V současné době se shromažďování a analýza dat stávají klíčovým prvkem fungování moderních společností. Firmy se snaží pochopit obrovské množství informací, které denně generují.
Pojďme se podívat blíže na to, co vlastně zjišťování dat obnáší a jakým způsobem se provádí.
Co je to zjišťování dat?
Zjišťování dat je proces, který zahrnuje identifikaci, průzkum a porozumění datům v rámci organizace. Jeho hlavním cílem je odhalit cenné poznatky a zvýšit obchodní hodnotu.
Tento proces zahrnuje sběr a analýzu dat z různých zdrojů. Využívají se k tomu metody jako vizualizace dat, strojové učení a statistická analýza, aby se v datech objevily vzory a vztahy.
Zjišťování dat často provádějí sami firemní uživatelé. K usnadnění práce s daty se využívají nástroje a technologie s uživatelsky přívětivým rozhraním.
Význam zjišťování dat
Zjišťování dat je nezbytnou součástí business intelligence, protože pomáhá firmám činit informovaná rozhodnutí na základě poznatků z dat.
Pomocí něj se odhalují skryté souvislosti v datech, což firmám poskytuje důležité informace pro obchodní růst a úspěch.
Díky poznatkům získaným z procesu zjišťování dat mohou organizace získat konkurenční výhodu. Mohou dělat chytrá rozhodnutí, předvídat trendy a udržovat si náskok před konkurencí.
Proces zjišťování dat
Tento proces se obvykle skládá ze tří základních kroků:
Příprava
Prvním krokem je shromažďování, čištění a transformace dat z různých zdrojů do použitelné podoby.
Vizualizace
V této fázi se data převádí do grafické podoby, jako jsou tabulky a grafy. Cílem je identifikovat vzory a souvislosti mezi daty.
Analýza dat
V tomto kroku se generují poznatky z dat. Datoví analytici používají nástroje jako statistické modelování, algoritmy strojového učení a prediktivní analýzu k odhalení trendů a vzorců.
Celý proces může být iterativní. Je nutné opakovat kroky, abyste si byli jisti, že jsou zahrnuta všechna relevantní data a výsledky se průběžně zpřesňují.
Případy použití zjišťování dat
Zjišťování dat se dá využít v mnoha oblastech, od zlepšování uživatelské zkušenosti až po vylepšování interních podnikových procesů.
S tím, jak společnosti objevují nové možnosti díky datovým analýzám, se bude škála využití rozšiřovat. Statistiky a algoritmy strojového učení umožňují provádět stále složitější a sofistikovanější zjišťování dat.
Pojďme se podrobněji podívat na některé z nejčastějších příkladů využití zjišťování dat.
1. Analýza zákazníků
V maloobchodě, financích a dalších odvětvích zaměřených na zákazníky lze zjišťování dat využít k pochopení chování zákazníků a jejich demografických údajů. To firmám pomáhá personalizovat zákaznickou zkušenost a činit informovaná rozhodnutí ohledně marketingových a prodejních strategií.
2. Detekce podvodů
Zjišťování dat lze využít i ve finančním odvětví k odhalování podvodných aktivit. To se provádí pomocí identifikace vzorců v transakcích, které se odchylují od obvyklého chování.
3. Analýza dodavatelského řetězce
V sektorech výroby a logistiky lze zjišťování dat využít ke zefektivnění a zvýšení efektivity dodavatelského řetězce. K identifikaci oblastí pro zlepšení se zkoumají data o výkonnosti dodavatelů, termínech dodávek a stavu zásob.
4. Analýza zdravotnictví
Ve zdravotnictví může zjišťování dat pomoci zlepšit výsledky léčby pacientů a snížit náklady na zdravotní péči.
Faktory, které je třeba zvážit při výběru nástroje pro zjišťování dat
Při výběru nástroje pro zjišťování dat je důležité zvážit následující vlastnosti:
Jednoduché rozhraní
Nástroj by měl mít uživatelsky přívětivé rozhraní, které umožní uživatelům snadno prozkoumávat a analyzovat data bez nutnosti technických znalostí.
Integrace dat
Nástroj by měl být schopen se integrovat s širokou škálou zdrojů dat, včetně databází, tabulek a dalších.
Škálovatelnost
Nástroj by měl být schopen zpracovávat velké objemy dat a škálovat podle potřeb organizace.
Vizualizace dat
Nástroj musí mít výkonné možnosti vizualizace dat, včetně tvorby interaktivních tabulek, grafů a řídicích panelů pro zkoumání a porozumění datům.
Schopnosti strojového učení
Nástroj by měl mít integrované funkce strojového učení, jako je prediktivní analýza a doporučovací systémy. Ty pomáhají firmám odhalovat poznatky a vzorce v jejich datech.
