Wanneer de meeste mensen denken aan data-analyse, denken ze aan het manipuleren en analyseren van data in een tool als Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . De realiteit is dat gegevensanalyse een breed scala aan hulpmiddelen en veel verschillende methoden omvat om het verhaal dat de gegevens vertellen te manipuleren en te begrijpen.

Wat is data-analyse? Gegevensanalyse^(Data) wordt heel anders gebruikt als u het hebt over bedrijfsgegevens, productiegegevens, marketinggegevens of gegevens die specifiek zijn voor de branche en het bedrijf waarin u actief bent.

In dit artikel leert u over de verschillende aspecten van gegevensanalyse, wat ze betekenen en hoe ze over het algemeen worden gebruikt.

Gegevensverzameling^{(Data Collection)}

De eerste fase van elke gegevensanalyse is het verzamelen van gegevens. Dit betekent simpelweg het verzamelen van gegevens uit alle bronnen die informatie bevatten die u nodig heeft.

Gegevens kunnen een van de volgende en meer omvatten:

• Controllers voor productiemachines
• Iemand handmatig gegevens invoeren op een computer
• Sensoren die temperatuur, druk en meer meten
• Cloudgebaseerde^{(Cloud based)} gegevensbronnen
• Informatie van internet, zoals weer- of overheidsdatabases
• Databases op uw bedrijfsnetwerk

Een grote uitdaging voor veel organisaties is om erachter te komen welke technische tools beschikbaar zijn om die informatie te verzamelen. Meestal is software nodig om verbinding te maken met dat externe apparaat of die externe gegevensbron en deze vervolgens naar een interne database of een gegevenshistorisch systeem te trekken.

Deze opslagruimtes worden vaak een “datawarehouse” genoemd.

Zodra informatie is verzameld in een datawarehouse binnen een organisatie, kunnen verschillende tools worden gebruikt om de daadwerkelijke data-analyse uit te voeren.

Bedrijfsintelligentie^{(Business Intelligence)}

Zodra de gegevens zijn verzameld, is de volgende stap beslissen wat te doen met al die gegevens. Als het gaat om business intelligence, moeten de benodigde gegevens een organisatie helpen betere zakelijke beslissingen te nemen.

Business Intelligence (BI)-rapporten en -dashboards helpen managers en andere bedrijfsleiders trends beter te begrijpen en inzicht te krijgen in verschillende aspecten van het bedrijf. 

Deze aspecten zijn onder meer:

• Behoeften of beperkingen van de toeleveringsketen
• Kosten verlagen
• Verkoop verbeteren
• Behoeften en gedrag van de klant
• Toekomstige verkoop- of marktvraag voorspellen
• Logistiek en verzending

Door gegevens uit al deze verschillende systemen in uw organisatie te verzamelen, kunt u verbindingen leggen tussen informatie die voorheen misschien nooit mogelijk waren.

Productie-intelligentie^{(Manufacturing Intelligence)}

De moeilijkheid bij het verzamelen van gegevens uit productieprocessen is dat er meestal zo veel van is.

Als u denkt aan een typische productiefaciliteit, verzamelt elke afzonderlijke machine op de werkvloer tientallen tot honderden gegevenspunten, waaronder:

• Temperaturen en drukken
• Onderdelen of product gemaakt
• Gebruikte grondstof
• Slechte onderdelen gesloopt
• Storing tellingen en alarmen

In de meeste gevallen wordt productieapparatuur geautomatiseerd door het gebruik van een programmeerbare logische controller ( PLC ). Deze apparaten sturen niet alleen de apparatuur aan volgens hoe ze zijn geprogrammeerd, maar ze verzamelen en verzamelen ook gegevens van die apparatuur.

Om gegevens uit die PLC's te halen , is software nodig die op een server op hetzelfde netwerk als die PLC's draait . Er zijn veel leveranciers die software hebben geschreven om gegevens uit die controllers en in een gegevenshistoricus of een database te krijgen.

De leiders op het gebied van datahistorici op dit gebied zijn onder meer:

• OSIsoft : Dit bedrijf bestaat al tientallen jaren en omvat "integrators" of stuurprogramma's die gegevens uit bijna elke soort processor, sensor of database kunnen halen.
• Factorytalk : Rockwell Automation , leider op het gebied van automatisering , produceerde hun eigen gegevenshistoricus, Factorytalk genaamd, om hun klanten te helpen gegevens van machineprocessors te verzamelen. 
• Aveva : voorheen bekend als Wonderware , belooft de historicus^{(AVEVA Historian)} van AVEVA "open toegang" te bieden tot machinegegevens zoals procesgegevens, alarmen, gebeurtenissen en meer.
• Iconics : een kleinere speler op de markt voor gegevenshistorici, de makers van Iconics beloven "high-speed archivering" te bieden, zodat de opgeslagen gegevensresolutie overeenkomt met wat oorspronkelijk op de machine gebeurde.

Bijna al deze softwareleveranciers bevatten tools voor gegevensanalyse die bij hun oplossing voor gegevenshistorici passen. Het kiezen van de juiste oplossing voor gegevensverzameling en analyse voor uw productiefaciliteit hangt echt af van de controllers die u gebruikt, hoe u de gegevens wilt opslaan en hoeveel u bereid bent te besteden.

Data visualisatie

De meest populaire tool voor het verzamelen, analyseren en visualiseren van bedrijfsgegevens is Microsoft PowerBI .

PowerBI is een krachtige visualisatietool aangeboden door Microsoft waarmee u gegevens uit veel verschillende gegevensbronnen kunt binnenhalen. U kunt de gegevens vervolgens in verschillende cirkel- en staafdiagrammen, lijngrafieken, tabellen en meer verdelen en in blokjes snijden.

