Ngành Phân tích Dữ liệu đang là một trong những nghề Hot nhất và đang phát triển nhanh trên toàn thế giới. Theo phát triển, đang có rất nhiều công cụ Phân tích Dữ liệu – cả trả tiền và miễn phí. các công cụ đều ưu điểm, sức mạnh khác nhau và để lựa chọn ra công cụ tốt nhất là không hề đơn giản. Show
Ngành Phân tích Dữ liệu đang là một trong những nghề Hot nhất và đang phát triển nhanh trên toàn thế giới. Theo phát triển, đang có rất nhiều công cụ Phân tích Dữ liệu – cả trả tiền và miễn phí. các công cụ đều ưu điểm, sức mạnh khác nhau và để lựa chọn ra công cụ tốt nhất là không hề đơn giản. Bài viết này sẽ giúp bạn chọn ra 10 công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất dựa trên lượng người dùng và độ phổ biến. Nhưng trước khi đi đến với 10 công cụ phân tích dữ liệu này. Bạn cần hiểu rõ lý do vì sao phân tích dữ liệu lại ngày càng phát triển trong kinh doanh như vậy. 1. Phân tích dữ liệu là gì?Trước tiên, chúng ta cần làm rõ khái niệm về Data Analysis – phân tích dữ liệu là gì. Nói một cách ngắn gọn, phân tích dữ liệu là quá trình chọn lọc dữ liệu; rồi sau đó tìm kiếm, thu thập thông tin quan trọng và tổng hợp số liệu dựa trên số lượng lớn các thông tin hỗn độn. Bạn có thể hiểu theo cách đơn giản, đây là quá trình chuyển dữ liệu thô thành dữ liệu có thể dùng được và đưa đến kết luận. Quy trình phân tích dữ liệu giờ đây, được tự động hóa thành quy trình và thuật toán để chuyển từ số liệu thô thành dữ liệu dùng được. Kỹ thuật phân tích giúp chúng ta tổng hợp dữ liệu và đưa đến kết luận cuối cùng. Thông tin này có thể sử dụng để tối ưu hóa các quy trình và tăng hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp trong việc quản lý toàn bộ hệ thống. Đây là thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích khác nhau. Bất kỳ thông tin nào cũng cần kỹ thuật phân tích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc và sử dụng để cải thiện kết quả kinh doanh. Ví dụ: Các xí nghiệp sản xuất thường phải dùng cách phân tích thủ công để kiểm tra các hoạt động của một dây chuyền sản xuất;
Thì giờ đây các dữ liệu sẽ được công cụ phân tích làm toàn bộ, từ việc thống kê đến lên kế hoạch tiếp theo. Tóm lại, quá trình phân tích luôn cần đến cho dù bạn đang làm lĩnh vực gì. Đặc điểm chung bạn phải tuân thủ theo các bước: Bước đầu tiên:
Bước thứ hai: Là quá trình thu thập dữ liệu. Bạn có thể được thực hiện bước này từ nhiều nguồn khác nhau như:
Sau khi dữ liệu được thu thập, bạn phải tổ chức để tổng hợp và phân tích. Thực hiện trên một bảng tính hoặc một dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu thống kê. Bước cuối cùng: Kiểm tra lại toàn bộ số liệu đã được phân tích. Điều này có nghĩa là nó được kiểm tra và đảm bảo không có sự trùng lặp hoặc lỗi không đầy đủ. Bước này giúp bạn sửa lại lỗi trước khi đi đến bước phân tích cuối cùng và ra quyết định. Các loại số liệu có thể sử dụng công cụ phân tích dữ liệuDữ liệu phân tích được chia thành bốn loại cơ bản sau:
Top những công cụ phân tích Dữ liệu tốt nhất hiện nayLập trình R là một công cụ rất mạnh cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu. Nó là một ngôn ngữ lập trình. Ngôn ngữ R là một platform-independent do đó chúng ta có thể sử dụng nó cho bất kỳ hệ điều hành nào. Việc cài đặt R cũng miễn phí vì thế chúng ta có thể sử dụng mà không cần phải mua bản quyền. ƯU ĐIỂM:
Đây là công cụ thực hiện các nghiệp vụ phân tích một cách nhanh chóng, đơn giản và trực quan dành cho tất cả mọi người. Đối với các phòng ban nghiệp vụ, Tableau hỗ trợ sử dụng dữ liệu để định hướng các hoạt động kinh doanh phải cần một môi trường có thể phân tích và xử lý dưới dạng đồ họa. Tuy nhiên nhiều trường hợp, để làm được điều đó thì cần phải có kỹ năng và kiến thức lập trình, nên có rất nhiều yêu cầu phân tích, report gửi đến phòng IT hoặc phòng ban chuyên môn. Các yêu cầu đó dù có được gửi sớm đi chăng nữa cũng không thể thực hiện phân tích được thực hiện ngay vì còn liên quan đến vấn đề nhân lực và thời gian, do vậy có thể dẫn đến sự chậm trễ của các hoạt động (quyết định) kinh doanh. Mặt khác, nếu chỉ report bằng excel dựa trên các ký tự và con số thì sẽ rất khó để đưa ra cái nhìn trực quan. Hiện tại thì có rất nhiều tool phân tích dữ liệu được gọi là giải pháp BI( Business Intelligence). Trong đó Tableau là một công cụ BI được nhiều người trong và ngoài nước Nhật sử dụng. ƯU ĐIỂM:
