Leestijd : 1 minuten

Hoe een data-analyseproces voor bedrijfsgegevens in te stellen?

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Heb je het gevoel dat jouw bedrijf niet het beste uit zijn data haalt? Zo ja, dan zal deze blog u begeleiden bij het opzetten van de data-analyse-engine voor uw bedrijfsgegevens.

Bedrijven zijn tegenwoordig van nature datagedreven. Meer dan ooit moeten zakelijke belanghebbenden weten hoe ze gegevens effectief kunnen analyseren. En toch blijft het enterprise data-analyseproces versnipperd over organisatorische silo’s.

Maar aan de slag gaan met data-analyse kan een uitdaging zijn voor elk bedrijf dat het wil implementeren om inzicht te krijgen in de meest waardevolle data, deze te analyseren en om te zetten in zinvolle, bruikbare informatie. En de grootste uitdaging is dat de meeste organisaties al te dun verspreid zijn, waardoor ze niet het niveau van tijd, geld en toptalent kunnen besteden dat nodig is om het volledige potentieel van analytics te realiseren.

Om de beschikbare gegevens effectief te gebruiken, moet een organisatie een analyseplatform samenstellen dat ongelijksoortige informatie bij elkaar kan brengen, om logische patronen en bijbehorende gegevenspunten te vormen op een meer rapporteerbare manier die besluitvormers beter kunnen begrijpen.

Big data betekent niets als je het niet kunt benutten. Maar het onder de knie krijgen hoeft geen hoofdpijn te zijn. Deze blogpost geeft je een overzicht van wat je nodig hebt op het gebied van software, vaardigheden en processen om een effectief analyseproces voor big data-analyse op te zetten.

Dat gezegd hebbende, zou een typisch Data Analytics- en Business Intelligence-platform in principe 5 lagen/fasen omvatten:

  1. Gegevensverzameling
  2. Gegevens opschonen en opslaan
  3. Gegevensintegratie en -transformatie
  4. Gegevensvoorbereiding en analyse
  5. Business Intelligence of datavisualisatie

Laten we ze een voor een bekijken.

Bekijk deze video van onze Lead Business Analyst, Pavan Kumar Manda, om de 5 stappen te begrijpen voor het opzetten van elk enterprise data-analyseproces en hoe bedrijven ze gebruiken om intelligentere en datagestuurde beslissingen te nemen. Bekijk de video en laat ons je mening of vragen weten in het gedeelte met video-opmerkingen.

Proces voor bedrijfsgegevensanalyse Stap #1: gegevensverzameling

De eerste stap van elk analyseproces is het verzamelen van gegevens. Het verzamelen van gegevens omvat het maken van “brongegevens”, “onbewerkte gegevens” of “eerste fase gegevens” (wat u maar wilt).

Denk aan het oude gezegde: “Garbage in, garbage out.” Begin met het verzamelen van veel gegevens en zorg ervoor dat er veel verschillende soorten gegevens zijn. Hoe meer soorten gegevens u heeft, hoe meer inzichten u waarschijnlijk zult ontdekken.

Voordat uw onderneming aan zijn analytische reis begint door gegevens te verzamelen, moeten twee dingen heel duidelijk zijn.

  1. Wat zijn de vragen die u wilt beantwoorden met het data-analyseproces? Wat is de “probleemstelling”?
  2. Kun je de verzamelde gegevens valideren en integreren met andere beschikbare informatie om een holistisch beeld te ontwikkelen?

Ten slotte kan het verzamelen van gegevens zelf worden gedaan via verschillende methoden, zoals enquêtes, interviews, workshops, focusgroepen, observaties, enz.

Proces voor bedrijfsgegevensanalyse Stap 2: gegevens opschonen en opslaan

Een van de grote uitdagingen met alomtegenwoordige data is het waarborgen van de datakwaliteit. Het opschonen van bedrijfsgegevens is een van de meest kritieke (en gevoelige) gegevenstaken. Gegevensopschoning is het proces waarbij gegevensanalisten en statistici gegevens voorbereiden en opschonen, zodat de gegevens klaar zijn om te worden geanalyseerd. Het omvat meestal het opschonen van gegevens, gegevenstransformatie, gegevensaggregatie en gegevensstandaardisatie.

