כשאנחנו יושבים מול הוול שלנו בפייסבוק ורואים פרסומות מסוימות. אנחנו יכולים להניח שהחברה אשר מפרסמת בוול שלנו, עשתה עבודה מקיפה ומעמיקה, לפני שהיא בחרה להציג בפנינו את הפרסומת וכן לבחור איזו פרסומת להציג לנו. אנחנו יכולים להיות בטוחים שהיא לא עשתה את זה במקרה ובוודאי שלא מתוך להמר, אם אנחנו מעוניינים במוצר או לא.
כשאנחנו צופים היום בענפי ספורט שונים, החל מכדורסל וכדורגל וכלה בריצה או מרוץ מכוניות, אנחנו יכולים להניח שכל פעולה שהספורטאי מבצע, היא איננה מקרית. כל פעולה שהוא מבצע או לא מבצע, מבוססת מחקר, מבוססת נתונים. לכן אנחנו יכולים לראות תוצאות הרבה יותר גבוהות ואיכותיות ממה שזכינו לראות לפני עשרים או שלושים שנה. סביר להניח שזה רק יעמיק עם השנה ויביא עמו הישגים משמעותיים יותר.
כל זה קורה בגלל השימוש הנרחב והאיכותי שנעשה ב-DATE. כל תחום בו אנחנו עוסקים, לא משנה במה מדובר, שיווק, פרסום, מכירות, מחקר, כתיבה, כל דבר שאנחנו מבוסס היום על שימוש בנתונים ועל היכולת שלנו למצוא אותו, לחקור אותו ולהשתמש בו. בגלל החשיבות של הדאטה, המשמעות שלו ואיכות התוצאות שאנחנו יכולים להפיק באמצעותו, הרי שמדובר בתחום הבולט ביותר בעולם המחשוב ומעבר לכך.
מי שאחראי על כך הוא Data Analysis. מטרתו להיות מסוגל למצוא את המידע, להפוך אותו ממידע גולמי לאמיתי, קרי לנקות ממנו את כל מה שנדרש, לקטלג ולאפיין אותו בצורה נכונה ולייצר מערכת בעזרתו אפשר להשתמש בכל פריטי המידע בצורה אפקטיבית עבור הגורמים השונים שאמורים לעשות בו שימוש.
איך זה מתבצע בפועל?
הסיבה בגללה התחום של Data Analysis הפך להיות מאוד פופולארי וחשוב במהלך השנים, היא לא רק בגלל המשמעות של הדאטה, אלא בגלל העובדה שיש היום הרבה מאוד מקורות מידע בהם אנחנו יכולים להשתמש מצד אחד, ומצד שני, בגלל העובדה שיש לנו יכולת לבנות מערכות נתונים שונות שיאפשרו לנו לסדר ולקטלג את הנתונים.
בשלב הראשון, כאמור, אנחנו אוספים מידע ממקורות שונים, המערכת עושה זאת באופן אוטומטי, בעזרת פונקציות שונות, היא יודעת לנקות חומרים לא רלוונטיים, קרי "רעשי רקע" וכן היא יודעת לקטלג את הנתונים השונים על פי אפיונים מתאימים. בהמשך אנחנו יכולים להוציא דוחות שיאפשרו לנו לבסס את ההחלטות על פי הנתונים שהתקבלו. כך זה הרבה יותר וודאי, הרבה יותר מדעי וקרוב לאמת.
איך לומדים Data Analysis בצורה נכונה
בשביל ללמוד את הנושא, יש להירשם לקורס מקצועי שכולל מרצים בכירים שמתמחים בכך, יודעים לספק גם את הידע הטכני, התיאורטי והמעשי, אודות כל מה שקשור לאיסוף מידע ובניית מערכת שתהיה מסוגל להכיל ולסדר אותה בצורה נכונה.
כמו כן, הם ידעו לספק את כל הידע הדרוש בשביל לסדר את הנתונים נכון ולהפיק מהם דוחות שימושיים.