Программы для аналитики превращают огромные массивы данных в понятные и полезные знания, открывая новые горизонты для бизнеса. Разбираем, какие технологии, языки программирования и фреймворки используются при их создании.
Программы для аналитики — это специальное ПО и другие инструменты, которые помогают анализировать данные, строить гипотезы, принимать обоснованные бизнес-решения (сам подход называется data-driven). Финансы, маркетинг, управление проектами — вот самые частые сценарии использования программ для аналитики данных.
В разрезе бизнеса программы для анализа это, прежде всего, Business Intelligence. Эти инструменты еще сокращенно называют аббревиатурой BI.
Business Intelligence (BI) — это аналитические системы, которые собирают и анализируют данные о бизнесе. Они помогают выстраивать целостную картину состояния компании, показывая статистику продаж, эффективность рекламных каналов и другие важные показатели. Причем для каждой конкретной компании могут быть абсолютно свои, индивидуальные показатели.
Типичные маркеры BI-систем — разберем ниже.
Примеры и сценарии использования BI-платформ
В голову сразу приходит объединение информации из множества источников в одном отчете. Что это в маркетинге? Правильно — Сквозная аналитика!
BI-аналитика позволяет:
- Подключать информацию о товарах, продажах и остатках на складе для анализа эффективности бизнеса.
- Связывать информацию по определенным признакам на дашбордах.
- Выводить сводные данные по каждому аккаунту отдельно (склейка рекламных аккаунтов, например).
- Смотреть бизнес-статистику не только по кликам и продажам, но и в разрезе регионов, возраста, пола и других метрик.
Для чего нужен анализ данных бизнесу
Если просто, то анализ данных помогает руководству компании принимать правильные решения. Например, если вы хотите открыть новый магазин, анализ данных о продажах в других магазинах может подсказать, какие товары будут пользоваться спросом в нужном вам районе.
А еще анализ данных нужен для того, чтобы компании могли вовремя замечать тренды, контролировать ситуацию на рынке и прогнозировать успешность проектов
Сама работа дата-аналитика заключается в сборе, обработке, анализе и интерпретации больших данных. Но это не самое сложное. Гораздо сложнее находить скрытые причинно-следственные связи и демонстрировать руководству наглядные выводы — для принятия объективных бизнес-решений.
Основные задачи дата-аналитика:
- Сбор и обработка данных.
- Выявление взаимосвязей между различными показателями.
- Прогнозирование тенденций.
- Предоставление рекомендаций для улучшения бизнес-процессов.
Аналитики данных используют самые разнообразные инструменты и методы — от статистики с математикой до последних разработок в машинном обучении. Цель — преобразовать сырые данные (называются они raw) в полезную информацию, которую можно использовать для принятия обоснованных решений. Это также обязанности data-аналитика.
Программы для анализа и обработки данных
Программы для анализа данных нужны, чтобы собирать и хранить информацию, обрабатывать ее по заданным параметрам, визуализировать результаты, прогнозировать будущие тенденции на основе имеющихся данных.
Рассмотрим самые известные программы такого типа. Вот примеры BI-программ и онлайн-сервисов :
Перечисленные программы — универсальные (кроме K50). Например, маркетолог (после грамотной настройки) сможет видеть данные по всем рекламным кампаниям в одном окне, анализировать их эффективность и перенаправлять бюджет. И делать еще сотни вещей в несколько кликов. Очень удобно и главное — быстро.
Yandex DataLens
Yandex DataLens — инструмент для аналитики данных, который позволяет создавать визуальные отчеты и дашборды на основе данных из различных источников. Предоставляет возможность легко анализировать данные, выявлять тренды, делать прогнозы.
Плюсы:
- Интерфейс интуитивно понятен, что делает его доступным для пользователей без специальных знаний в области аналитики данных.
- Поддерживает различные типы данных и источников данных, что позволяет пользователям работать с различными типами информации.
- Предоставляет широкий выбор инструментов для визуализации данных, таких как графики, диаграммы и таблицы.
- Может быть интегрирован с другими сервисами Яндекса: Метрикой и Yandex.Cloud.
Минусы:
- Достаточный функционал для решения сложных задач аналитики данных.
- Слабая поддержка.
DataLens хорошо подходит для создания простых отчетов и дашбордов, а также для анализа небольших объемов данных. Но если вам нужна более сложная аналитика данных или работа с большими объемами информации, то лучше рассмотреть другие программы — Tableau, Power BI или QlikView.
Looker Studio (от Google)
Looker Studio (ранее Google Data Studio) — это сервис экосистемы Google для визуализации данных. Предназначен для создания отчетов и дашбордов, которые помогают маркетологам, аналитикам и специалистам по рекламе. Главный конек Looker Studio — понятные и красивые отчёты заказчикам и руководителям.
Плюсы Looker Studio:
- бесплатный доступ с аккаунтом Google;
- простой и понятный интерфейс;
- готовые шаблоны отчетов;
- набор коннекторов для вывода данных со сторонних площадок;
- инструменты брендинга дашбордов.
Минусы Looker Studio:
- некоторые коннекторы платные;
- скорость работы может быть медленной при большом количестве данных;
- нельзя подтянуть данные со всех источников без дополнительных коннекторов.
Альтернативой Looker Studio является Power BI от Microsoft. Он платный, но предлагает больше возможностей для работы с данными.
