Аналитика данных

Анализ данных и работа с базами данных в рамках задач системного аналитика охватывают широкий спектр задач, от извлечения данных до их анализа и манипулирования. Это важная часть работы системных аналитиков, которая позволяет обеспечить актуальность, точность и доступность данных для решения бизнес-задач.

Анализ данных и манипулирование данными в СУБД системными аналитиками

Анализ данных и работа с базами данных выполняются системными аналитиками для обеспечения правильного и эффективного использования данных внутри организации. Эти действия включают извлечение, преобразование и загрузку данных, а также их анализ для получения ценной информации, которая может использоваться для принятия решений.

Задачи системного аналитика в области данных

Эти задачи подчеркивают роль системного аналитика в управлении данными и информационной поддержке бизнес-процессов, обеспечивая стратегическое использование данных для достижения целей организации.

Пример 1: Анализ источников данных

Ситуация: Финансовая организация стремится улучшить свои аналитические возможности для оценки кредитоспособности клиентов. Для этого она планирует интегрировать данные из новых источников.

1. Анализ существующих и новых источников данных: Системный аналитик начинает с аудита существующих данных в CRM и бухгалтерских системах. Он изучает возможные новые источники данных, такие как социальные сети и базы данных о платежеспособности, анализируя их надежность, точность и соответствие законодательству о защите данных.

2. Оценка пригодности данных: Аналитик проводит оценку релевантности каждого источника данных к задаче кредитного скоринга. Это включает в себя проверку актуальности данных, частоту обновления и легкость интеграции с существующими системами.

3. Разработка плана интеграции: Определив наиболее подходящие источники, аналитик разрабатывает стратегию их интеграции, включая механизмы защиты данных и соблюдение политики конфиденциальности.

4. Реализация и мониторинг: После одобрения плана аналитик координирует процесс интеграции данных с IT-отделом, устанавливая процедуры для постоянного мониторинга качества и актуальности данных.

Пример 2: Разработка моделей данных для СУБД

Ситуация: Компания решила создать новую систему для управления ресурсами проектов, требующую организации эффективного хранения и обработки данных о задачах, сотрудниках и их загрузке.

1. Определение требований к данным: Системный аналитик собирает требования от менеджеров проектов и отдела HR для понимания, какие данные необходимо хранить, и как они должны быть структурированы для максимальной эффективности.

2. Проектирование схемы базы данных: На основе собранных требований аналитик проектирует схему базы данных, включая таблицы для задач, проектов, сотрудников, и истории их взаимодействий. Он определяет первичные и внешние ключи, а также индексы для ускорения поиска и сортировки данных.

3. Разработка ограничений и связей: Аналитик вводит ограничения целостности для обеспечения корректности данных, например, ограничения на минимальное и максимальное количество часов на задачу или валидацию данных о сотрудниках.

4. Тестирование и деплоймент: После проектирования системный аналитик тесно сотрудничает с разработчиками для тестирования новой модели данных на практических примерах и данных. После утверждения модели данных происходит деплоймент в производственную среду.

Пример 3: Реализация операций по извлечению и трансформации данных (ETL)

Ситуация: Розничная торговая сеть планирует внедрить систему для анализа поведения клиентов, основываясь на данных о продажах, демографии клиентов и истории покупок.

1. Определение источников данных: Системный аналитик определяет, что данные будут поступать из нескольких источников: POS-систем (точки продаж), онлайн-платформы интернет-магазина и внешних исследований рынка.

2. Разработка процесса ETL: Аналитик проектирует процессы извлечения данных из каждого источника. Для POS-систем это может включать ежедневное извлечение данных о продажах, в то время как данные из онлайн-платформы могут извлекаться в реальном времени. Процесс трансформации данных включает их очистку, агрегирование и стандартизацию форматов.

3. Реализация и мониторинг: После разработки процессов, аналитик сотрудничает с отделом IT для реализации ETL-процессов. Внедряются инструменты автоматизации для регулярного выполнения задач ETL, устанавливается мониторинг для отслеживания ошибок в данных и эффективности процесса.

4. Тестирование и оптимизация: Перед запуском системы проводится серия тестов для проверки правильности извлечения, трансформации и загрузки данных. При обнаружении проблем выполняется их корректировка и последующая оптимизация процессов.

Пример 4: Поддержка и оптимизация запросов к базам данных

Ситуация: Больничный комплекс внедряет систему для управления медицинскими записями, требующую быстрого и надёжного доступа к данным о пациентах.

1. Анализ текущей производительности запросов: Системный аналитик начинает с анализа существующих запросов к базе данных, используемых для извлечения информации о медицинских записях пациентов. Он фиксирует время выполнения запросов и идентифицирует те, которые требуют существенного времени для выполнения.

2. Оптимизация запросов и структуры базы данных: Аналитик определяет возможности для оптимизации, такие как перепроектирование запросов, добавление индексов для ускорения поиска, и нормализация или денормализация таблиц для балансировки производительности и удобства обработки данных.

3. Реализация изменений: После разработки плана оптимизации, изменения вносятся в производственную базу данных. Это включает в себя перестройку индексов и модификацию структуры таблиц.

4. Мониторинг и настройка производительности: Следующим шагом является установка систем мониторинга для отслеживания производительности базы данных после внесённых изменений. Аналитик регулярно анализирует получаемые данные и проводит дополнительные корректировки для поддержания оптимальной производительности запросов.

Эти примеры показывают, как системные аналитики взаимодействуют с данными и процессами в организации, чтобы улучшить и оптимизировать доступ и обработку информации, способствуя тем самым более эффективной работе систем.