Het opschonen van gegevens is tijdrovend, maar absoluut noodzakelijk. Het vereist vaak werken met ruwe data en een combinatie van gespecialiseerde vaardigheden. Gegevens moeten worden opgeschoond om:

  1. Breng structuur aan in de gegevens: typefouten corrigeren, consistentie garanderen om gegevens gemakkelijk in kaart te brengen en te transformeren.
  2. Verwijder duplicaten of fouten
  3. Ruim op door grote gaten in belangrijke gegevenspunten op te vullen.

Het opschonen en voorbereiden van gegevens is belangrijk voor analytische projecten, maar de belangrijkste vereiste is het opslaan van gegevens om deze bruikbaar en doorzoekbaar te maken. Gegevens moeten worden verzameld en opgeslagen om het opschonen van gegevens, gegevensanalyse en business intelligence te vergemakkelijken.

Proces voor bedrijfsgegevensanalyse Stap 3: gegevensintegratie en -transformatie

In stap 1 identificeer je de gegevens die je hebt. In stap 2 heb je de gegevens geïdentificeerd die je nodig hebt. Nu is het tijd om de data die je hebt te koppelen aan de data die je nodig hebt.

Dit is waar ETL om de hoek komt kijken. ETL staat voor Extract, Transform en Load. Het basisidee is dat u de gegevens uit welke bron dan ook wilt halen en deze in een formaat wilt plaatsen dat geschikt is voor elke gewenste bestemming.

Gegevens integratie en Transformatie is een grote stap in de Analytics-pijplijn. Deze stap omvat het samenbrengen van op zichzelf staande organisatiegegevens, het integreren van informatie uit verschillende bronnen om op een consistente manier de puntjes op de i te zetten. Door dit te doen, zorgt het ervoor dat een organisatorische maatstaf universeel is en dat gegevens interoperabel zijn. Dit gebeurt meestal via Datapijplijnen en datawarehouses.

Er zijn meerdere opties beschikbaar waarmee men tot data-integratie kan komen. Maar hoe kies je de? juiste optie die uw gesneden integratiekosten verlaagt? Kijk eens naar ZIO (Enterprise Data Bus Solution).

Proces voor bedrijfsgegevensanalyse Stap 4: gegevensvoorbereiding en -analyse

De vierde stap in een data-analyseproces is datavoorbereiding en -analyse. Gegevensvoorbereiding vormt het hart van elk analyseproces. Gegevensvoorbereiding omvat het omzetten van onbewerkte gegevens in bruikbare formaten en het transformeren van die formaten in data die klaar zijn voor analyse.

Deze fase omvat een of alle het definiëren van metrische gegevens met behulp van de gegevens, het berekenen van organisatorische metrische gegevens, het uitvoeren van beschrijvende, diagnostische of voorspellende analyses met behulp van de beschikbare gegevens.

Proces voor bedrijfsgegevensanalyse Stap 4: gegevensvoorbereiding en -analyse

De vierde stap in een data-analyseproces is datavoorbereiding en -analyse. Gegevensvoorbereiding vormt het hart van elk analyseproces. Gegevensvoorbereiding omvat het omzetten van onbewerkte gegevens in bruikbare formaten en het transformeren van die formaten in data die klaar zijn voor analyse.

Deze fase omvat een of alle het definiëren van metrische gegevens met behulp van de gegevens, het berekenen van organisatorische metrische gegevens, het uitvoeren van beschrijvende, diagnostische of voorspellende analyses met behulp van de beschikbare gegevens.

Laatste gedachten

Bedrijfsintelligentie of data-analyse voor grootschalige bedrijven zijn veel moeilijker in vergelijking met kleine bedrijven. De belangrijkste reden hiervoor is het ontbreken van een goede structuur in de organisatie, waar medewerkers niet goed zijn toegerust met de benodigde kennis om met big data om te gaan.

Zuci’s data-engineeringoplossingen vullen die leemte aan; stimuleert innovatie met snelheid en schaal – terwijl de kosten worden verlaagd.

Klaar om uw Enterprise Data Engineering-traject te optimaliseren? Boek een ontdekkingsservice met Zuci Systems vandaag en een voorsprong op uw concurrentie. Maak het eenvoudig en maak het snel.

Leave A Comment

Verwante berichten