Trace Id is missing
Пропустить и перейти к основному содержимому

Что такое анализ и обработка данных?

Анализ и обработка данных — это многодисциплинарное научное исследование данных, позволяющее извлекать важную информацию для получения полезных аналитических сведений.

Кто такой специалист по обработке и анализу данных?

Специалист по обработке и анализу данных руководит исследовательскими проектами по извлечению важной информации из больших данных. Он отлично разбирается в вопросах технологий, математики, бизнеса и коммуникаций. Организации используют полученную информацию для принятия более продуктивных решений, устранения сложных проблем и улучшения процессов. Выявив важную информацию, скрытую в больших наборах данных, специалист по обработке и анализу данных может существенно продвинуть компанию на пути к поставленным целям. Поэтому специалисты по обработке и анализу данных пользуются не только большим спросом, но и "огромным уважением" в мире бизнеса.

Определение обработки и анализа данных

Обработка и анализ данных — это научное исследование данных, направленное на получение знаний. Эта область объединяет множество дисциплин, применяя их методы для извлечения знаний из больших наборов данных, чтобы на их основе можно было принимать обоснованные решения и создавать прогнозы. Исследованием данных занимаются не только специалисты по обработке и анализу данных, но и аналитики данных, архитекторы данных, инженеры данных, специалисты по статистике, администраторы баз данных и бизнес-аналитики.

Объем данных увеличивается по экспоненте и так же быстро растет потребность в обработке и анализе данных, а компании все больше зависят от аналитики в вопросе повышения дохода и внедрения инноваций. Например, по мере того, как бизнес-взаимодействия все больше переходят в цифровой формат, создаются дополнительные данные. Следовательно, появляются новые возможности получать информацию о том, как сделать интерфейсы более персонализированными, повысить удовлетворенность клиентов, улучшить обслуживание, разработать новые и усовершенствованные продукты и увеличить объем продаж. Кроме того, в мире бизнеса и за его пределами обработка и анализ данных иногда помогает решать самые сложные задачи глобального масштаба.

Чем занимается специалист по обработке и анализу данных?

Специалист по обработке и анализу данных собирает, анализирует и интерпретирует большие данные, чтобы выявить закономерности, получить аналитику, сделать прогнозы и разработать планы действий. Аналитика больших данныхБольшие данные можно определить как наборы данных, чье разнообразие, объем и скорость получения превышают возможности обработки, доступные в рамках прежних методов управления информацией. Специалисты по обработке и анализу данных используют много типов больших данных. Некоторые из них приведены ниже.

  • Структурированные данные, — обычно упорядочены в виде строк и столбцов и содержат слова и числа (имена, даты, данные кредитных карт и т. п.). Например, специалист по обработке и анализу данных, работающий в коммунальной отрасли, может анализировать таблицы с данными выработки и использования электроэнергии, чтобы найти возможность снизить затраты и выявить закономерности, способные вызвать отказ оборудования.
  • Неструктурированные данные — никак не упорядочены, могут содержать файлы документов с текстами, информацию социальных сетей и мобильных устройств, контент веб-сайтов и видеоданные. Например, специалист по обработке и анализу данных, занятый в сфере розничной торговли, может проанализировать неструктурированные заметки центра обработки вызовов, данные электронной почты, опросов и публикаций в социальных сетях и ответить на вопрос о том, как улучшить качество обслуживания клиентов.

Кроме того, характеристики набора данных можно описать как количественные (структурированные числовые данные) или качественные либо категорийные данные (данные, не представленные с помощью числовых значений и способные группироваться по категориям). Специалистам важно знать, с каким типом данных они работают, так как от этого зависят типы применяемых анализов и типы графиков, подходящих для визуализации данных.

Чтобы извлечь знания из всех этих типов данных, специалисты по обработке и анализу данных используют свои навыки в перечисленных ниже областях.

