Zrozumienie istoty danych na głębszym poziomie jest kluczowe dla stworzenia firmy odnoszącej sukcesy. Analiza danych to proces, podczas którego surowe dane stają się użyteczną wiedzą, na podstawie której można działać. Technologia Intel® działa na każdym etapie potoku danych, aby ułatwić firmom gromadzenie i analizowanie danych praktycznie w każdym celu.
W przypadku firm i wszelkiego rodzaju organizacji przekształcanie danych w przydatne do działania informacje może mieć wpływ na zmaganie się z problemami lub prosperowanie przedsiębiorstwa. Maksymalizacja wartości informacji wymaga analizy danych — procesu, w którym surowe dane są analizowane w celu wyciągnięcia wniosków.
Podczas gdy prawie każda firma analizuje jakieś dane, nowoczesna analiza zapewnia bezprecedensowy poziom zrozumienia i wiedzy. Jak daleko Twoja firma posunęła się w kierunku kultury opartej na danych oraz analizie i jaki jest następny krok?
Wszystko zaczyna się od potoku danych.
Zrozumienie potoku danych
Stworzenie dobrze rozwiniętego podejścia do analizy danych jest procesem ewolucyjnym wymagającym czasu i zaangażowania. Dla przedsiębiorstw, które chcą zrobić kolejny krok, bardzo ważne jest zrozumienie potoku danych oraz cyklu życia danych przechodzących przez ten potok.
- Pozyskiwanie: gromadzenie danych
Pierwszym etapem potoku danych jest pozyskiwanie. Na tym etapie dane są zbierane ze źródeł i przenoszone do systemu, w którym mogą być przechowywane. Dane mogą być gromadzone jako ciągły strumień lub jako seria nieciągłych zdarzeń.
W przypadku większości danych niestrukturalnych — firma IDC szacuje, że od 80 do 90%1 — pozyskiwanie jest zarówno początkiem, jak i końcem cyklu życia danych. Te informacje, zwane „ciemnymi danymi”, są pozyskiwane, ale nigdy nie są analizowane ani wykorzystywane do wywierania wpływu na resztę firmy.
Obecnie jeden z największych trendów w zaawansowanej analizie danych zaczyna się już na etapie pozyskiwania. W takich przypadkach analiza danych strumieniowych w czasie rzeczywistym odbywa się równolegle z procesem pozyskiwania. Jest to znane jako analiza brzegowa i wymaga wysokiej wydajności obliczeniowej przy niskim zużyciu energii. Do analizy brzegowej często wykorzystuje się urządzenia IoT oraz czujniki, które gromadzą informacje z urządzeń, w tym maszyn przemysłowych, miejskich latarni ulicznych, sprzętu rolniczego i innych powiązanych rzeczy.
- Przygotowanie: przetwarzanie danych
Kolejnym etapem potoku danych jest przygotowanie danych do wykorzystania oraz przechowywanie informacji w systemie dostępnym dla użytkowników i aplikacji. Aby zmaksymalizować jakość danych, należy je wyczyścić i przekształcić w informacje, do których łatwo można uzyskać dostęp i szybko wykonać zapytanie.
Zazwyczaj informacje są przygotowywane i przechowywane w bazie danych. Do zrozumienia i analizy danych w różnych formatach i do różnych celów wykorzystuje się różne typy baz danych. Systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych SQL*, takie jak SAP HANA* lub Oracle DB*, zazwyczaj obsługują zestawy danych strukturalnych. Może to obejmować informacje finansowe, weryfikację poświadczeń lub śledzenie zamówień. Do obciążeń niestrukturalnych danych oraz analizy w czasie rzeczywistym częściej wykorzystuje się bazy danych NoSQL*, takie jak Cassandra i HBase.
Optymalizacja tego etapu potoku danych wymaga wydajności obliczeniowej i pamięci, a także zarządzania danymi w celu szybszego wykonywania zapytań do bazy. Wymaga również skalowalności, aby pomieścić duże ilości danych. Dane mogą być przechowywane i warstwowane według pilności oraz przydatności, tak aby umożliwić jak najszybszy dostęp do najbardziej krytycznych danych.
