Überblick über Datenanalyse
Wissen ist Leistung, aber der Wert von Informationen beschränkt sich durch das, was Sie damit tun können. Das Feld der Datenanalyse umfasst die Methoden der Entnahme von Rohdaten und deren Umwandlung in Business Intelligence (BI), um letztlich die richtigen Entscheidungen zu treffen, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Datenanalyse hat sich in den letzten Jahren weiterentwickelt
Das exponentielle Wachstum von Daten und Datenquellen stellt Unternehmen weiterhin vor Herausforderungen, selbst für diejenigen, die über eine robuste Analyseinfrastruktur verfügen. Die wachsende Anzahl und Arten von Datenquellen führen auch zu unterschiedlicheren Systemen – sogenannten Datensilos – zum Sammeln und Verarbeiten von Daten. Um mit dem Aktuellen Schritt zu halten, müssen Unternehmen Daten schneller analysieren, und Datenanalysten müssen ihre Fähigkeiten ständig weiterentwickeln, oder sie riskieren, Erkenntnisse auf dem Tisch zu lassen.
KI macht neuen Paradigmen den Weg
KI hilft dabei, wichtige Schritte im traditionellen Arbeitsablauf des Sammelns, Vorbereitens, Analysierens und Visualisierens von Daten, auch bekannt als Datenpipeline, zu automatisieren. Da KI effizient in großem Maßstab funktionieren kann, kann sie Auch Analysten dabei helfen, tiefere Einblicke zu gewinnen und komplexere Muster innerhalb von Daten zu erkennen als menschliche Bediener allein. Das Potenzial für KI-Analysen hat einen enormen Wert, aber der Kompromiss beinhaltet mehr Entwicklungszeit, um KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren, sowie KI-Builder zu finden, die über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um den Erfolg zu gewährleisten.
Verständnis der Datenpipeline
Die Datenpipeline beschreibt den Lebenszyklus von Daten, während sie von der Erfassung im Rohzustand über die Vorbereitung bis zur Analyse und schließlich zu handlungsfähigen Erkenntnissen gelangen. Während der Prozess von Geschäft zu Geschäft variieren kann, bleiben die wichtigsten Schritte in etwa gleich:
- Einnehmen
- Zubereiten
- Abspeichern
- Analysieren
- Visualisieren
Erfassung: Datenerfassung
Verschiedene Arten von Daten können aus vielen verschiedenen Quellen erfasst werden, von Interaktionen mit Kunden bis hin zu Social-Media-Beiträgen und Multimedia-Beiträgen wie Audio und Video. Strukturierte Daten sind eng definierte Informationen, die in ein vordefiniertes Schema passen, z. B. Zahlendaten in einer Tabellenkalkulation. Unstrukturierte Daten können alles umfassen, von Scristicks auf einer Sticky-Note bis hin zu einer Audiodatei.
Vorbereitung: Datenverarbeitung
Die Verarbeitung von Daten bedeutet, dass sie für Analysen und Modellierung vorbereitet werden, entweder von KI- oder menschlichen Analysten. Dies kann durch Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT) Prozesse erfolgen, wobei der Besitzer der Daten sie nach Bedarf strukturieren wird, oder durch Extrahieren, Transform, Load (ETL) Prozesse, die die Säuberung von Daten vor der Verwendung beinhalten.
Geschäft: Datenbanken, Lagerhallen und Seen
Unabhängig davon, ob Daten vor oder nach der Speicherung vorbereitet werden, müssen Unternehmen oft enorme Datenmengen entweder in der Cloud oder vor Ort speichern. Im Allgemeinen speichern Datenbanken Daten zur Unterstützung der Online Transaction Processing (OLTP) und Anwendungen, Data Warehouses speichern strukturierte Daten zur Unterstützung der analytischen Online-Verarbeitung (OLAP) und Data Lakes speichern unstrukturierte Daten, auch für OLAP. Sowohl Data Warehouses als auch Data Lakes haben Vorteile und Nachteile, die davon abhängen, wie ein Unternehmen seine Daten verwenden wird und welche Ressourcen es für seine Datenpipeline einsetzen kann.
Analysieren: Datenmodellierung
Der Zweck der Datenanalyse besteht darin, sowohl den Sinn von Daten zu bestimmen als auch zu entscheiden, was damit zu tun ist. Unternehmen erreichen dies durch Datenmodellierung, also die Vermittlung und Kommunikation von Verbindungen zwischen Datenpunkten und Strukturen. Letztendlich sind Datenmodelle Darstellungen der Realität.
Die Verbindungen zwischen Datenpunkten fallen in drei Kategorien:
- One-to-One, wie bei einem Kunden kann ein Konto haben, und ein Konto kann einen Kunden haben.
- One-to-Many, wie bei einem Kunden kann viele Einkäufe haben, aber ein Kauf kann nicht viele Kunden haben.
- Viele von vielen, wie bei vielen Kunden können viele Veranstaltungsorte besuchen, und viele Veranstaltungsorte können viele Kunden haben.
Die vielen Arten von Datenmodellen, die heute verwendet werden, untersuchen die Beziehungen zwischen mehreren Entitäten und ihren Attributen, um ein Verständnis davon zu ziehen, wie sie sich beziehen. Dieses Verständnis bildet die Basis der BI, deren Zweck durch die Art der im Spiel stehenden Datenanalyse weiter optimiert werden kann.