  • Программирования. Специалисты по обработке и анализу данных пишут запросы на таких языках, как Julia, R или Python, чтобы извлечь информацию из корпоративной базы данных. Многие предпочитают использовать Python, так как в нем предлагаются готовые модули для обработки и анализа данных и его могут легко изучить и применять даже люди, не имеющие опыта работы с программным кодом.
  • Математика, статистика и теория вероятности. Эти навыки помогают анализировать данные, проверять гипотезы и создавать модели машинного обучения, т. е. файлы, которые обучаются распознавать определенные типы закономерностей. Специалисты по обработке и анализу данных используют обученные модели машинного обучения для обнаружения связей в данных, получения прогнозов в отношении данных и решения проблем. Вместо создания и обучения моделей с нуля они также могут воспользоваться преимуществами автоматизированного машинного обучения и получить доступ к готовым рабочим моделям машинного обучения.
  • Знания в предметной области. Чтобы преобразовывать данные в полезную аналитику, которая поможет улучшить бизнес-результаты, специалист по обработке и анализу данных должен обладать знаниями в предметной области, то есть понимать, какие процессы происходят в отрасли и в его компании. Ниже приведены примеры того, как специалисты по обработке и анализу данных могут применить свои предметные знания для решения отраслевых проблем.

Типы проектов по обработке и анализу данных

Типы проектов по обработке и анализу данных
Отрасль Типы проектов по обработке и анализу данных
Бизнес Разработка новых и улучшенных продуктов
Управление цепочкой поставок и запасами
Более качественное обслуживание клиентов
Рекомендации по продуктам для клиентов электронной коммерции
Развлечения Представление о схемах использования мультимедийного содержимого
Разработка контента на основе данных целевого рынка
Определение эффективности контента
Настраиваемые рекомендации на основе предпочтений пользователя
Финансовые и банковские услуги Предотвращение мошенничества и других нарушений безопасности
Управление рисками инвестиционных портфелей
Виртуальные помощники, помогающие клиентам решать вопросы
Государственные организации Решения по выбору политик
Мониторинг удовлетворенности клиентов
Обнаружение мошенничества, например заявок на получение социальной помощи в связи с ограниченными возможностями
Здраво­охранение Эмпирически обоснованное медикаментозное лечение и сокращение затрат на новые лекарства
Отслеживание вспышек эпидемий в режиме реального времени
Носимые трекеры для улучшенного ухода за пациентами
Телекоммуникации Улучшение обслуживания согласно предпочтениями пользователей и расположению
Минимизация сброса вызовов и других проблем со службой
Коммунальные услуги Интеллектуальный анализ показаний счетчиков для более эффективного использования коммунальных услуг и повышения удовлетворенности клиентов
Улучшенное управление ресурсами и персоналом

Существует еще один навык, который имеет прямое отношение к вопросу "Чем занимается специалист по обработке и анализу данных?" Один из важнейших аспектов его работы — умение эффективно предоставлять результаты анализа менеджерам, руководителям и другими заинтересованными лицами. Он должен сделать эти результаты понятными для людей, не сведущих в технических вопросах, чтобы они могли использовать эту информацию для принятия обоснованных решений. Поэтому специалисты по обработке и анализу данных должны обладать навыками в сфере

  • коммуникаций, публичных выступлений и визуализации данных. Опытные специалисты отлично владеют навыками вербального общения, умеют связно излагать свои мысли и выступать перед публикой. В том, что касается обработки и анализа данных, изображение эффективнее тысячи слов. Представление результатов изысканий с помощью графиков и диаграмм позволяет аудитории за пять секунд или даже быстрее понять и осознать предоставленную информацию. По этой причине успешные специалисты по обработке и анализу данных ставят умение визуализировать данные на одну ступень с умением эти данные анализировать.

Процессы обработки и анализа данных

Для реализации своих проектов специалистам по обработке и анализу данных необходимо выполнить примерно такой же процесс, как представлен ниже.

