Quando a maioria das pessoas pensa em análise de dados, pensa em manipular e analisar dados em uma ferramenta como o Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . A realidade é que a análise de dados abrange uma ampla gama de ferramentas e muitos métodos diferentes para manipular e entender a história que os dados contam.

O que é análise de dados? A^(Data) análise de dados é usada de maneira muito diferente se você estiver falando sobre dados de negócios, dados de fabricação, dados de marketing ou dados específicos do setor e do negócio que você opera.

Neste artigo, você aprenderá sobre os diferentes aspectos da análise de dados, o que eles significam e como geralmente são usados ​​em geral.

Coleção de dados^{(Data Collection)}

A primeira etapa de qualquer análise de dados é a coleta de dados. Isso significa simplesmente coletar dados de todas as fontes que contêm as informações de que você precisa.

Os dados podem incluir qualquer um dos seguintes e mais:

• Controladores de máquinas de fabricação
• Alguém inserindo dados manualmente em um computador
• Sensores que medem temperatura, pressão e muito mais
• ^{(Cloud based)}Fontes de dados baseadas em nuvem
• Informações da Internet, como meteorologia ou bancos de dados governamentais
• Bancos de dados^(Databases) hospedados na rede da sua empresa

Um grande desafio para muitas organizações é descobrir quais ferramentas técnicas estão disponíveis para coletar essas informações. Na maioria das vezes, o software é necessário para se conectar a esse dispositivo remoto ou fonte de dados e, em seguida, puxá-los para um banco de dados interno ou sistema de historiador de dados.

Essas áreas de armazenamento são frequentemente chamadas de “armazém de dados”.

Depois que as informações são coletadas em um data warehouse dentro de uma organização, várias ferramentas podem ser usadas para conduzir a análise real dos dados.

Inteligência de negócios^{(Business Intelligence)}

Depois que os dados são coletados, o próximo passo é decidir o que fazer com todos esses dados. Quando se trata de inteligência de negócios, os dados necessários devem ajudar uma organização a tomar melhores decisões de negócios.

Os relatórios e painéis de Business Intelligence (BI) ajudam os gerentes e outros líderes de negócios a entender melhor as tendências e obter insights sobre vários aspectos do negócio. 

Esses aspectos incluem:

• Necessidades ou limitações da cadeia de suprimentos
• Redução de custos
• Melhorar as vendas
• Necessidades e comportamentos do cliente
• Previsão de vendas futuras ou demandas do mercado
• Logística e transporte

A coleta de dados de todos esses sistemas diferentes em toda a organização permite que você crie conexões entre informações que talvez nunca tenham sido possíveis antes.

Inteligência de fabricação^{(Manufacturing Intelligence)}

A dificuldade quando se trata de coletar dados de processos de fabricação é que geralmente há muito disso.

Se você pensar em uma instalação de fabricação típica, cada máquina no chão de fábrica coleta dezenas a centenas de pontos de dados que incluem:

• Temperaturas e pressões
• Peças ou produtos fabricados
• Matéria prima utilizada
• Peças ruins descartadas
• Contagens e alarmes de mau funcionamento

Na maioria dos casos, os equipamentos de fabricação são automatizados pelo uso de um controlador lógico programável ( CLP^(PLC) ). Esses dispositivos não apenas executam o equipamento de acordo com a programação, mas também coletam e coletam dados desse equipamento.

A obtenção de dados desses PLCs envolve software que é executado em um servidor na mesma rede desses PLCs . Existem muitos fornecedores que escreveram software para obter dados desses controladores e colocá-los em um histórico de dados ou em um banco de dados.

Os líderes de historiadores de dados nesta área incluem:

• OSIsoft : Esta empresa existe há décadas e inclui “integradores” ou drivers que podem obter dados de praticamente qualquer tipo de processador, sensor ou banco de dados.
• Factorytalk : A ^{(Factorytalk)}Rockwell Automation , líder de automação de longa data, produziu seu próprio historiador de dados chamado Factorytalk para ajudar seus clientes a coletar dados de processadores de máquinas. 
• Aveva : Anteriormente conhecido como Wonderware , o AVEVA Historian promete fornecer “acesso aberto” aos dados da máquina, como dados de processo, alarmes, eventos e muito mais.
• Iconics : Um player menor no mercado de historiadores de dados, os fabricantes do Iconics prometem fornecer “arquivamento de alta velocidade” para que a resolução dos dados armazenados corresponda ao que ocorreu originalmente na máquina.