Python là một ngôn ngữ lập trình scripting phổ biến và hết sức thú vị. Nó không phải ngôn ngữ có tốc độ thực thi nhanh như Assembly, C, C++…Nó được chọn làm ngôn ngữ lập trình đầu tiên để dạy cho những người chưa biết lập trình hoặc thanh thiếu niên. Google, Microsoft, và nhiều tập đoàn, công ty tin học sử dụng để vận hành hệ thống dịch vụ của mình. Các nhà nghiên cứu khóa học, nhà phân tích dữ liệu lớn cũng thích sử dụng Python cho công việc của mình, vì nó được việc, không màu mè, học nhanh, dùng luôn. ƯU ĐIỂM
Đây là một trong những bộ chương trình chuyên dụng phục vụ cho xử lý và phân tích số liệu thống kê rất thông dụng trên thế giới. ƯU ĐIỂM
Excel nằm trong bộ công cụ văn phòng Microsoft Office gồm nhiều phần mềm hỗ trợ viết văn bản, thuyết trình, quản lý email hay bảng tính như Excel. Phần mềm này giúp tạo ra các bảng tính, cùng các tính năng, công cụ hỗ trợ người dùng tính toán dữ liệu nhanh, chính xác với số lượng hàng triệu ô tính. Điểm quan trọng:
Trên đây là những công cụ được đánh giá hỗ trợ phân tích dữ liệu tốt nhất dành cho Data Analyst. Ngoài ra, còn những công cụ khác hỗ trợ cho công việc như SQL, Power BI,...Theo bạn, công cụ nào phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và công cụ nào hỗ trợ công việc tốt nhất cho Data Analyst Phân loại dữ liệu là gì?Dữ liệu là nền tảng của nhiều tổ chức ngày nay. Nó được chuyển giao giữa các bộ phận nội bộ và chia sẻ với các bên thứ ba để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, ảnh hưởng đến xu hướng ngành và tạo điều kiện cho chức năng hàng ngày (cửa hàng tạp hóa, ngân hàng và phòng tập thể dục tất cả các dữ liệu tiêu dùng xử lý). & NBSP; Như đã đề cập trong blog gần đây của chúng tôi, Phân loại dữ liệu là gì? Một định nghĩa & tổng quan, Phân loại dữ liệu là quá trình phân loại dữ liệu thành các nhóm nhỏ có liên quan để tìm, truy xuất và sử dụng dễ dàng hơn. Quá trình phân loại dữ liệu liên quan đến việc đánh dấu hoặc gắn thẻ dữ liệu bằng nhãn phân loại, chẳng hạn như bí mật, hoặc công khai và đồng thời làm sạch công ty của bạn, lưu trữ dữ liệu dự phòng, tầm thường và lỗi thời (ROT) đã bị ẩn và không bị che giấu.What is Data Classification? A Definition & Overview,” data classification is the process of categorizing data into relevant subgroups so that it is easier to find, retrieve, and use. The data classification process involves marking or tagging data with a classification label such as “Confidential” or “Public” and simultaneously cleaning your company’s storage of redundant, trivial and obsolete data (ROT) that has been hidden and unkempt. Cần phân loại dữ liệu bất kể mục tiêu của bạn có được thúc đẩy bởi các quy định về quyền riêng tư bao gồm dữ liệu nhạy cảm hay bởi bảo mật mà Lừa tập trung vào bất kỳ loại dữ liệu nào trong công ty của bạn. Các sáng kiến điều khiển quyền riêng tư thường được thúc đẩy bởi việc tuân thủ các quy định như GDPR, CCPA / CPRA và HIPAA. & NBSP;GDPR, CCPA / CPRA and HIPAA. Bất kể nhu cầu phân loại của bạn có được thúc đẩy bởi quyền riêng tư hay bảo mật hay không, hành động phân loại dữ liệu có thể mang lại những lợi ích khác. Ví dụ, một tổ chức điển hình lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu cũ không còn được sử dụng hoặc cần thiết. Một sáng kiến phân loại chủ động giúp phát hiện ra dữ liệu đó dẫn đến một quyết định đơn giản - xóa có nghĩa là ít dữ liệu hơn và thấp hơn. & NBSP; Phân loại dữ liệu hoạt động như thế nào? 3 công cụ & giải pháp để xem xétCó ba cách khác nhau để phân loại dữ liệu: thủ công, tự động và lai.