1. Определение бизнес-проблемы

Специалисты по обработке и анализу данных работают с заинтересованными сторонами, чтобы четко определить проблему, которую необходимо решить, или вопрос, на который нужен ответ, а также уяснить цели проекта и требования к решению.

2. Определение аналитического подхода
Основываясь на понимании бизнес-проблемы, специалист по обработке и анализу данных выбирает аналитический подход:

  • описательный, чтобы получить больше информации о текущем состоянии;
  • диагностический, чтобы понять, что происходит и почему;
  • прогнозный, чтобы предсказать, что произойдет в будущем;
  • предписывающий, чтобы понять, как решить проблему.

3. Получение данных

Специалист по обработке и анализу данных определяет и получает данные, необходимые для нужного результата. Это могут быть запросы к базам данных, сбор данных с веб-сайтов (веб-скрейпинг) или получение информации из файлов. Данные могут быть доступны для внутреннего пользования, но, возможно, их придется приобрести. В некоторых случаях организациям может потребоваться собрать новые данные для успешного запуска проекта.

4. Очистка данных

Как правило, этот шаг отнимает больше всего времени. Чтобы создать набор данных для моделирования, специалист по обработке и анализу данных преобразует все данные в один формат, упорядочивает их, удаляет ненужное и заменяет то, что отсутствует.

5. Исследование данных

Очистив данные, специалист по обработке и анализу данных приступает к их изучению. Он применяет методы статистического анализа, чтобы понять, как соотносятся элементы данных и какие статистические взаимосвязи наблюдаются между ними и прогнозируемыми значениями (так называемыми метками). В качестве прогнозируемой метки может выступать количественное значение, например какая-либо стоимость в будущем или продолжительность задержки рейса в минутах.

Изучение и подготовка, как правило, включают в себя интерактивные анализ и визуализацию данных. Обычно для этих целей используются такие языки, как Python и R, в интерактивных средствах и средах, специально разработанных для этих задач. Используемые для просмотра данных скрипты обычно размещаются в специализированных средах, например Jupyter Notebook. Эти инструменты позволяют специалистам по обработке и анализу данных с помощью программных средств просматривать данные, а также документировать и совместно использовать обнаруженные закономерности.

6. Моделирование данных

Специалист по обработке и анализу данных создает и обучает предписывающую или описательную модель, а затем тестирует и оценивает ее, убеждаясь, что она отвечает на вопрос или решает бизнес-проблему. В простейшем смысле модель — это фрагмент кода, который принимает входные данные и создает выходные данные. Создание модели машинного обучения включает в себя выбор алгоритма, предоставление ему данных и настройку гиперпараметров. Гиперпараметры — это настраиваемые параметры, используемые для управления процессом обучения модели. Например, в нейронных сетях специалист по обработке и анализу данных определяет количество скрытых слоев и количество узлов в каждом слое. Настройка (или оптимизация) гиперпараметров — это процесс поиска такой конфигурации гиперпараметров, которая обеспечивает наилучшую производительность.

Часто можно услышать вопрос: "Какой алгоритм машинного обучения следует использовать?" Алгоритм машинного обучения превращает набор данных в модель. Выбор алгоритма зависит, прежде всего, от двух аспектов сценария обработки и анализа данных:

  • На какой бизнес-вопрос специалист по анализу и обработке данных хочет ответить путем обучения модели на основе прошлых данных?
  • Какие требования предъявляет сценарий обработки и анализа данных: точность, время обучения, линейность, количество параметров, количество функций и прочее?

Чтобы ответить на поставленные вопросы, Машинное обучение Azure предоставляет комплексный портфель алгоритмов, таких как многоклассовый лес принятия решений, системы рекомендаций, регрессия нейронной сети, многоклассовая нейронная сеть и кластеризация методом k-средних. Каждый алгоритм предназначен для решения определенного типа проблем, связанных с машинным обучением. Кроме того, памятка по алгоритмам Машинного обучения Azure помогает выбрать верный алгоритм для ответа на бизнес-вопрос.