Quase todos esses fornecedores de software incluem ferramentas de análise de dados para acompanhar sua solução de historiador de dados. Escolher a solução correta de coleta e análise de dados para sua instalação de fabricação realmente depende dos controladores que você usa, como deseja armazenar os dados e quanto está disposto a gastar.

Visualização de dados

A ferramenta mais popular para coletar, analisar e visualizar dados de negócios é o Microsoft PowerBI^{(Microsoft PowerBI)} .

O PowerBI^(PowerBI) é uma poderosa ferramenta de visualização oferecida pela Microsoft que permite trazer dados de várias fontes de dados diferentes. Você pode então dividir os dados em vários gráficos de pizza e barras, gráficos de linhas, tabelas e muito mais.

A capacidade de combinar informações de várias fontes de dados permite encontrar correlações que antes não eram possíveis. Essa é a mágica da análise de dados moderna. Ele fornece a capacidade de obter insights que nunca antes eram possíveis antes das ferramentas que permitem visualizar dados de várias fontes.

O PowerBI^(PowerBI) não é o único aplicativo com a capacidade de manipular e visualizar dados dessa maneira. Na verdade, há um mercado crescente apenas para esses tipos de ferramentas. 

As principais ferramentas de visualização de dados hoje incluem:

• Metabase : Uma solução de código aberto (gratuita) que se apresenta como permitindo que as pessoas em sua organização “façam perguntas e aprendam com os dados”.
• Tableau : uma plataforma popular de visualização de dados usada em muitos setores diferentes. A conectividade^{(Connectivity)} com muitas fontes de dados diferentes está disponível.
• Whatagraph : Popular entre as agências de marketing porque é fácil produzir relatórios fáceis de entender. A ferramenta inclui geração automatizada de relatórios e pode enviá-los automaticamente por e-mail para qualquer pessoa.
• JasperReports : Esta é outra solução de relatórios de código aberto. Seu poder vem da capacidade de gerar relatórios em muitos formatos diferentes, como documentos impressos, PDFs e relatórios baseados na web.

A opção com a qual você decide realmente depende do investimento que você ou sua organização deseja fazer. Felizmente, existem excelentes opções de código aberto disponíveis, se é por aí que você precisa começar.

Mineração de dados

Uma das novas técnicas de análise de dados mais poderosas é algo chamado mineração de dados.

A^(Data) mineração de dados se concentra no uso de modelagem estatística para extrair padrões e tendências de um grande volume de dados para prever tendências futuras. 

Os aplicativos que podem realizar análises estatísticas de mineração de dados são altamente especializados e geralmente precisam ser personalizados para o aplicativo ou situação em questão.

Os tipos de análise de mineração de dados incluem:

• Análise Exploratória de Dados^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): Isso envolve a busca de padrões nos dados para identificar novas tendências ou aprender novas informações.
• Análise de dados confirmatórios^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : Isso envolve o uso de todos os dados coletados para tentar determinar se as correlações suspeitas são verdadeiras.

Algumas das principais ferramentas de software de mineração de dados disponíveis no mercado hoje incluem:

• Rapid Miner : Um excelente sistema de análise preditiva de código aberto escrito em Java . É capaz de aprendizado de máquina, análise preditiva e mineração de texto.
• Sisense : Software licenciado sob medida para inteligência de negócios, com capacidade de expansão para grandes organizações. Inclui um excelente módulo de relatórios.
• Oracle : Um dos principais nomes da indústria de dados, a Oracle oferece recurso de mineração de dados no SQL que permite que as organizações usem dados armazenados em um banco de dados Oracle .
• IBM Cognos : Este software é capaz de processar grandes volumes de dados para identificar tendências importantes. Estes podem ser usados ​​para gerar relatórios para gestão ou outros.
• SAS : Outro grande nome na indústria de dados, o Statistical Analysis System ( SAS ) foi projetado especificamente para minerar, gerenciar e até atualizar dados com base em resultados analíticos.

Como você pode ver, há muitas facetas na análise de dados e as ferramentas que você precisa usar realmente dependem do que você espera aprender com esses dados.

Os avanços na análise de dados continuam avançando a cada ano, e qualquer empresa ou organização que pretenda permanecer à frente em seu setor precisa ficar por dentro das ferramentas de análise de dados disponíveis e usá-las em todo o seu potencial.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most people think of data analysis, 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.

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