Quando la maggior parte delle persone pensa all'analisi dei dati, pensa alla manipolazione e all'analisi dei dati in uno strumento come Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . La realtà è che l'analisi dei dati comprende un'ampia gamma di strumenti e molti metodi diversi per manipolare e comprendere la storia raccontata dai dati.

Che cos'è l'analisi dei dati? L'analisi dei dati^(Data) viene utilizzata in modo molto diverso se si parla di dati aziendali, dati di produzione, dati di marketing o dati specifici del settore e dell'attività in cui operi.

In questo articolo imparerai i diversi aspetti dell'analisi dei dati, cosa significano e come vengono generalmente utilizzati su tutta la linea.

Raccolta dati^{(Data Collection)}

La prima fase di qualsiasi analisi dei dati è la raccolta dei dati. Ciò significa semplicemente raccogliere dati da tutte le fonti che contengono le informazioni di cui hai bisogno.

I dati possono includere uno dei seguenti e altro:

• Controllori per macchine di produzione
• Qualcuno che inserisce manualmente i dati in un computer
• Sensori che misurano temperatura, pressione e altro
• ^{(Cloud based)}Sorgenti dati basate su cloud
• Informazioni da Internet come database meteorologici o governativi
• Database^(Databases) ospitati nella tua rete aziendale

Una sfida importante per molte organizzazioni è capire quali strumenti tecnici sono disponibili per raccogliere tali informazioni. La maggior parte delle volte è necessario un software per connettersi a quel dispositivo remoto o all'origine dati e quindi inserirli in un database interno o in un sistema di cronologia dei dati.

Queste aree di archiviazione sono spesso denominate "data warehouse".

Una volta che le informazioni sono state raccolte in un data warehouse all'interno di un'organizzazione, è possibile utilizzare vari strumenti per condurre l'effettiva analisi dei dati.

Intelligenza aziendale^{(Business Intelligence)}

Una volta raccolti i dati, il passaggio successivo è decidere cosa fare con tutti quei dati. Quando si tratta di business intelligence, i dati richiesti dovrebbero aiutare un'organizzazione a prendere decisioni aziendali migliori.

I report e i dashboard di Business Intelligence (BI) aiutano i manager e altri leader aziendali a comprendere meglio le tendenze e ottenere informazioni dettagliate su vari aspetti dell'azienda. 

Questi aspetti includono:

• Esigenze o limitazioni della catena di approvvigionamento
• Ridurre i costi
• Migliorare le vendite
• Esigenze e comportamenti del cliente
• Prevedere le vendite future o le richieste del mercato
• Logistica e spedizioni

La raccolta di dati da tutti questi diversi sistemi all'interno dell'organizzazione consente di creare connessioni tra informazioni che potrebbero non essere mai state possibili prima.

Intelligenza di produzione^{(Manufacturing Intelligence)}

La difficoltà quando si tratta di raccogliere dati dai processi di produzione è che di solito ce n'è così tanto.

Se pensi a un tipico impianto di produzione, ogni singola macchina in officina raccoglie da decine a centinaia di punti dati che includono:

• Temperature e pressioni
• Parti o prodotto realizzato
• Materia prima utilizzata
• Parti difettose rottamate
• Conteggi e allarmi di malfunzionamento

Nella maggior parte dei casi, le apparecchiature di produzione sono automatizzate mediante l'uso di un controllore logico programmabile ( PLC ). Questi dispositivi non solo eseguono l'apparecchiatura in base a come sono programmati, ma raccolgono e raccolgono anche dati da tale apparecchiatura.

L'estrazione dei dati da quei PLC^(PLCs) implica il software che gira su un server sulla stessa rete di quei PLC^(PLCs) . Esistono molti fornitori che hanno scritto software per estrarre i dati da quei controller e in uno storico dei dati o in un database.

I leader storici dei dati in quest'area includono:

• OSIsoft : questa azienda esiste da decenni e include "integratori" o driver in grado di ottenere dati da quasi tutti i tipi di processori, sensori o database.
• Factorytalk : Rockwell Automation , leader di lunga data nell'automazione, ha prodotto il proprio storico dei dati chiamato Factorytalk per aiutare i propri clienti a raccogliere dati dai processori delle macchine. 
• Aveva : precedentemente noto come Wonderware , AVEVA Historian promette di fornire "accesso aperto" ai dati della macchina come dati di processo, allarmi, eventi e altro ancora.
• Iconics : un attore più piccolo nel mercato dello storico dei dati, i produttori di Iconics promettono di fornire "l'archiviazione ad alta velocità" in modo che la risoluzione dei dati archiviati corrisponda a quella che si verificava originariamente sulla macchina.