Visualisierung: Graphen, Tabellen und Dashboards
Der letzte Schritt in der Datenpipeline besteht darin, Datenmodelle zu synthesen und in leicht verständliche Visualisierungen, Tabellen und Diagramme zu konvertieren, mit denen Führungskräfte der Geschäftsbereiche ihre Strategie und Entscheidungsfindung beeinflussen.
Wie verändert KI die Datenpipeline?
KI ändert die Datenpipeline nicht, ändert aber die Anwendungsfälle, für die die Pipeline Daten vorbereitet. Datenmodelle werden in Maschinelles und Deep-Learning-Algorithmen einfließen, die einen Großteil der Arbeit eines Datenanalysten automatisieren. KI bietet viele Vorteile, einschließlich Geschwindigkeit, Konsistenz und die Fähigkeit, mit extremen Skalierungen der Datenkomplexität und des Volumens zu arbeiten, die über die von menschlichen Experten hinausgehen.
Die vier Arten von Datenanalysen
Die vier Arten von Datenanalysen beginnen mit traditionellen Methoden, die sich darauf konzentrieren, die aktuelle und historische Realität durch Daten zu verstehen. Diese Werden als beschreibende und diagnostische Analyse bezeichnet. Die Disziplin der Analytik baut weiterhin auf sich selbst mit Advanced Analytics, einschließlich vorausschauender und präskriptiver Analytik, auf, die versuchen, über die dokumentierte Realität hinauszugehen, um zukünftige Ereignisse und Trends zu prognostizieren und mögliche Handlungskurse an den Geschäftszielen anzupassen.
- Beschreibende Analysen: Was ist in der Vergangenheit passiert?
- Diagnoseanalyse: Warum die Vergangenheit so passierte wie sie war
- Vorausschauende Analyse: Was wird in Zukunft geschehen?
- Beschreibungsanalyse: Was ist der beste Weg nach vorn?
Die Vorteile von Advanced Analytics
Im Vergleich zur Basisanalyse beschleunigt Advanced Analytics die Verarbeitung größerer Mengen unstrukturierter Daten aus unterschiedlicheren Quellen, einschließlich Edge-IoT-Geräten und Sensoren. Unternehmen setzen Advanced Analytics ein, um anspruchsvollere Workloads wie Betrugserkennung, Sentimentanalyse und vorausschauende Wartung von Industriegeräten zu bewältigen.
Anwendungsfälle für die Datenanalyse
Datenanalysen können horizontal auf nahezu jede Branche und überall auf der Welt angewendet werden. Die Praxis der Verwendung von Daten, um Situationen und Ereignisse auf mikro- oder makroskaliger Ebene zu verstehen, bietet jedem Unternehmen die Möglichkeit, den Nutzen der von diesem Unternehmen erstellten Daten zu finden. Hier nur einige Beispiele:
- Einzelhandel:Meituan beschleunigte die Inferenzleistung für Vision-KI-basierte Dienste, um online und persönlich bessere Erfahrungen zu ermöglichen.
- Medizinische Forschung: Die Cochin University of Science and Technology nutzte KI-Analysen, um die Genauigkeit von Krebsuntersuchungen zu erhöhen.
- Herstellung: Novelis beschleunigte das Produktdesign mit KI-Analysen, was das Prototyping beschleunigte und die Anzahl der Produkt-Iterationen reduzierte.
Intel® Technik für Datenanalyse
Erfolgreiche Bereitstellungen von Datenanalysen hängen von Hardware- und Softwareinnovationen ab, die die Datenverarbeitung beschleunigen und die Datenspeicherung effizienter machen. Schnellere Abfragezeiten und schnellere Datensicherung führen zu schnelleren Ergebnissen und unterstützen mehr Online-Transaktionen.
skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren bieten starke Leistung für KI- und Datenanalyse-Workloads in der Cloud und vor Ort. Die Prozessoren der neuesten Generation verfügen über integrierte Beschleuniger, die wichtige Workloads wie Verschlüsselung und Komprimierung überlasten, um CPU-Zyklen für prioritäre Workloads wie KI freizuschalten.
Um mehr zu erfahren, lesen Sie die Unternehmensbeschreibung "Advance Insights with Artificial Intelligence". In der Produktbeschreibung finden Sie ausführlichere Informationen zu KI-Beschleunigern: "Intel® AI Engines für Intel® Xeon® CPUs steigern die Leistung für die gesamte KI-Pipeline."
Verbessern Sie die Intelligenz der Entscheidungsfindung mit Datenanalyse
Datenanalyse ist eine Voraussetzung, um Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen und Innovationen voranzutreiben. Unternehmen, die ihre Daten proaktiver nutzen, werden erfolgreicher sein als Unternehmen, die zurückliegen. Die Technik von Intel® erleichtert die Bereitstellung leistungsstarker Analyselösungen mit leistungsstarker Hardware, die für KI und optimierte Softwarelösungen entwickelt wurde. Beginnen Sie noch heute mit Advanced Analytics mit Intel® Technik.