ניתוח מידע

ניתוח מידע או ניתוח נתונים הוא תהליך בדיקת צורת היחסים בין נתונים. תהליך זה כולל בדרך כלל איסוף, ניקוי, טיוב, עיבוד ומידול של נתונים מסוגים שונים לצורך גילוי מידע חשוב או גיבוש מסקנה המאפשרת קבלת החלטות. אדם המנתח מידע מכונה לעיתים "אנליטיקאי" או "אנליסט".

תהליך ניתוח מידע

לרוב אנליסטים יגיעו מרקע אקדמי בסטטיסטיקה, מדעי המחשב, כלכלה, מדע הנתונים, מנהל עסקים, או תעודת "דאטה אנליסט". כשרוב העיסוק בניתוח נתונים קורה בתפקידי: דאטה אנליסט, מדען נתונים, דאטה אנליסט בכיר, מנתח Big data, אנליסט ארגון: תכנון, שיטות וביצועים, אנליסט ייצור, אנליסט עסקי, אנליסט מכירות, גבייה, נתונים ותורים, אנליסט שיווק, אנליסט תעשייה וניהול, אנליסט פיננסים, אנליסט עסקי, אנליסט סחר, אנליסט הערכות שווי, אנליסט שוק הון, אנליסט השקעות, אנליסט אשראי, אנליסט מודיעיני, אנליסט גאופוליטיקה, אנליסט תשתיות, אנליסט רפואי, אנליסט ביוכימיה, אנליסט ביורפואה, אנליסט סטטיסטיקה פלילית, מפתח BI, מהנדס נתונים, אנליסט מגמות רשת ותקשורת, מנתח רשתות חברתיות, אקטואר, משאבי אנוש וייעוץ ארגוני.

ניתוח מידע מתבצע בהיבטים ובגישות מגוונות. בין היתר גישה של כריית מידע מתמקדת במידול ובגילוי מידע למטרות חיזוי. בבינה עסקית, ניתוח המידע נעשה במטרה להפיק מידע משמעותי מבחינה עסקית לארגון. בגישה סטטיסטית ניתן לחלק את הניתוח לסטטיסטיקה תאורית, ניתוח נתונים ראשוני (IDA) ובדיקת השערות. ניתוח מידע מתבצע גם בהיבט צבאי כמו במודיעין צבאי אך גם בעולם האזרחי במסגרת בניית מודל עסקי, טיפול רפואי, תחקיר עיתונאי ועוד. כשככל שכמות הנתונים גדולה יותר כך תהיה אמינה ונאמנה יותר לביטוי האמת והמציאות.^[1]

אינטגרציית נתונים ושילוב נתונים ממספר מקורות הוא שלב מקדים לניתוח מידע. תחום קרוב לניתוח מידע הוא ויזואליזצית נתונים, העוסק בייצוג ויזואלי של נתונים.

שלבי ניתוח המידע

ראו גם – שיטות מחקר - מונחים

ניתן לחלק את התהליך למספר שלבים:

איסוף

בשלב הראשוני יש לאסוף ולארגן את כל הנתונים אשר עשויים להיות רלוונטיים לנושא. חשוב שאיסוף הנתונים יתבסס על כל מקורות המידע האפשריים, ללא הבחנה בין מקור המידע, מהימנותו ותרומתו לשאלה שעליה רוצים לענות.

סינון ואפיון המידע

לאחר שנאספו כל הנתונים הרלוונטיים יש לערוך מיפוי וסינון למידע אשר אינו רלוונטי, כך שנשאר עם הנתונים הרלוונטיים.

הסינון יהיה בהתאם לקריטריונים שנקבעו, כגון: מהימנותו של מקור הידע – לדוגמה יועדף מידע שמקורו בספרות מקצועית, אתר אינטרנט בעל מומחיות בתחום, חוות דעת של אדם מומחה, שאלונים שהוכנו על ידי אנשים מקצוע בתחום של הבעיה הנידונה וכו' על פני מידע שמקורו עלום.

תצוגה ויזואלית

ראו גם – החזיית מידע, אינפוגרפיקה

ניתוח המידע המבוצע על ידי האנליסט לרוב ייעשה בשימוש בשפת תוכנה כמו SQL ו-VBA ב-Excel, או תוכנות כלי BI אחרים הדורשים קוד כמו JAVA, SAS, R, STATA, MATLAB, פייתון, Power BI. בשילוב יצירת דוחות, הדמיה חזותית של נתונים ודשבורדים אינטראקטיביים.^[2]

הצגה ויזואלית של נתונים(אנ') (Data Visualization) היא חלק קריטי בניתוח מידע, מכיוון שהיא הופכת נתונים מורכבים לקלים להבנה ומאפשרת לזהות מגמות ותובנות במהירות, גם לאורך זמן ותוך אפשרות לחיזוי.^[3][4] בין שיטות התצוגה הרווחות נמנים: טבלאות, גרף רציף, גרף פיזור(אנ'), גרף רשת(אנ'), היסטוגרמה, גרף עמודות, דיאגרמת עוגה, תיבת פעמון(אנ'), גרף שטח, מפת חום, לוח גאנט ודשבורדים דינאמים(אנ')

עיבוד והסקת מסקנות

עיבוד הנתונים שנותרו למידע איכותי ומקצועי בתחום הרלוונטי אשר ממנו יתאפשר להסיק מסקנות ולהשיב על השאלה שלשמה נערך ניתוח המידע. העיבוד יכול להיות עיבוד סטטיסטי, חיזוי, עיבוד טכנולוגי וכיוצא בזה אשר בסופם יוצג דו"ח מסוים. הדו"ח יופנה למקבלי ההחלטות ואמור לסייע להם לקבל החלטה.

תפקיד האנליסט דורש סמנטיקה של הנתונים, ומכאן אובייקטיביות וניתוח הנתונים בראיית על, תוך ירידה לפרטים הקטנים ביותר, מבחינת נתוני סטיות תקן או חריגות בנתונים. כשלאנליסט קיימת גם ראייה סובייקטיבית לאור עברו האישי והיכרותו על העולם.^[5]

קישורים חיצוניים

מדיה וקבצים בנושא ניתוח מידע בוויקישיתוף

• דאטה-אנליסט, כל מה שצריך לדעת על מקצוע אנליסט הנתונים באתר Upscale Analytics – ramkedem.com