Technologie Intel® obsługują niektóre z obecnych przypadków użycia baz danych, które wykorzystują większość pamięci masowej i intensywnie korzystają z pamięci. Dzięki dyskom Intel® Optane™ Solid State Drive Alibaba Cloud* było w stanie zapewnić 100 TB pojemności dla każdej instancji POLARDB.
- Analiza: modelowanie danych
Na kolejnym etapie potoku danych przechowywane dane są analizowane i tworzone są algorytmy modelowania. Dane mogą być analizowane przez kompleksową platformę analityczną taką jak SAP, Oracle lub SAS, lub przetwarzane na dużą skalę przez narzędzia takie jak Apache Spark*.
Przyspieszenie i zmniejszenie kosztów w tej fazie potoku danych ma kluczowe znaczenie dla przewagi konkurencyjnej. Biblioteki i zestawy narzędzi mogą skrócić czas oraz zmniejszyć koszty rozwoju. Tymczasem optymalizacje sprzętu i oprogramowania mogą pomóc obniżyć koszty serwerów oraz centrum danych, skracając czas odpowiedzi.
Technologie, takie jak analityka w pamięci, mogą rozszerzyć możliwości analizy danych i sprawić, że inwestycje w analitykę będą bardziej opłacalne. Dzięki firmie Intel firma chemiczna Evonik uzyskała 17-krotnie szybsze ponowne uruchomienie tabel danych SAP HANA*2
- Działanie: podejmowanie decyzji
Po pozyskaniu, przygotowaniu i przeanalizowaniu danych można działać na ich podstawie. Wizualizacja danych i sporządzanie sprawozdań pomaga przedstawić wyniki analizy.
Przekształcenie tych wyników w analitykę biznesową, na podstawie której można szerzej działać, zazwyczaj wymagało, aby były one zinterpretowane przez ekspertów lub analityków danych. Jednakże, w oparciu o dane analityczne, firmy zaczęły wykorzystywać sztuczną inteligencję do automatyzacji działań, takich jak wysyłanie ekipy konserwacyjnej lub zmiana temperatury w pomieszczeniu.
Aby uzyskać bardziej szczegółowe zasoby na temat potoku danych i tego, jak organizacje mogą rozwijać swoje możliwości analityczne, przeczytaj nasz e-book pt. „Od danych do wiedzy: maksymalizacja potoku danych”.
Jak daleko Twoja firma posunęła się w kierunku kultury opartej na danych oraz analizie i jaki jest następny krok?
Cztery rodzaje analizy danych
Analizę danych można podzielić na cztery podstawowe rodzaje: analiza deskryptywna, diagnostyczna, predykcyjna i preskryptywna. Są to kroki w kierunku dojrzałości analitycznej. Każdy krok skraca dystans między fazami „analizy” i „działania” w potoku danych.
- Analiza deskryptywna
Analiza opisowa służy do podsumowania i wizualizacji danych historycznych. Innymi słowy, informuje firmy o tym, co się już wydarzyło.
Najprostszy rodzaj analizy, analiza deskryptywna, może być tak podstawowa, jak wykres analizujący zeszłoroczne dane dotyczące sprzedaży. Każdy wysiłek analityczny zależy od solidnego fundamentu opartego na analizie deskryptywnej. Wiele firm nadal polega głównie na tej formie analizy, która obejmuje pulpity nawigacyjne, wizualizację danych i narzędzia do raportowania.
- Analiza diagnostyczna
W miarę dojrzewania działań analitycznych firmy zaczynają zadawać coraz trudniejsze pytania dotyczące ich danych historycznych. Analiza diagnostyczna bada nie tylko to, co się stało, ale dlaczego się to stało. Aby przeprowadzić analizę diagnostyczną, analitycy muszą być w stanie zadać szczegółowe pytania w celu zidentyfikowania tendencji i przyczyn.
Korzystając z analizy diagnostycznej, można odkryć nowe zależności między zmiennymi: w przypadku firmy produkującej odzież sportową rosnące dane dotyczące sprzedaży na Środkowym Zachodzie mogą korelować ze słoneczną pogodą. Analiza diagnostyczna dopasowuje dane do wzorców i wyjaśnia dane nietypowe lub odstające od reszty.
