldn’t have been possible before. This is the magic of modern data analysis. It provides the ability to gain insights that were never before possible before tools that let you visualize data from many sources.

PowerBI isn’t the only app with the ability to manipulate and visualize data in this way. In fact, there’s a growing market for just these types of tools. 

The leading data visualization tools today include:

• Metabase: An open-source (free) solution that touts itself as letting people in your organization “ask questions and learn from data”.
• Tableau: A popular data visualization platform used across many different industries. Connectivity with many different data sources is available.
• Whatagraph: Popular among marketing agencies because it’s easy to produce easy-to-understand reports. The tool includes automated report generation and can automatically email those to anyone.
• JasperReports: This is another open-source reporting solution. It’s power comes from the ability to output reports in many different formats like printed documents, PDFs, and web-based reports.

The option you decide to go with really depends on the investment you or your organization wants to make. Thankfully there are excellent open-source options available if that’s where you need to start.

Data Mining

One of the most powerful new data analysis techniques is something called data mining.

Data mining focuses on using statistical modeling to pull patterns and trends out of a large volume of data in order to predict future trends. 

The applications that can perform data mining statistical analysis are highly specialized and often need to be customized to the application or situation at hand.

Types of data mining analysis include:

• Exploratory Data Analysis (EDA): This involves searching for patterns in data in order to identify new trends or learn new information.
• Confirmatory Data Analysis (CDA: This involves using all of the collected data to try and determine whether suspected correlations are true.

Some of the leading data mining software tools available on the market today include:

• Rapid Miner: An excellent open-source predictive analysis system written in Java. It’s capable of machine learning, predictive analysis, and text mining.
• Sisense: Licensed software tailored for business intelligence, with the ability to scale up for large organizations. It includes an excellent reporting module.
• Oracle: One of the leading names in the data industry, Oracle offers data mining feature within SQL that lets organizations use data stored in an Oracle database.
• IBM Cognos: This software is capable of processing large volumes of data to identify important trends. These can be used to generate reports for management or others.
• SAS: Another big name in the data industry, Statistical Analysis System (SAS) was specifically designed to mine, manage, and even update data based on analytical results.

As you can see, there are many facets to data analysis and the tools you need to use really depends on what you hope to learn from that data.

Advancements in data analysis continue to advance every year, and any company or organization that hopes to stay ahead in their industry needs to stay on top of what data analysis tools are available and to use them to their fullest potential.

Related posts

• Xcode dành cho Windows (8 công cụ tốt nhất để phát triển ứng dụng iOS trên PC)

• Dịch vụ cuộc gọi hội nghị tốt nhất là gì - Các ứng dụng tốt nhất được so sánh

• 5 ứng dụng lọc ánh sáng xanh tốt nhất cho Windows, Mac và Linux

• 4 ứng dụng phần mềm chuyển tiếp cổng tốt nhất và cách sử dụng chúng

• 10 tiện ích mở rộng quyền riêng tư tốt nhất cho Chrome (2022)

• Trình chỉnh sửa Markdown tốt nhất: Tất cả các nền tảng và trực tuyến

• 5 công cụ có thể phá hủy vĩnh viễn dữ liệu của bạn cho mọi hệ điều hành chính

• 5 Tiện ích Bảo mật Tốt nhất của Firefox cho An toàn Trực tuyến

• 6 phần mềm chẩn đoán và kiểm tra ổ cứng miễn phí tốt nhất

• Cách sử dụng trình quản lý gói Windows để cài đặt các chương trình Windows

• 19 phím tắt Windows Powershell tốt nhất

• 11 ứng dụng Microsoft Teams tốt nhất năm 2022

• 7 công cụ tối ưu hóa & nén ảnh GIF tốt nhất

• Các ứng dụng phân tích WiFi tốt nhất cho Windows, iOS, macOS và Android

• Tự động di chuyển, xóa hoặc sao chép tệp trong Windows

• Trình phân tích cú pháp email của Zapier: 3 cách sáng tạo để sử dụng nó

• Những điều cần cân nhắc trước khi tạo Wiki của riêng bạn

• Các ứng dụng tốt nhất để giám sát việc sử dụng Internet

• 8 ứng dụng phần mềm OCR miễn phí tốt nhất để chuyển đổi hình ảnh thành văn bản

• Tự động điền của Google Chrome: Hướng dẫn đầy đủ