K50 Оптимизатор
K50 Оптимизатор — это ПО для автоматизации управления ставками в Яндекс Директ (а также Google AdsO) + сервисов для управления рекламными кампаниями в социальных сетях.
Плюсы:
- оптимизация рекламных кампаний по заданным KPI;
- контроль бюджета;
- создание объявлений на основе фидов;
- интеграция с популярными рекламными площадками и сервисами аналитики.
Минусы:
- отсутствие бесплатного тарифа;
- сложность настройки и управления для новичков.
Программа лучше всего подходит для крупных рекламодателей и агентств, которые хотят оптимизировать свои рекламные кампании, по максимуму контролировать бюджет. Для небольших проектов и стартапов часто удобнее та же eLama, например.
Другие программы и сервисы
И еще несколько программ BI одной строкой:
- Jupyter Notebook — мультифункциональный сервис на основе Python для работы с данными;
- DBeaver — программа для интеграции с различными базами данных, такими как MySQL и Oracle;
- Яндекс Метрика — стандартный инструмент для анализа сайтов.
- Visual Studio Code — редактор кода с возможностью установки расширений и языков программирования;
- Mixpanel — инструмент аналитики поведения пользователей;
- Amplitude — улучшенная версия Mixpanel с сотнями полезных опций;
- Data.ai — сервис для отслеживания количества открытий и загрузок мобильных приложений, средней продолжительности сеанса и точек выхода пользователей;
- Adjust — оптимизатор процессов продвижения продукта. Собирает данные о переходах на страницу приложения;
- Miro и Visio — онлайн-решения для описания процессов, создания блок-схем, генерации инфографики и решения других задач .
Приложения для структурирования информации — это программы или онлайн-сервисы, которые помогают организовать и систематизировать данные. К этой категории приложений можно отнести и вышеупомянутый Excel (а также Google Sheets), менеджеры заметок, программы для создания презентаций, органайзеры и так далее. Все это — приложение для структурирования информации (в том или ином виде).
Как правило, приложения для структурирования информации визуализируют данные с помощью диаграмм, графиков, схем или иных визуалов. Кстати, майндмэппинг и инфографика — это также способ представления структурированных данных.
В TexTerra мы используем программы для аналитики данных во многих направлениях работы. Например — при настройке рекламы в «Яндекс.Директ». Ведь чем больше данных об аудитории мы имеем, тем ниже будет стоимость привлечения нового клиента.
Языки, инструменты и технологии для обработки данных
Здесь рассмотрим конкретные инструменты, которые работают в программах для аналитики, что называется, под капотом.
Python
Язык программирования, который широко используется в анализе данных. Python обладает мощными возможностями для обработки данных, для решения задач machine learning и обучения соответствующих алгоритмов.
R
Еще один язык программирования, но в отличие от того же Python, R — сугубо статистический. Здесь доступны методы корреляции, линейной и логистической регрессии, дисперсионного и регрессионного анализа. R обладает большим количеством пакетов и библиотек, которые облегчают выполнение различных задач (статистический анализ, визуализация данных и машинное обучение).
Apache Spark
Популярный фреймворк, который позволяет обрабатывать большие объёмы данных в реальном времени. Spark особенно полезен для работы с потоковыми данными и выполнения задач машинного обучения.
MongoDB
Документоориентированная система управления БД. Используется для хранения и обработки больших объемов неструктурированных данных. MongoDB особенно полезна для работы с данными, которые имеют сложную структуру или динамически изменяются.
SQL
Язык структурированных запросов, используемый для работы с реляционными базами данных. Простыми словами, SQL позволяет извлекать, обновлять, удалять и добавлять данные в таблицы БД. SQL мастхэв когда дело касается анализа и обработки больших объёмов данных.
Говоря об инструмента программ для аналитики данных, нельзя не упомянуть эти важные библиотеки:
- Pandas — используется для анализа неструктурированных данных.
- NumPy — для работы с однородными многомерными массивами.
- Matplotlib и Seaborn — для визуализации данных в разных формах.
Бонус: систематизация данных — примеры программ
Программы для систематизации данных нужны, чтобы удобно хранить, искать и обрабатывать информацию. Мы специально рассмотрим ПО для простого пользователя, а не инструменты систематизации, которые могут пригодиться разработчику, например, ML-инженеру.
- CCleaner — самый очевидный пример программы для систематизации данных. Эта программа очищает жесткий диск от ненужных файлов и ускоряя работу всей системы.
- SpaceSniffer — для анализа иерархии папок. Например, вам нужно быстро найти большие файлы.
- Wunderlist — для создания списков задач и управления проектами.
- OneNote — для хранения и систематизации заметок, идей или планов.
Коротко о главном
- Программы для аналитики — это сервисы, которые помогают мониторить показатели организации и анализировать эффективность бизнес-моделей.
- Все программы для аналитики можно разделить на три категории: маркетинговую, продуктовую и сквозную аналитику. Они нужны бизнесу для контроля и управления, тестирования гипотез, роста конверсии
- При помощи программы аналитики можно делать прогнозирование продаж.
- Веб-аналитика, CRM-системы, аналитика мобильных приложений — вот типичные программы такого типа.
Читайте также:
Сквозная аналитика для чайников: подводные камни и тонкости настройки
Анализируй это: 56 статей, которые научат разбираться в веб-аналитике