7. Развертывание модели

Специалист по обработке и анализу данных предоставляет окончательную модель с документацией и после тестирования развертывает новый набор данных в рабочей среде, чтобы организация могла активно его использовать. Прогнозы, полученные от развернутой модели можно применять для принятия бизнес-решений.

8. Визуализации и представление результатов

Такие инструменты визуализации, как Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset и Metabase, упрощают изучение данных и создание красивых визуализаций, которые помогают людям, не сведущим в технических вопросах, понять полученные результаты.

Кроме того, в процессе сбора, обнаружения, аналитики и визуализации данных и совместной работы над ними специалисты по обработке и анализу данных могут использовать специальные записные книжки в Интернете, например записные книжки Zeppelin.

Методы обработки и анализа данных

Специалисты по анализу и обработке данных используют статистические методы, такие как проверка гипотез, кластеризация, факторный и регрессионный анализ, чтобы получить статистически обоснованную аналитику.

Документация по обработке и анализу данных

Хотя документация по обработке и анализу данных зависит от проекта и отрасли, она, как правило, включает сведения о том, откуда получены данные и как они были изменены. Это помогает другим членам команды эффективно использовать эти данные в ходе работы. Например, документация помогает бизнес-аналитикам интерпретировать набор данных с помощью средств визуализации.

Документация по обработке и анализу данных бывает следующих типов:

  • Планы проектов — позволяют определить бизнес-цели проекта, метрики оценки, ресурсы, временные шкалы и бюджет.
  • Истории пользователей, связанные с обработкой и анализом данных, — помогают разрабатывать идеи для проектов по обработке и анализу данных. Специалист записывает историю, отражающую точку зрения заинтересованного лица, и указывает, что оно хочет получить и по какой причине запрашивает этот проект.
  • Документация по модели обработке и анализа данных — позволяет документировать наборы данных, план проведения эксперимента и алгоритмы.
  • Документации по вспомогательным системам — включает руководства пользователей, документацию по инфраструктуре для обслуживания системы и документацию по кодам.

Как стать специалистом по обработке и анализу данных

Есть несколько способов овладеть этой профессией. К обязательным требованиям, как правило, относится наличие диплома в области информационных технологий или информатики и вычислительной техники. Однако некоторые ИТ-специалисты осваивают науку обработки и анализа данных с помощью вводных тренингов и онлайн-обучения, тогда как другие получают степень или сертификат магистра в области обработки и анализа данных.

Чтобы узнать, как стать специалистом по обработке и анализу данных, воспользуйтесь этими учебными ресурсами Майкрософт, которые помогут вам:

  • Быстро начать работу. Прочитайте бесплатную электронную книгу Принципы обработки и анализа данных. Руководство для начинающих по статистическим методам и теории от издательства Packt. Вы изучите основы статистического анализа и машинного обучения, ознакомитесь с ключевыми терминами и процессами обработки и анализа данных.
  • Получить навыки Машинного обучения с помощью Azure — облачной платформы Майкрософт. Изучите ресурсы Машинного обучения Azure для специалистов по обработке и анализу данных, в том числе бесплатные обучающие видео, примеры архитектур решений и истории клиентов.
  • Всего за 4 недели бесплатно и на практике освоить работу с машинным обучением в Azure. Потратив всего час в день, вы узнаете, как создавать инновационные решения для сложных проблем. Вы получите основную информацию о том, как масштабировать проекты машинного обучения с помощью новейших инструментов и платформ. Схема обучения Стань профессионалом машинного обучения с нуля, позволяющая осваивать материал в удобном для вас темпе, также поможет вам подготовиться к получению сертификата партнера по обработке и анализу данных Azure.
  • Пройти полное обучение. Используйте схему обучения специалистов по обработке и анализу данных от Майкрософт и выберите один из множества курсов для обучения в произвольном темпе или под руководством инструктора. Узнайте, как создавать модели машинного обучения, использовать визуальные средства, запускать рабочие нагрузки обработки и анализа данных в облаке и создавать приложения, поддерживающие обработку естественного языка.

