Lorsque la plupart des gens pensent à l'analyse des données, ils pensent à la manipulation et à l'analyse des données dans un outil comme Microsoft Excel^{(like Microsoft Excel)} . La réalité est que l'analyse des données englobe un large éventail d'outils et de nombreuses méthodes différentes pour manipuler et comprendre l'histoire que racontent les données.

Qu'est-ce que l'analyse des données ? L'analyse de données^(Data) est utilisée très différemment si vous parlez de données commerciales, de données de fabrication, de données marketing ou de données spécifiques à l'industrie et à l'entreprise que vous exploitez.

Dans cet article, vous découvrirez les différents aspects de l'analyse des données, ce qu'ils signifient et comment ils sont généralement utilisés à tous les niveaux.

Collecte de données^{(Data Collection)}

La première étape de toute analyse de données est la collecte de données. Cela signifie simplement collecter des données à partir de toutes les sources qui contiennent les informations dont vous avez besoin.

Les données peuvent inclure l'un des éléments suivants et plus :

• Contrôleurs de machines de fabrication
• Quelqu'un saisit manuellement des données dans un ordinateur
• Des capteurs qui mesurent la température, la pression, etc.
• ^{(Cloud based)}Sources de données basées sur le cloud
• Informations provenant d'Internet comme la météo ou les bases de données gouvernementales
• Bases^(Databases) de données hébergées sur le réseau de votre entreprise

Un défi majeur pour de nombreuses organisations consiste à déterminer quels outils techniques sont disponibles pour recueillir ces informations. La plupart du temps, un logiciel est nécessaire pour se connecter à cet appareil distant ou à cette source de données, puis les extraire dans une base de données interne ou un système d'historique des données.

Ces zones de stockage sont souvent appelées « entrepôt de données ».

Une fois les informations collectées dans un entrepôt de données au sein d'une organisation, divers outils peuvent être utilisés pour effectuer l'analyse des données proprement dite.

L'intelligence d'entreprise^{(Business Intelligence)}

Une fois les données collectées, l'étape suivante consiste à décider quoi faire de toutes ces données. En matière d'informatique décisionnelle, les données requises doivent aider une organisation à prendre de meilleures décisions commerciales.

Les rapports et les tableaux de bord de Business Intelligence (BI) aident les managers et autres chefs d'entreprise à mieux comprendre les tendances et à mieux comprendre les différents aspects de l'entreprise. 

Ces aspects comprennent :

• Besoins ou limites de la chaîne d'approvisionnement
• Réduction des coûts
• Améliorer les ventes
• Besoins et comportements des clients
• Prédire les ventes futures ou les demandes du marché
• Logistique et expédition

La collecte de données à partir de tous ces différents systèmes dans votre organisation vous permet d'établir des liens entre des informations qui n'auraient peut-être jamais été possibles auparavant.

Intelligence manufacturière^{(Manufacturing Intelligence)}

La difficulté lorsqu'il s'agit de collecter des données à partir des processus de fabrication est qu'il y en a généralement tellement.

Si vous pensez à une installation de fabrication typique, chaque machine de l'atelier collecte des dizaines à des centaines de points de données, notamment :

• Températures et pressions
• Pièces ou produit fabriqué
• Matière première utilisée
• Pièces défectueuses mises au rebut
• Décompte des dysfonctionnements et alarmes

Dans la plupart des cas, l'équipement de fabrication est automatisé à l'aide d'un contrôleur logique programmable ( PLC ). Non seulement ces appareils font fonctionner l'équipement en fonction de la façon dont ils sont programmés, mais ils collectent et collectent également des données à partir de cet équipement.

L'extraction des données de ces automates^(PLCs) implique un logiciel qui s'exécute sur un serveur sur le même réseau que ces automates^(PLCs) . De nombreux fournisseurs ont écrit des logiciels pour extraire les données de ces contrôleurs et les transférer dans un historique des données ou une base de données.

Les leaders de l'historisation des données dans ce domaine incluent :

• OSIsoft : Cette société existe depuis des décennies et comprend des « intégrateurs » ou des pilotes capables d'extraire des données de presque tous les types de processeurs, de capteurs ou de bases de données.
• Factorytalk : Rockwell Automation , leader de longue date de l'automatisation, a produit son propre historien de données appelé Factorytalk pour aider ses clients à collecter les données des processeurs des machines. 
• Aveva : Anciennement connu sous le nom de Wonderware , l' AVEVA Historian promet de fournir un "accès ouvert" aux données de la machine telles que les données de processus, les alarmes, les événements, etc.
• Iconics : un acteur plus petit sur le marché de l'historisation des données, les fabricants d'Iconics promettent de fournir un "archivage à grande vitesse" afin que la résolution des données stockées corresponde à ce qui s'est produit à l'origine sur la machine.

