Dane big data prowadzą do kluczowych decyzji. Jak zrozumieć analizę danych i arkusze kalkulacyjne

Znasz najnowsze blogi. Uczestniczysz w konferencjach. Dane big data stały się podstawową częścią strategii wielu firm ze względu na ich olbrzymią wartość we współczesnym konkurencyjnym środowisku. Nie tylko wtajemniczeni wiedzą już, że dane big data mogą zapewnić wnioski decydujące o sukcesach bądź porażkach firmy.

Gdy wszyscy gromadzą dane big data, pozostaje pytanie: jak zrozumieć dane po ich wyodrębnieniu?

Porównanie proaktywnego i reaktywnego podejścia do danych

Proaktywna metoda analizy danych big data to najlepszy sposób osiągnięcia sukcesu. Zdyscyplinowane podejście oraz zrozumienie planu i strategii zapewni większe prawdopodobieństwo sukcesu niż tylko zebranie danych. Bez łączenia i korelowania relacji lub hierarchii zarządzanie danymi szybko stanie się niemożliwe.

Dla wielu firm ta odpowiedzialność spada na stosunkowo nowe stanowisko: menedżera ds. danych. Zadaniem tej osoby jest nadzór nad wykorzystaniem informacji jako zasobów, zwykle w ramach wyszukiwania, przetwarzania i analizy danych.

Przekształcanie danych w informacje i informacji w wiedzę

Analiza danych big data przypomina analizę dowolnego typu danych zewnętrznych — różni się tylko skalą. Mając do czynienia z zasobami informacyjnymi o dużej ilości, dużej szybkości i/lub dużej różnorodności, należy zachować ekonomiczne podejście i umożliwić podejmowanie decyzji.

Typowy przykład to przepływ danych z różnych źródeł oraz przekazywanie ich przez różne magazyny danych. Z tych magazynów dane trafiają do narzędzi obsługujących raportowanie i analizy, czasami w formie arkuszy kalkulacyjnych.

Czasami rozmiar danych wejściowych nie utrudnia jeszcze zarządzania nimi i można podejmować decyzje bez nadmiernej liczby kroków.

Jednak czasami zapytania mogą zwracać dziesiątki tysięcy wierszy.

Takie arkusze kalkulacyjne mogą wydawać się prawdziwym wyzwaniem. Liczba wierszy i kolumn może być duża, ale wszystkie te dane są wartościowe. Niestety, wzrostowi danych big data nie towarzyszył wzrost możliwości szybkiego analizowania takich nieprzetworzonych informacji przez ludzi.

Narzędzia oferują doskonałą metodę, aby poradzić sobie z wyzwaniami skali w przypadku danych big data. Powtarzalne operacje czyszczenia i przekształcania pomagają zachować możliwość zarządzania danymi. Niektóre narzędzia nawet analizują dane i udostępniają kilka opcji tabel.

Poznawanie narzędzi

Te narzędzia dla danych big data obejmują szeroki zakres złożoności. Narzędzia do raportowania informują, co się wydarzyło. Narzędzia do analizy informują, dlaczego coś się wydarzyło. Narzędzia do monitorowania informują, co się właśnie dzieje. Narzędzia do prognozowania szacują, co może się wydarzyć. Narzędzia predykcyjne informują, co prawdopodobnie się wydarzy. Narzędzia preskrypcyjne mogą nawet informować, jakiego typu działania należy podjąć.

Dane big data nie muszą być przytłaczające. Podchodząc do nich z elastycznością i zrozumieniem działania narzędzi, umożliwisz pewne podejmowanie decyzji.

Informacje o autorze

The Microsoft 365 team is focused on sharing resources to help you start, run, and grow your business.

Zacznij pracę z platformą Microsoft 365

To znajomy pakiet Office oraz narzędzia ułatwiające współpracę, pozwalające pracować wydajniej w dowolnym miejscu i czasie.

Kup teraz
Powiązana zawartość
Manage my business

Jak narzędzia do analizy biznesowej pomagają odpowiedzialnemu społecznie producentowi lodów odnieść sukces

Przeczytaj więcej
Manage my business

Pytania i odpowiedzi: Jak firma Molly Moon korzysta z narzędzi do analizy danych

Przeczytaj więcej
Manage my business

Dlaczego wizualizacja danych jest niezbędna do zrozumienia analiz biznesowych

Przeczytaj więcej

Centrum rozwoju nie stanowi profesjonalnego doradztwa podatkowego ani finansowego. Należy skontaktować się z własnym doradcą podatkowym lub finansowym w celu omówienia swojej sytuacji.