Сертификаты специалистов по обработке и анализу данных

Сертификаты — это отличный способ продемонстрировать вашу квалификацию в области обработки и анализа данных и начать восхождение по карьерной лестнице. Сертифицированные специалисты Майкрософт очень востребованы, а задания по обработке и анализу данных Azure доступны уже сейчас. Ознакомьтесь с сертификатами специалистов по анализу и обработке данных, которые пользуются наибольшим спросом у работодателей.

  • Сертификация Майкрософт. Партнер по обработке и анализу данных Azure. Применяйте свои знания в области обработки и анализа данных и машинного обучения для реализации и запуска рабочих нагрузок машинного обучения в Azure с помощью Службы машинного обучения Azure.
  • Сертификация Майкрософт. Специализация в области платформ обработки данных клиентов. Реализуйте решения, предоставляющие сведения о профилях клиентов и отслеживающие действия по привлечению аудитории, чтобы улучшить обслуживание и повысить показатели удержания клиентов.

Чем аналитики данных отличаются от специалистов по обработке и анализу данных

Аналитики данных тоже, работают с большими наборами данных, выявляя тенденции. Но, как правило, специалисты по обработке и анализу данных более компетентны в технических вопросах и обладают большим опытом и ответственностью. Они запускают проекты по обработке и анализу данных и руководят ими, создают и обучают модели машинного обучения, а также представляют результаты своих изысканий руководству или участникам конференций. Одни специалисты могут исполнять все вышеперечисленные роли, другие фокусируются на конкретных задачах, таких как алгоритмы обучения или создание моделей. Многие специалисты по обработке и анализу данных в начале карьеры занимались анализом данных. То есть, проработав несколько лет, аналитик данных может подняться до позиции специалиста по обработке и анализу данных.

Специалист по обработке и анализу данных и аналитик данных

Типы проектов по обработке и анализу данных
Аналитик данных Специалист по обработке и анализу данных
Роль

Статистический анализ данных

Разработка решений для сложных бизнес-потребностей с использованием больших данных

Стандартные инструменты

Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI

SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Машинное обучение, Apache Superset, Power BI, записные книжки для специалистов по обработке и анализу данных

Анализ типов данных

Структурированные данные

Структурированные и неструктурированные данные

Задачи и обязанности
  • Работа с заинтересованными лицами для определения проектов,назначенных руководством.
  • Использование SQL для запросов к источникам данных и сбора нужного набора данных.
  • Выявление, очистка и анализ данных.
  • Интерпретация, визуализация и представление результатов заинтересованным лицам с помощью сводных отчетов.
  • Самостоятельный запуск проектов на основе знаний о предметной области.
  • Использование более сложных методов для статистики, интеллектуального анализа, аналитики и моделирования данных, включая машинное обучение.
  • Преобразование результатов в рекомендации, помогающие улучшить бизнес-результаты.
  • Эффективная визуализация результатов и представление их заинтересованным лицам.

Вопросы и ответы об обработке и анализе данных

  • Специалист по обработке и анализу данных отвечает за интеллектуальный анализ больших данных для извлечения ценной информации. Организации используют полученную информацию для принятия более продуктивных решений, устранения проблем и оптимизации процессов.

    Узнать о роли специалиста по обработке и анализу данных

  • Обработка и анализ данных — это исследование данных, направленное на получение знаний. Она объединяет различные научные дисциплины и позволяет на основе больших наборов данных получать знания, которые помогают создавать прогнозы и принимать более обоснованные решения.

