Adresa
Národní 135/14
110 00 Praha 1
Česká republika
Jak správně sbírat analytická data společností
Komplexní průvodce pro efektivní sběr a analýzu dat ve vaší organizaci
Moderní výzkumné metody
Metody sběru dat
V současné době existuje mnoho způsobů, jak sbírat analytická data. Je zásadní vybrat správné metody pro vaši společnost. Můžete využít automatizované systémy, které shromažďují data z webových stránek, sociálních sítí a interních systémů. Další možností je provádět průzkumy mezi zákazníky nebo využít techniky hloubkových rozhovorů. Kvalitativní i kvantitativní metody mají své výhody, proto je často nejlepší kombinovat různé přístupy pro získání komplexního obrazu.
Nástroje pro analýzu dat
Výběr správných analytických nástrojů je klíčový pro efektivní zpracování dat. Na trhu existuje mnoho specializovaných softwarů, jako jsou Tableau, Power BI nebo Google Analytics, které nabízejí pokročilé možnosti vizualizace a interpretace dat. Pro složitější analýzy můžete využít programovací jazyky jako Python nebo R, které poskytují flexibilní prostředí pro datovou vědu. Cloudové platformy jako AWS nebo Google Cloud nabízejí škálovatelné řešení pro zpracování velkých objemů dat. Integrace těchto nástrojů do vašich procesů může výrazně zvýšit efektivitu práce s daty.
Integrace různých zdrojů dat
Efektivní analýza vyžaduje integraci dat z různých zdrojů. Moderní společnosti musí být schopny propojit informace ze zákaznických databází, marketingových kampaní, prodejních systémů a dalších kanálů. Implementace ETL (Extract, Transform, Load) procesů pomáhá standardizovat a konsolidovat data do jednotné podoby. Při integraci různých zdrojů je důležité dbát na kvalitu dat a zajistit jejich konzistenci. Data lakehouse architektura poskytuje moderní přístup k ukládání a zpracování různorodých dat v jednom prostředí, což usnadňuje jejich následnou analýzu.
Základní integrace
Pokročilá integrace
Historie analýzy dat
1960s
Počátky databází
V této době vznikají první databázové systémy, které umožňují strukturované ukládání dat. IBM vyvíjí hierarchický databázový model IMS a začíná éra počítačového zpracování dat. Analytika v tomto období byla omezena na základní statistické výpočty, které prováděli specializovaní pracovníci. Data byla vzácná a jejich sběr nákladný, což omezovalo rozsah analýz. Přesto tento období položilo základy pro budoucí rozvoj datové analytiky.
1990s
Éra Business Intelligence
S rozšířením osobních počítačů a relačních databází vzniká koncept Business Intelligence. Společnosti začínají systematicky sbírat a analyzovat data o svých zákaznících a operacích. Vznikají první datové sklady a nástroje pro OLAP (Online Analytical Processing). Microsoft Excel se stává široce používaným nástrojem pro analýzu dat a vytváření reportů. Společnosti začínají chápat hodnotu informací pro strategické rozhodování a konkurenční výhodu.
2010s
Big Data revoluce
S nástupem sociálních médií, IoT zařízení a digitalizace všech aspektů podnikání exploduje množství dostupných dat. Vznikají technologie jako Hadoop a Spark pro zpracování masivních objemů dat. Analýza dat se stává klíčovou kompetencí prakticky ve všech odvětvích. Rozvíjí se prediktivní analýza a strojové učení, které umožňují nejen pochopit minulost, ale i předpovídat budoucí trendy. Cloud computing demokratizuje přístup k pokročilým analytickým nástrojům.
Kalendář událostí
Připojte se k našim odborným akcím a workshopům zaměřeným na analýzu dat. Získejte praktické znalosti a navažte cenné kontakty s profesionály z oboru.