Quasi tutti questi fornitori di software includono strumenti di analisi dei dati per accompagnare la loro soluzione di storico dei dati. La scelta della giusta soluzione di raccolta e analisi dei dati per il tuo impianto di produzione dipende in realtà dai controller che utilizzi, da come desideri archiviare i dati e da quanto sei disposto a spendere.

Visualizzazione dati

Lo strumento più diffuso per la raccolta, l'analisi e la visualizzazione dei dati aziendali è Microsoft PowerBI .

PowerBI è un potente strumento di visualizzazione offerto da Microsoft che ti consente di importare dati da molte origini dati diverse. È quindi possibile suddividere e dividere i dati in vari grafici a torta e a barre, grafici a linee, tabelle e altro ancora.

La possibilità di combinare informazioni provenienti da diverse origini dati consente di trovare correlazioni che prima non sarebbero state possibili. Questa è la magia della moderna analisi dei dati. Fornisce la possibilità di ottenere informazioni che non erano mai state possibili prima. Strumenti che consentono di visualizzare i dati da molte fonti.

PowerBI non è l'unica app con la possibilità di manipolare e visualizzare i dati in questo modo. In effetti, esiste un mercato in crescita solo per questi tipi di strumenti. 

I principali strumenti di visualizzazione dei dati oggi includono:

• Metabase : una soluzione open source (gratuita) che si autoproclama per consentire alle persone della tua organizzazione di "porre domande e imparare dai dati".
• Tableau : una popolare piattaforma di visualizzazione dei dati utilizzata in molti settori diversi. È disponibile la connettività^{(Connectivity)} con molte diverse origini dati.
• Whatagraph : popolare tra le agenzie di marketing perché è facile produrre report di facile comprensione. Lo strumento include la generazione automatizzata di report e può inviarli automaticamente via e-mail a chiunque.
• JasperReports : questa è un'altra soluzione di reporting open source. Il suo potere deriva dalla capacità di produrre report in molti formati diversi come documenti stampati, PDF^(PDFs) e report basati sul Web.

L'opzione che decidi di scegliere dipende davvero dall'investimento che tu o la tua organizzazione volete fare. Per fortuna ci sono eccellenti opzioni open source disponibili se è qui che devi iniziare.

Estrazione dei dati

Una delle più potenti nuove tecniche di analisi dei dati è qualcosa chiamato data mining.

Il data^(Data) mining si concentra sull'utilizzo di modelli statistici per estrarre modelli e tendenze da un grande volume di dati al fine di prevedere le tendenze future. 

Le applicazioni in grado di eseguire analisi statistiche di data mining sono altamente specializzate e spesso devono essere personalizzate in base all'applicazione o alla situazione in questione.

I tipi di analisi di data mining includono:

• Analisi esplorativa dei dati^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): implica la ricerca di modelli nei dati al fine di identificare nuove tendenze o apprendere nuove informazioni.
• Analisi dei dati di conferma^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : implica l'utilizzo di tutti i dati raccolti per cercare di determinare se le correlazioni sospette sono vere.

Alcuni dei principali strumenti software di data mining disponibili oggi sul mercato includono:

• Rapid Miner : un eccellente sistema di analisi predittiva open source scritto in Java . È in grado di eseguire l'apprendimento automatico, l'analisi predittiva e l'estrazione di testo.
• Sisense : software con licenza su misura per la business intelligence, con la possibilità di scalare per grandi organizzazioni. Include un eccellente modulo di segnalazione.
• Oracle : uno dei nomi leader nel settore dei dati, Oracle offre funzionalità di data mining all'interno di SQL che consentono alle organizzazioni di utilizzare i dati archiviati in un database Oracle .
• IBM Cognos : questo software è in grado di elaborare grandi volumi di dati per identificare tendenze importanti. Questi possono essere utilizzati per generare report per la gestione o altri.
• SAS : Un altro grande nome nel settore dei dati, Statistical Analysis System ( SAS ) è stato specificamente progettato per estrarre, gestire e persino aggiornare i dati in base ai risultati analitici.

Come puoi vedere, ci sono molte sfaccettature nell'analisi dei dati e gli strumenti che devi utilizzare dipendono davvero da ciò che speri di imparare da quei dati.

I progressi nell'analisi dei dati continuano a progredire ogni anno e qualsiasi azienda o organizzazione che spera di rimanere all'avanguardia nel proprio settore deve rimanere al passo con gli strumenti di analisi dei dati disponibili e utilizzarli al massimo delle loro potenzialità.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most people think of datа 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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