    Получить общие сведения об обработке и анализе данных

  • Специалисты по обработке и анализу данных руководят исследовательскими проектами, направленными на получение ценной информации и полезных сведений из больших данных. Этот процесс включает определение проблемы, требующей решения, написание запросов на сбор нужных данных из баз данных, очистку и сортировку данных, создание и обучение моделей машинного обучения, а также использование методов визуализации данных, позволяющих представить заинтересованным лицам наглядные и понятные результаты.

    Узнайте, как специалисты по обработке и анализу данных извлекают знания из данных

  • Хотя документация по обработке и анализу данных зависит от проекта и отрасли, она обычно включает планы проектов, истории пользователей, документацию по модели и вспомогательным системам, например руководства пользователей.

    Подробнее о документации по обработке и анализу данных

  • Некоторые ИТ-специалисты осваивают науку обработки и анализа данных, получая степень или сертификат магистра в соответствующей области или с помощью вводных тренингов и онлайн-обучения. Сертификаты — это отличный способ продемонстрировать вашу квалификацию в области обработки и анализа данных и начать восхождение по карьерной лестнице. Сертифицированные специалисты Майкрософт очень востребованы, а задания по обработке и анализу данных Azure доступны уже сейчас.

    Ознакомьтесь с учебными ресурсами и сертификатами в области обработки и анализа данных

  • И аналитики данных, и специалисты по обработке и анализу данных работают с большими наборами данных, выявляя скрытые в них тенденции. Однако специалисты по обработке данных обычно имеют больше технических знаний и ответственности, когда дело касается запуска исследовательских проектов. Например, аналитику данных может быть предложено выполнить статистический анализ данных, тогда как специалисту по обработке и анализу данных может быть предложено разработать решения для сложных бизнес-потребностей путем анализа больших данных.

    Смотреть сравнение обязанностей аналитиков данных и специалистов по обработке и анализу данных

  • Проекты по обработке и анализу данных зависят от потребностей отрасли и организации. Например, в сфере бизнеса специалист по обработке и анализу данных может возглавлять исследовательский проект по улучшению качества обслуживания клиентов. Необходимые данные включают не только структурированные данные, например метрики веб-сайтов и транзакций, но и неструктурированные данные, такие как отзывы пользователей и заметки от групп обслуживания клиентов. Подробный анализ всех этих разрозненных источников данных позволяет получить аналитические сведения и на их основе создать рекомендации по изменению текущих процедур.

  • В бизнесе обработка и анализ данных чаще всего используется для улучшения работы организаций. Аналитика, полученная в результате анализа больших объемов корпоративных данных помогает решить существующие проблемы или придумать новые способы ведения бизнеса.

  • Да, хотя специалистам по обработке и анализу данных не обязательно владеть навыками программирования на том же уровне, что и программистам. Они могут использовать для написания запросов языки программирования, такие как Julia, R или Python. Язык Python пользуется такой популярностью, потому что его относительно легко изучить и использовать.

  • Требования к ролям в области обработки и анализа данных могут различаться, но обычно включают хотя бы одно из нижеперечисленных условий.

    • Наличие диплома в области информационных технологий или информатики и вычислительной техники.
    • Прохождение вводного тренинга или онлайн-курса по анализу и обработке данных.
    • Степень или сертификат магистра в области анализа и обработки данных.

    Корпорация Майкрософт предлагает разнообразные учебные ресурсы и схемы обучения, чтобы вы могли освоить профессию специалиста по обработке и анализу данных.

Начать работу с бесплатной учетной записью Azure

Воспользуйтесь преимуществом бесплатного доступа к популярным службам Azure на 12 месяцев. Более 55 служб будут для вас бесплатны всегда, и вы получите на счет 200 долларов США, которые сможете использовать в течение первых 30 дней.

Свяжитесь со специалистом по продажам ИИ Azure

Получите совет по началу работы с ИИ Azure. Задавайте вопросы, узнавайте цены, пользуйтесь рекомендациями и получайте помощь в проектировании решения в соответствии со своими потребностями.