15
Bře
Workshop: Sběr dat v praxi
Praha, Kongresové centrum
Celodenní praktický workshop zaměřený na implementaci efektivních procesů sběru dat ve firmách různých velikostí. Účastníci se naučí identifikovat klíčové datové body, nastavit správné procesy a zajistit kvalitu shromažďovaných informací. Workshop povede Ing. Tomáš Novák, expert s 15letou praxí v oblasti datové analytiky.
Registrovat se
22
Dub
Konference: Budoucnost datové analýzy
Brno, Hotel Continental
Výroční konference věnovaná nejnovějším trendům v oblasti datové analýzy. Program zahrnuje přednášky o umělé inteligenci v analýze dat, etických aspektech sběru dat a případových studiích úspěšných implementací. Součástí budou také networkingové příležitosti a prezentace inovativních nástrojů pro zpracování a vizualizaci dat.
Registrovat se
10
Kvě
Školení: Datová vizualizace
Online
Třídenní intenzivní online kurz zaměřený na techniky efektivní vizualizace analytických dat. Účastníci se naučí, jak transformovat komplexní datové soubory do srozumitelných a poutavých vizuálních prezentací. Školení pokrývá práci s nástroji Tableau, Power BI a D3.js. Součástí je také modul věnovaný storytellingu s využitím dat.
Registrovat seUžitečné zdroje
Rozšiřte své znalosti pomocí těchto pečlivě vybraných zdrojů o datové analytice a sběru dat.
Odborná literatura
Analytické nástroje
Připravované webináře
Účastněte se našich interaktivních webinářů, kde odborníci z praxe sdílejí své zkušenosti a nejnovější trendy v oblasti analýzy dat.
28. března, 14:00 - 15:30
Zajištění kvality analytických dat
Tento webinář se zaměří na strategie pro udržení vysoké kvality dat během celého procesu sběru a analýzy. Dozvíte se, jak identifikovat a řešit běžné problémy s kvalitou dat, jako jsou chybějící hodnoty, duplicity a nekonzistence. Presenter Martin Dvořák z KPMG představí praktické nástroje a metodiky pro kontrolu kvality dat, které můžete okamžitě implementovat ve své organizaci.
Rezervovat místo
15. dubna, 10:00 - 11:30
GDPR a ochrana osobních údajů při analytice
V tomto webináři se dozvíte, jak sladit potřeby analytiky dat s požadavky na ochranu osobních údajů a GDPR. Právnička Mgr. Jana Nováková, specializující se na IT právo, vysvětlí, jaká data můžete legálně sbírat a analyzovat, jak správně získat souhlas uživatelů a jak minimalizovat právní rizika. Webinář zahrnuje také případové studie a doporučené postupy pro anonymizaci a pseudonymizaci dat.
Rezervovat místo
5. května, 15:00 - 16:30
Umělá inteligence v datové analytice
Připojte se k našemu webináři o využití umělé inteligence a strojového učení pro pokročilou analýzu dat. Dr. Pavel Svoboda, vedoucí datový vědec ve společnosti Avast, představí praktické příklady využití AI pro prediktivní analytiku, segmentaci zákazníků a automatizaci analytických procesů. Dozvíte se, jak začít s implementací AI nástrojů ve vaší organizaci a jaké jsou současné trendy v této rychle se rozvíjející oblasti.
Rezervovat místoPříběhy našich klientů
Přečtěte si, jak naši klienti zlepšili své podnikání pomocí správně implementované datové analytiky.
Alza.cz: Optimalizace zákaznické zkušenosti
Největší český e-shop implementoval komplexní systém pro sběr a analýzu dat o chování zákazníků na svých platformách. Díky správnému nastavení analytiky dokázali identifikovat úzká místa v nákupním procesu a optimalizovat uživatelské rozhraní. Výsledkem bylo zvýšení konverzního poměru o 23% a snížení míry opuštění košíku o 17% během prvních šesti měsíců po implementaci. Systém také umožnil personalizovat nabídky a doporučení, což vedlo k nárůstu průměrné hodnoty objednávky o 15%.