Những lợi ích của một công cụ phân loại dữ liệu là gì?Một công cụ phân loại dữ liệu có thể là chất xúc tác để khám phá và gắn thẻ dữ liệu chưa biết và ẩn, vì nó cung cấp sự minh bạch hoàn toàn về nơi công ty của bạn khác nhau các loại dữ liệu nhạy cảm, bí mật và có thể phân phối công khai. & NBSP; Với 128 quốc gia hiện có luật riêng tư và luật bảo vệ dữ liệu, biết chính xác những gì nhân viên, bộ phận và ứng dụng đang tạo, lưu trữ và xử lý các tệp sẽ cho phép chuẩn bị mạnh mẽ hơn để tuân thủ các yêu cầu hiện tại và tương lai khi chúng liên quan đến dữ liệu. Ví dụ, một công ty bảo hiểm sức khỏe có thể thấy rằng các nhân viên làm việc từ xa đang lưu các tệp vào máy tính để bàn của họ thay vì giải pháp mã hóa tập trung, điều này có thể dẫn đến vi phạm HIPAA. Nhưng, với sự phát hiện thông qua khám phá và phân loại, tiếp theo là các hành động khắc phục thích hợp, điều này sẽ có thể tránh được. Hiểu về nơi ở của dữ liệu của bạn cũng bảo vệ chống lại khả năng vi phạm vì doanh nghiệp của bạn có thể chủ động bảo vệ các điểm nhập cảnh dễ bị tổn thương.128 countries now having privacy laws and data protection legislation, knowing exactly what employees, departments and applications are creating, storing and processing files will enable stronger preparation to comply with current and future requirements as they pertain to data. For example, a health insurer may find that employees working remotely are saving files to their desktop instead of a centralized encryption solution, which could lead to a HIPAA violation. But, with detection through discovery and classification, followed by appropriate remediation actions, this would be avoidable. Understanding the whereabouts of your data also protects against the possibility of a breach because your business is able to proactively safeguard vulnerable entry points. Hơn nữa, một công cụ phân loại dữ liệu tăng hiệu quả hoạt động và hỗ trợ đạt được các mục tiêu kinh doanh. Thời gian nhân viên đang phân bổ thực tiễn quản lý dữ liệu khác nhau có thể được tái đầu tư vào các ưu tiên kinh doanh khác. Bằng cách thiết lập một mô hình nhất quán để gắn nhãn độ nhạy của tất cả dữ liệu, các công ty có thể ngân sách tốt hơn và lập kế hoạch cho mức độ phù hợp của các giải pháp bảo mật và mã hóa lưu trữ phù hợp. & NBSP; Và cuối cùng, việc phân loại và bảo vệ dữ liệu đúng cách chỉ đơn giản là đáp ứng sự tin tưởng của khách hàng của bạn và do đó, giảm khả năng vi phạm dữ liệu có thể dẫn đến các hình phạt do vi phạm các quy tắc tuân thủ của tiểu bang, quốc gia hoặc toàn cầu. & NBSP; Bạn nên tự hỏi gì khi chọn phần mềm phân loại dữ liệu?Phần mềm phân loại không phải là một giải pháp một kích cỡ phù hợp. Những người ra quyết định tại tổ chức của bạn phải được chuẩn bị để phân tích xem phần mềm phân loại dữ liệu có tương thích với các mục tiêu của công ty và dữ liệu hiện có hay không. Một điểm khởi đầu đơn giản để xem xét là:
Và cuối cùng, phần mềm sẽ mở đủ để cho phép các nền tảng và quy trình khác tích hợp? Các công cụ phân loại dữ liệu chỉ nên làm cho quá trình hiệu quả và kỹ lưỡng hơn và một cách quan trọng để thực hiện điều này là thông qua một chiến lược dài hạn cam kết tích hợp sâu, tự động hóa và hợp lý hóa tất cả các quy trình dựa trên dữ liệu. Nếu phân loại dữ liệu có thể được tự động bắt đầu từ các nền tảng dữ liệu khác của bạn dựa trên một số kích hoạt nhất định hoặc ít nhất là hoàn thành với sự tương tác tối thiểu của con người, đồng thời tiết lộ các lỗ hổng bảo mật và tuân thủ, công ty của bạn sẽ thấy lợi tức đầu tư lớn hơn nhiều so với một thủ công hoàn toàn mô hình. & nbsp;Data classification tools should only make the process more efficient and thorough and a key way to do this is through a long-term strategy that commits to deep integration that automates and streamlines all data-driven processes. If data classification can be automatically initiated from your other data platforms based on certain triggers, or at least completed with minimum human interaction, while also revealing security and compliance holes, your company will see a far greater return on investment as opposed to an entirely manual model. Sử dụng công cụ phân loại dữ liệu của Lab Labs & NBSP;Các công cụ phân loại và khám phá dữ liệu cho thấy các điểm yếu rằng các doanh nghiệp phải khắc phục để duy trì tính cạnh tranh và tuân thủ trong thị trường bão hòa dữ liệu này. Ground Labs cung cấp doanh nghiệp Recon Pro, một giải pháp được công nhận trên toàn cầu để khám phá dữ liệu với khả năng phân loại dữ liệu và tính năng gắn thẻ siêu dữ liệu. Nó có thể phát hiện hơn 300 loại dữ liệu, nó cũng nhanh nhẹn, đó là chìa khóa cho bối cảnh tuân thủ và an ninh mạng luôn thay đổi. & NBSP;discovery tools reveal weak points that businesses must remediate to stay competitive and compliant in this data-saturated marketplace. Ground Labs offers Enterprise Recon PRO, a globally recognized solution for data discovery with data classification and metadata tagging capabilities. It is able to detect over 300 data types, it is also agile, which is key to the ever-changing compliance and cybersecurity landscape. Nếu bạn đã sẵn sàng tìm kiếm, phân loại và khai thác sức mạnh của dữ liệu công ty của bạn, hãy lên lịch cho một cuộc gọi khám phá với một trong những chuyên gia của Ground Labs.schedule a discovery call with one of Ground Labs’ experts today. Bạn muốn theo kịp tất cả các bài viết trên blog của chúng tôi? Theo dõi bản tin của chúng tôi! Đặt mua Các công cụ phân loại dữ liệu là gì?Có ba cách khác nhau để phân loại dữ liệu: thủ công, tự động và lai.Hướng dẫn sử dụng - Là phương pháp truyền thống để phân loại dữ liệu, một phương pháp thủ công đòi hỏi sự can thiệp của con người.Hãy nhớ rằng, điều này có nghĩa là nó phải chịu sự phán xét của con người và lỗi có thể xảy ra.manual, automated and hybrid. Manual – As the traditional method for classifying data, a manual approach requires human intervention. Keep in mind, this means it is subject to human judgment and possible error.
5 loại phân loại dữ liệu là gì?5 loại phân loại dữ liệu.. Dữ liệu công khai.Dữ liệu công cộng là thông tin quan trọng, mặc dù thường có sẵn tài liệu có thể truy cập tự do cho mọi người đọc, nghiên cứu, xem xét và lưu trữ..... Dữ liệu riêng tư..... Dữ liệu nội bộ..... Dữ liệu bí mật..... Dữ liệu bị hạn chế .. 4 loại phân loại dữ liệu là gì?Các loại dữ liệu có mức độ nhạy cảm tương tự được nhóm lại với nhau thành phân loại dữ liệu.Bốn phân loại dữ liệu được sử dụng bởi trường đại học: thông tin không được phân loại, bị hạn chế, kiểm soát và công khai.Controlled Unclassified Information, Restricted, Controlled and Public.
3 loại phân loại dữ liệu chính là gì?Phân loại dữ liệu thường bao gồm ba loại: dữ liệu bí mật, nội bộ và công khai.Confidential, Internal, and Public data. |