- Analiza predykcyjna
Podczas gdy dwa poprzednie rodzaje analizy badają dane historyczne, zarówno analiza predykcyjna, jak i preskryptywna zajmują się przyszłością. Analiza predykcyjna tworzy prognozę prawdopodobnych wyników na podstawie zidentyfikowanych tendencji i modeli statystycznych opartych na danych historycznych.
Opracowanie strategii na podstawie analizy predykcyjnej wymaga budowania i walidacji modelu w celu stworzenia zoptymalizowanych symulacji tak, aby osoby podejmujące decyzje biznesowe mogły osiągnąć najlepsze wyniki. Uczenie maszynowe jest powszechnie wykorzystywane do analizy predykcyjnej i tworzenia modeli szkoleniowych na wysoce skalowanych zestawach danych w celu generowania bardziej inteligentnych prognoz.
- Analiza preskryptywna
Innym zaawansowanym rodzajem analizy jest analiza preskryptywna. Dzięki analizie preskryptywnej, która zaleca najlepsze rozwiązanie na podstawie analizy predykcyjnej, ewolucja w kierunku podejmowania decyzji opartych na danych jest zakończona.
Analiza preskryptywna w dużej mierze opiera się na analityce uczenia maszynowego i sieciach neuronowych. Te obciążenia działają na wysokiej wydajności obliczeniowej i pamięci. Ten rodzaj analizy wymaga solidnych podstaw opartych na pozostałych trzech typach analiz i może być wykonywany tylko przez firmy posiadające wysoce rozwiniętą strategię analityczną, które są gotowe zaangażować znaczne zasoby w ten wysiłek.
Przypadki użycia analizy danych
Technologia Intel® zmienia sposób przeprowadzania analiz w nowoczesnych przedsiębiorstwach. Dzięki przypadkom użycia obejmującym wiele branż — i na całym świecie — firma Intel® nieustannie rozwija analizę, pomagając firmom w optymalizacji wydajności i opłacalności.
- Produkcja
W przypadku producentów samochodów kontrola jakości oszczędza pieniądze — i ratuje życie. W zautomatyzowanej fabryce firmy Audi analitycy korzystali z próbkowania, aby zapewnić jakość spoiny. Wykorzystując analizę predykcyjną na brzegu sieci, opartą na oprogramowaniu Intel® Industrial Edge Insights, producent może automatycznie sprawdzać każdą spoinę, w każdym samochodzie i przewidywać problemy ze spoiną podczas jej wykonywania na podstawie odczytów czujników.
- Służba zdrowia
Szkolenie sztucznej inteligencji w zakresie odczytywania zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej może pomóc pacjentom i lekarzom szybciej uzyskać diagnozę. Wykorzystując skalowalne procesory Intel® Xeon® do zasilania sieci neuronowej, organizacja badawcza SURF skróciła czas szkolenia z jednego miesiąca do sześciu godzin, jednocześnie zwiększając dokładność.
- Telekomunikacja
Smartfony i mobilny internet stworzyły bezprecedensowe ilości danych mobilnych. Aby poprawić doświadczenia klientów, firma telekomunikacyjna Bharati Airtel wdrożyła zaawansowaną analizę sieci przy użyciu procesorów Intel® Xeon® oraz dysków Intel® SSD w celu szybszego wykrywania i naprawiania problemów z siecią.
Technologie Intel® do analizy
Dzięki szerokiemu ekosystemowi technologii i partnerów, którzy pomagają firmom tworzyć rozwiązania jutra, firma Intel zapewnia zaawansowane narzędzia analityczne dla przedsiębiorstw na całym świecie. Od centrum danych do brzegu sieci, firma Intel pracuje w każdym punkcie ekosystemu analitycznego, aby zapewnić maksymalną wartość i wydajność.
- Skalowalne procesory Intel® Xeon® umożliwiają analizę ogromnych ilości danych z dużą prędkością zarówno na brzegu sieci, w centrum danych, jak i w chmurze.
- Technologia Intel® Optane™ reprezentuje rewolucyjne podejście do pamięci i pamięci masowej, które pomaga uporać się z wąskim gardłem w sposobie przenoszenia oraz przechowywania danych.
- Układy Intel® FPGAzapewniają przyspieszenie w centrum danych, aby skrócić czas odpowiedzi.
- Rozwiązania Intel® Select są sprawdzone pod kątem optymalnej wydajności, eliminując domysły i przyspieszając wdrażanie rozwiązań.