De mogelijkheid om informatie uit verschillende gegevensbronnen te combineren, stelt u in staat correlaties te vinden die voorheen niet mogelijk waren. Dit is de magie van moderne data-analyse. Het biedt de mogelijkheid om inzichten te krijgen die nooit eerder mogelijk waren voor tools waarmee u gegevens uit vele bronnen kunt visualiseren.

PowerBI is niet de enige app die gegevens op deze manier kan manipuleren en visualiseren. In feite is er een groeiende markt voor alleen dit soort tools. 

De toonaangevende tools voor datavisualisatie van vandaag zijn onder meer:

• Metabase : een open-source (gratis) oplossing die zichzelf aanprijst als mensen in uw organisatie "vragen stellen en leren van gegevens".
• Tableau : een populair datavisualisatieplatform dat in veel verschillende industrieën wordt gebruikt. Connectiviteit^{(Connectivity)} met veel verschillende gegevensbronnen is beschikbaar.
• Whatagraph : populair bij marketingbureaus omdat het gemakkelijk is om gemakkelijk te begrijpen rapporten te maken. De tool omvat het automatisch genereren van rapporten en kan deze automatisch naar iedereen e-mailen.
• JasperReports : Dit is een andere open-source rapportageoplossing. Zijn kracht komt van de mogelijkheid om rapporten in veel verschillende formaten uit te voeren, zoals afgedrukte documenten, PDF's en webgebaseerde rapporten.

Welke optie u kiest, hangt echt af van de investering die u of uw organisatie wil doen. Gelukkig zijn er uitstekende open-source opties beschikbaar als dat is waar je moet beginnen.

Datamining

Een van de krachtigste nieuwe technieken voor gegevensanalyse is iets dat datamining wordt genoemd.

Datamining^(Data) richt zich op het gebruik van statistische modellering om patronen en trends uit een grote hoeveelheid gegevens te halen om toekomstige trends te voorspellen. 

De toepassingen die statistische analyse van datamining kunnen uitvoeren, zijn zeer gespecialiseerd en moeten vaak worden aangepast aan de betreffende toepassing of situatie.

Soorten datamining-analyse zijn onder meer:

• Exploratory Data Analysis ( EDA ): Hierbij wordt gezocht naar patronen in gegevens om nieuwe trends te identificeren of nieuwe informatie te leren.
• Confirmatory Data Analysis ( CDA : dit houdt in dat alle verzamelde gegevens worden gebruikt om te proberen vast te stellen of vermoede correlaties waar zijn.

Enkele van de toonaangevende softwaretools voor datamining die momenteel op de markt zijn, zijn onder meer:

• Rapid Miner : een uitstekend open-source voorspellend analysesysteem geschreven in Java . Het is in staat tot machine learning, voorspellende analyse en tekstmining.
• Sisense : gelicentieerde software op maat gemaakt voor business intelligence, met de mogelijkheid om op te schalen voor grote organisaties. Het bevat een uitstekende rapportagemodule.
• Oracle : Oracle , een van de toonaangevende namen in de data-industrie, biedt datamining-functie binnen SQL waarmee organisaties gegevens kunnen gebruiken die zijn opgeslagen in een Oracle - database.
• IBM Cognos : deze software kan grote hoeveelheden gegevens verwerken om belangrijke trends te identificeren. Deze kunnen worden gebruikt om rapporten voor het management of anderen te genereren.
• SAS : een andere grote naam in de data-industrie, het Statistical Analysis System ( SAS ) is speciaal ontworpen om gegevens te ontginnen, te beheren en zelfs bij te werken op basis van analytische resultaten.

Zoals je kunt zien, zijn er veel facetten aan data-analyse en de tools die je moet gebruiken, hangen echt af van wat je hoopt te leren van die data.

De vooruitgang in data-analyse blijft elk jaar toenemen, en elk bedrijf of organisatie die hoopt voorop te blijven lopen in hun branche, moet op de hoogte blijven van de beschikbare tools voor data-analyse en deze optimaal gebruiken.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most people think of data 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.

Related posts

• Xcode voor Windows (8 beste tools om iOS-apps op pc te ontwikkelen)

• Wat is de beste conference call-service - de beste apps vergeleken?

• De 5 beste blauwlichtfilter-apps voor Windows, Mac en Linux

• 4 Beste Port Forwarding-software-apps en hoe ze te gebruiken

• De 10 beste privacy-extensies voor Chrome (2022)

• Avast Online Security Extension: is het de moeite waard om te gebruiken?

• 6 beste schijfruimte-analyzers om verloren gigabytes te vinden

• Automatisch aanvullen van Google Chrome: een complete gids

• 5 beste gratis wegwerp-e-mailaccounts

• 7 Beste Bloatware Removal Tools voor Windows

• De beste apps om internetgebruik te controleren

• 7 beste gratis pdf-schrijvers en -printers

• Werkt het Windows-bestandsherstel van Microsoft? We hebben het getest.

• De 7 beste GIF-compressor- en optimalisatietools

• 8 Beste gratis OCR-software-apps om afbeeldingen naar tekst te converteren

• iMyFone Fixppo Review - Is het de beste iPhone-herstelsoftware?

• De 19 beste Windows Powershell-sneltoetsen

• Automatisch bestanden verplaatsen, verwijderen of kopiëren in Windows

• 6 beste apps om de CPU-temperatuur te controleren in Windows 11/10

• Beste wachtwoordhulpmiddelen om de beveiliging te vergroten en uw gegevens veilig te houden