Spolupráce
Nástroj by měl umožňovat uživatelům sdílet poznatky, analýzy a infografiky s ostatními členy týmu a podporovat tak spolupráci.
Bezpečnost a soukromí
Nástroj musí být schopen chránit citlivá data a dodržovat předpisy o ochraně osobních údajů, jako je GDPR.
Podpora a dokumentace
K nástroji by měla být poskytnuta kompletní dokumentace, školicí materiály a technická podpora.
Cena
Cena nástroje by měla odpovídat potřebám a rozpočtu organizace.
Vzhledem k těmto faktorům jsme shrnuli seznam nejlepších nástrojů pro zjišťování dat.
ManageEngine
ManageEngine Endpoint DLP (Data Loss Prevention) je softwarové řešení, které pomáhá firmám chránit citlivá data před krádeží, náhodnou ztrátou nebo neoprávněným přístupem.
Nabízí monitorování a zabezpečení v reálném čase pro koncová zařízení, jako jsou notebooky, stolní počítače a servery. Pomáhá firmám předcházet únikům dat a dodržovat předpisy jako HIPAA a GDPR.
Poskytuje funkce zjišťování dat, které organizacím umožňují identifikovat a chránit citlivé informace, jako jsou osobní údaje (PII), finanční informace a důvěrná obchodní data.
Tento nástroj prohledává koncové body a vyhledává citlivá data a klasifikuje je podle předem definovaných pravidel.
Tableau
Tableau je software pro vizualizaci dat a business intelligence, který umožňuje prozkoumávat, analyzovat a prezentovat data.
Díky rozhraní drag-and-drop a různým možnostem vizualizace umožňuje Tableau firmám všech velikostí snadno transformovat svá data na užitečné informace.
Tento nástroj podporuje různé typy grafů, včetně sloupcových, čárových a koláčových grafů. Dále nabízí pokročilé analytické funkce jako prognózování a statistické modelování.
Tableau také nabízí funkce pro spolupráci, které týmům usnadňují sdílení dat a poznatků v rámci organizace.
Uživatelé mohou publikovat své řídicí panely na Tableau Server nebo Tableau Online, kde mohou ostatní přistupovat k datům a pracovat s nimi. Tableau také poskytuje mobilní aplikace pro iOS a Android.
Osano
Osano je softwarová společnost, která poskytuje firmám řešení pro správu soukromí a ochranu dat.
Řešení společnosti Osano zahrnují platformu pro správu soukromí, která firmám poskytuje centrální místo pro správu zásad ochrany osobních údajů, souborů cookie a povinností v oblasti ochrany dat.
Tento nástroj umožňuje firmám vytvářet a spravovat zásady ochrany osobních údajů, sledovat a spravovat souhlas a dodržovat zásady ochrany osobních údajů.
Funkce zjišťování dat v Osano umožňuje firmám identifikovat a klasifikovat osobní data uložená v různých systémech, včetně databází a cloudových aplikací.
Platforma také poskytuje inventář dat, který lze využít pro sledování a správu osobních údajů, a nástroje pro automatickou detekci a označování citlivých dat.
Qlik Sense
Qlik Sense je platforma pro vizualizaci dat a business intelligence, kterou vyvinula společnost Qlik. Platforma nabízí nástroje pro vizualizaci a analýzu dat. Umožňuje firmám transformovat data v užitečné poznatky.
Poskytuje prostředí pro samoobslužné zjišťování dat. Umožňuje firemním uživatelům vytvářet a prozkoumávat interaktivní vizualizace dat, řídicí panely a sestavy.
Platforma využívá vlastní datový engine, který indexuje data v reálném čase. To umožňuje rychlý a flexibilní přístup k datům z různých zdrojů.
Informatica
Informatica je poskytovatel řešení pro správu a integraci dat, která pomáhají firmám maximalizovat hodnotu jejich dat. Nástroj pro katalog dat pomáhá objevovat a spravovat datová aktiva libovolné velikosti společnosti.
Firmy mohou rychle skenovat a indexovat metadata, profilová data a získávat podrobné informace o desítkách milionů datových sad.
Podobně jako jiné nástroje, i tento nabízí intuitivní rozhraní pro vyhledávání a objevování datových aktiv a poskytuje kontextové statistiky, které firmám pomáhají činit rozhodnutí na základě dat.
Závěr
V moderním digitálním světě jsou organizace, které efektivně využívají zjišťování dat, lépe vybaveny pro poskytování lepší zákaznické zkušenosti, udržení konkurenceschopnosti a dosažení svých obchodních cílů.
Mohlo by vás také zajímat se dozvědět více o temných datech a o tom, jak hledat skryté trendy a příležitosti.