Presque tous ces fournisseurs de logiciels incluent des outils d'analyse de données pour accompagner leur solution d'historisation des données. Le choix de la bonne solution de collecte et d'analyse de données pour votre usine de fabrication dépend vraiment des contrôleurs que vous utilisez, de la manière dont vous souhaitez stocker les données et du montant que vous êtes prêt à dépenser.

Visualisation de données

L'outil le plus populaire pour collecter, analyser et visualiser les données d'entreprise est Microsoft PowerBI .

PowerBI est un puissant outil de visualisation proposé par Microsoft qui vous permet d'importer des données provenant de nombreuses sources de données différentes. Vous pouvez ensuite découper et découper les données sur divers graphiques à secteurs et à barres, graphiques linéaires, tableaux, etc.

La possibilité de combiner des informations provenant de diverses sources de données vous permet de trouver des corrélations qui n'auraient pas été possibles auparavant. C'est la magie de l'analyse de données moderne. Il offre la possibilité d'obtenir des informations qui n'étaient jamais possibles auparavant avec des outils qui vous permettent de visualiser des données provenant de nombreuses sources.

PowerBI n'est pas la seule application capable de manipuler et de visualiser les données de cette manière. En fait, il existe un marché en pleine croissance pour ces types d'outils. 

Les principaux outils de visualisation de données actuels incluent :

• Metabase : Une solution open-source (gratuite) qui se vante de permettre aux membres de votre organisation de "poser des questions et d'apprendre à partir des données".
• Tableau : une plate-forme de visualisation de données populaire utilisée dans de nombreux secteurs différents. La connectivité^{(Connectivity)} avec de nombreuses sources de données différentes est disponible.
• Whatagraph : Populaire parmi les agences de marketing car il est facile de produire des rapports faciles à comprendre. L'outil inclut la génération automatisée de rapports et peut les envoyer automatiquement par e-mail à n'importe qui.
• JasperReports : Il s'agit d'une autre solution de reporting open source. Sa puissance provient de la possibilité de générer des rapports dans de nombreux formats différents, tels que des documents imprimés, des PDF^(PDFs) et des rapports Web.

L'option que vous décidez d'opter dépend vraiment de l'investissement que vous ou votre organisation souhaitez faire. Heureusement, il existe d'excellentes options open source disponibles si c'est là que vous devez commencer.

Exploration de données

L'une des nouvelles techniques d'analyse de données les plus puissantes est ce qu'on appelle l'exploration de données.

L'exploration de données^(Data) se concentre sur l'utilisation de la modélisation statistique pour extraire des modèles et des tendances d'un grand volume de données afin de prédire les tendances futures. 

Les applications capables d'effectuer des analyses statistiques d'exploration de données sont hautement spécialisées et doivent souvent être personnalisées en fonction de l'application ou de la situation en question.

Les types d'analyse d'exploration de données comprennent :

• Analyse exploratoire des données^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ) : Cela implique la recherche de modèles dans les données afin d'identifier de nouvelles tendances ou d'apprendre de nouvelles informations.
• Analyse des données de confirmation^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : Cela implique d'utiliser toutes les données collectées pour essayer de déterminer si les corrélations suspectées sont vraies.

Certains des principaux outils logiciels d'exploration de données disponibles sur le marché aujourd'hui incluent :

• Rapid Miner : Un excellent système d'analyse prédictive open-source écrit en Java . Il est capable d'apprentissage automatique, d'analyse prédictive et d'exploration de texte.
• Sisense : Logiciel sous licence conçu pour l'informatique décisionnelle, avec la capacité d'évoluer pour les grandes organisations. Il comprend un excellent module de rapport.
• Oracle : l'un des principaux noms de l'industrie des données, Oracle propose une fonctionnalité d'exploration de données dans SQL qui permet aux organisations d'utiliser les données stockées dans une base de données Oracle .
• IBM Cognos : Ce logiciel est capable de traiter de gros volumes de données pour identifier les tendances importantes. Ceux-ci peuvent être utilisés pour générer des rapports pour la direction ou autres.
• SAS : autre grand nom de l'industrie des données, le système d'analyse statistique^{(Statistical Analysis System)} ( SAS ) a été spécialement conçu pour extraire, gérer et même mettre à jour les données en fonction des résultats analytiques.

Comme vous pouvez le constater, l'analyse des données comporte de nombreuses facettes et les outils que vous devez utiliser dépendent vraiment de ce que vous espérez apprendre de ces données.

Les progrès de l'analyse de données continuent de progresser chaque année, et toute entreprise ou organisation qui espère rester en tête dans son secteur doit rester au courant des outils d'analyse de données disponibles et les utiliser au maximum de leur potentiel.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When most peoрle think of data analysis, theу think of manipulating and analуzing 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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