Откуда бы ни поступали данные, будь то устройства IoT, приложения, электронные таблицы или социальные сети, все они должны быть объединены и централизованы для доступа. Использование облачной базы данных значительно упрощает процесс сбора.

 Как только данные поступают и сохраняются (обычно в озере данных), их необходимо отсортировать и обработать. Алгоритмы машинного обучения могут ускорить это за счет распознавания шаблонов и повторяющихся действий, таких как создание метаданных для данных из определенных источников, что позволяет специалистам по данным больше сосредоточиться на получении информации, а не на ручных логистических задачах

Описательная аналитика: что происходит и почему это происходит? Описательная аналитика данных отвечает на эти вопросы, чтобы лучше понять историю, стоящую за данными.

Прогнозная аналитика. При наличии достаточного количества данных и достаточной обработки описательной аналитики инструменты бизнес-аналитики могут начать создавать прогнозные модели на основе тенденций и исторического контекста. Таким образом, эти модели можно использовать для информирования будущих решений, касающихся выбора бизнеса и организации.

Инструменты визуализации и отчетности могут помочь разбить цифры и модели, чтобы человеческий глаз мог легко понять, что именно представлено. Это упрощает проведение презентаций, а также такие инструменты могут помочь всем, от опытных специалистов по данным до бизнес-пользователей, быстро находить новые идеи.