Коли чуєш слово “дані”, перша асоціація — складні графіки, цифри з десятками нулів і програмісти, які щось кодять на темному екрані. Але насправді дані — це будь-яка інформація, яку можна виміряти, зібрати, зберегти та використати для прийняття рішень.
Дані — це “сировина” сучасного бізнесу. Вони бувають числовими (суми покупок), текстовими (відгуки), просторовими (координати), часовими (події за хвилинами), зображеннями, аудіо й навіть логами (записами) систем.
Майже кожна дія залишає цифровий слід: ми платимо карткою, замовляємо таксі, переглядаємо серіал, знімаємо кроки на фітнес-трекер, і кожен такий рух формує масив даних. І найцікавіше, що більшість людей не усвідомлює, скільки даних вони генерують та споживають протягом доби.
Наразі у світі існує близько 150 зетабайтів (ZB) даних, щоденно створюється понад 400 млн терабайтів даних. Щоб зрозуміти масштаби, розділимо приклади на три рівні: особистий, бізнесовий та суспільний.
Ви прокидаєтесь і берете до рук телефон. З цього моменту ви починаєте генерувати дані.
Ранок: ваш фітнес-трекер або смартгодинник вже записав дані про тривалість та якість вашого сну (фази глибокого та швидкого сну, нічні пробудження, пульс). Ви вмикаєте Spotify чи Apple Music, і сервіс фіксує, який трек ви обрали, чи дослухали його до кінця, яку рекламу вам показали.
Дорога на роботу: навігатор (Google Maps, Waze) збирає дані про вашу швидкість, щоб розрахувати затори в реальному часі для всіх користувачів. Ви розраховуєтесь за каву карткою — банк фіксує час, місце та суму транзакції.
Шопінг та дозвілля: будь-який інтернет-магазин зберігає історію ваших переглядів, товарів у кошику (навіть покинутому) та покупок. Netflix чи YouTube аналізують, які фільми чи ролики ви дивитеся, на якому моменті вимикаєте, що лайкаєте, щоб сформувати для вас стрічку рекомендацій. Картка лояльності в супермаркеті — це джерело даних про ваші споживчі звички.
Здоров'я та фінанси: мобільний банкінг аналізує ваші витрати й категоризує їх (продукти, транспорт, розваги). Застосунки для здоров'я можуть зберігати дані про ваш настрій, симптоми чи спожиті калорії.
Компанії збирають дані не з цікавості. Це основа для ухвалення рішень.
Роздрібна торгівля: супермаркети аналізують чеки покупців (дані з касових апаратів), щоб оптимізувати викладку товарів на полицях. Класичний приклад — розміщення пива поруч із чипсами.
Маркетинг: перед запуском реклами маркетологи проводять A/B тестування (показують два різні варіанти банера різним групам людей і аналізують, на який клікають частіше). Це дозволяє ефективніше витрачати бюджет.
Клієнтський сервіс: кожен бізнес, що має CRM-систему, збирає величезний масив даних про історію звернень клієнтів, швидкість відповіді менеджерів, кількість успішних угод, причини відмов. Аналіз цих даних дозволяє знайти слабкі місця у сервісі.
Виробництво: датчики на обладнанні (Інтернет речей, IoT) постійно передають дані про його стан: температуру, вібрацію, навантаження. Аналіз цих даних дозволяє проводити прогнозне обслуговування — ремонтувати верстат до того, як він зламається.
Дані допомагають розв'язувати й глобальні проблеми.
Урбаністика: міська влада аналізує дані мобільних операторів та GPS-трекерів для оптимізації транспортних потоків та планування нових доріг чи маршрутів громадського транспорту.
Охорона здоров'я: під час пандемій аналіз даних про кількість захворювань, їх географію та демографію пацієнтів допомагає моделювати поширення вірусу та планувати заходи реагування.
Екологія: супутники та наземні станції цілодобово збирають дані про температуру повітря, рівень CO₂, стан льодовиків. На основі цих даних вчені будують кліматичні моделі.
Медіа: з'явився цілий напрям — журналістика даних, де складні соціальні та економічні явища пояснюють за допомогою інтерактивних візуалізацій, побудованих на основі відкритих даних (наприклад, державних бюджетів чи результатів виборів).
Дані — це основа для ухвалення рішень. Бізнеси використовують їх, щоб розуміти клієнтів і працювати ефективніше, держави — щоб планувати інфраструктуру, а ми з вами — щоб обирати, де жити, що купувати і як проводити час.
І поки ми просто бачимо в магазині цінник, десь за лаштунками ці дані вже обробляють, перевіряють і аналізують.
Збирає дані з різних джерел (CRM, вебаналітика, ERP, файли .csv).
Очищає: прибирає дублі, пропуски, “злипання” ПІБ і телефонів, нормалізує формати дат і валют.
Поєднує: зшиває таблиці за ключами (ID клієнта, замовлення).
Аналізує: знаходить закономірності, сегменти, відповідає на “чому” і “що буде далі”.
Візуалізує: робить дашборди, щоб рішення було видно з першого погляду.
Автоматизує: налаштовує скрипти та розклади оновлень, щоб звіти працювали без ручної рутини.
І саме на етапі очистки виникає більша частина рутини. Ви отримали звіт із CRM-системи у вигляді звичайного CSV-файлу. Імена клієнтів написані то з великої, то з малої літери, дати записані в різних форматах, а деякі важливі поля взагалі порожні. Перш ніж будувати будь-які графіки, все це потрібно "причесати" — очистити й структурувати. Робити це руками щомісяця — марна трата часу і прямий шлях до професійного вигорання.
Саме про це ми й поговоримо на нашому безоплатному прямому ефірі “Як перестати руками чистити CSV з CRM: міні-пайплайн на Python”.
розпарсити “сирий” експорт із CRM у читабельний DataFrame,
знайти й прибрати дублі/пропуски та вирівняти формати,
автоматично оновлювати готову таблицю (наприклад, у Google Sheets) за розкладом.
Дані навколо вас, і саме час подружитися з ними. Приходьте на ефір та забирайте зрозумілий інструмент, щоб рутинна чистка не з’їдала ваші вечори, а звіти оновлювалися самі.