Česká spořitelna: Efektivnější řízení rizik
Banka zavedla pokročilý systém pro analýzu klientských dat, který kombinoval tradiční finanční ukazatele s behaviorálními daty z digitálních kanálů. Tento přístup umožnil vytvořit přesnější modely kreditního rizika a odhalit potenciální problémy dříve, než se projeví. Díky tomu se bance podařilo snížit objem problémových úvěrů o 12% a zároveň zvýšit objem nově poskytnutých úvěrů o 9%. Analytický systém také pomohl identifikovat příležitosti pro cross-selling a personalizaci nabídek pro klienty.
Škoda Auto: Prediktivní údržba výrobních linek
Automobilka implementovala systém IoT senzorů a analytiky pro prediktivní údržbu svých výrobních linek. Shromažďovaná data z tisíců senzorů jsou analyzována v reálném čase, což umožňuje předpovídat potenciální poruchy zařízení před jejich skutečným výskytem. Během prvního roku provozu systém pomohl snížit neplánované odstávky o 35% a zkrátit dobu plánované údržby o 22%. Celkové úspory na údržbě a prostojích byly vyčísleny na více než 150 milionů Kč ročně.
Kariéra v datové analytice
Objevte perspektivní kariérní cesty v oblasti datové analytiky a zjistěte, jaké dovednosti jsou v tomto odvětví nejvíce žádané.
Datový analytik
Datový analytik je odborník, který zpracovává a interpretuje komplexní datové soubory. Jeho úkolem je identifikovat trendy, vzorce a korelace, které pomáhají organizacím činit informovaná rozhodnutí. Mezi klíčové dovednosti patří znalost SQL, Excel, statistiky a vizualizačních nástrojů jako Tableau nebo Power BI. Datový analytik by měl mít také dobré komunikační schopnosti, aby dokázal prezentovat výsledky svých analýz netechnickým stakeholderům. Průměrný plat datového analytika v České republice se pohybuje mezi 60 000 až 90 000 Kč měsíčně.
Požadované dovednosti:
SQL
Excel
Statistika
Vizualizace dat
Reporting
Datový vědec
Datový vědec kombinuje znalosti statistiky, matematiky, programování a doménové expertizy k vytváření pokročilých analytických modelů. Na rozdíl od datových analytiků se datový vědec více zaměřuje na prediktivní modely, strojové učení a umělou inteligenci. Mezi klíčové dovednosti patří programování v Pythonu nebo R, znalost algoritmů strojového učení a zkušenosti s big data technologiemi. Datový vědec musí být schopen nejen analyzovat minulá data, ale také vytvářet modely pro předpovídání budoucích trendů a chování. Platové ohodnocení se pohybuje mezi 90 000 až 150 000 Kč měsíčně.
Požadované dovednosti:
Python/R
Strojové učení
Big Data
Statistické modelování
Deep Learning
Datový inženýr
Datový inženýr je odborník, který navrhuje, buduje a udržuje datovou infrastrukturu a pipeline. Jeho hlavním úkolem je zajistit, že data jsou dostupná, kvalitní a připravená pro analýzu. Datový inženýr musí mít silné programovací dovednosti, znalost databázových systémů a zkušenosti s ETL procesy. V moderním prostředí je také důležitá znalost cloud platforem jako AWS, Azure nebo Google Cloud a technologií jako Hadoop, Spark nebo Kafka. Datový inženýr je nezbytným článkem mezi zdroji dat a týmy datových analytiků a vědců. Měsíční plat se pohybuje mezi 80 000 až 140 000 Kč.
Požadované dovednosti:
ETL
SQL/NoSQL
Cloud platformy
Hadoop/Spark
Datová architektura
Kontaktujte nás
Potřebujete pomoc s nastavením analytických procesů ve vaší společnosti? Máte zájem o naše školení nebo konzultace? Neváhejte nás kontaktovat!
Napište nám
Kontaktní informace
📍
📱
Telefon
+420 123 456 789
📧
🕒
Otevírací doba
Pondělí - Pátek: 9:00 - 17:00
Víkendy: Zavřeno
