什么是数据分析？
数据分析 使组织能够分析所有数据（实时、历史、非结构化、结构化、定性数据），以识别模式并生成洞见，从而为决策提供信息并在某些情况下自动化决策，将情报和行动联系起来。当今最好的解决方案支持端到端的分析流程，从访问、准备和分析数据到实施分析和监控结果。
数据分析使组织能够以数字方式转变其业务和文化，在其决策中变得更具创新性和前瞻性。除了传统的 KPI 监控和报告用来发现数据中的隐藏模式外，算法驱动的组织是新的创新者和商业领袖。
通过将模式转移到数据之外，将见解与行动联系起来，公司能够创建个性化的客户体验、构建互联的数字产品、优化运营并提高员工生产力。
通过协作式数据分析，公司使每个人都能为业务成功做出贡献 — 从数据工程师和 数据科学家 ，到开发人员和业务分析师，甚至是商业专业人士和业务领袖。协作式数据分析还鼓励组织内外的人员进行联系和协作。例如，数据科学家可以与客户密切合作，使用当今现代分析的高度协作的用户界面帮客户实时解决问题。
数据分析通过在任何地方注入算法来优化关键业务时刻（例如客户进入您的商店、一台即将失效的设备或其他可能意味着生意成败区别的事件）以此推动公司向前发展。数据分析适用于所有行业，包括金融服务和保险、 制造业 、能源、运输、旅游和物流、医疗保健等。数据分析可以帮助预测和处理中断、优化路线、提供主动客户服务、提供智能交叉销售报价、预测即将发生的设备故障、实时管理库存、优化定价以及防止欺诈。
基本的数据分析功能
商业智能和报告
分析数据并为企业领袖和其他终端用户提供可操作的信息，使他们能够做出明智的商业决策，这是数据分析最大的用途之一。数据分析也被称为 “商业智能”，是任何企业的信息门户。消费者、开发人员、数据建模师、数据质量经理、业务高管、运营经理和其他人都依赖可以帮助监控业务进展、状态、中断、收入、合作伙伴等的报告和仪表板。
数据整理/数据准备
良好的数据分析解决方案包括可行的自助式 数据处理 和数据准备功能，可以轻松快速地将各种可能不完整、复杂或混乱的数据源汇集起来，并进行清理以便于混搭和分析。
数据可视化
为了从数据中收集洞见，许多分析师和数据科学家依靠 数据可视化 或数据的图示来帮助人们直观地探索和识别数据模式和异常值。出色的数据分析解决方案包括数据可视化功能，使 数据探索 变得更轻松更快捷。
地理空间和位置分析
如果您的分析解决方案不包括地理空间和 位置分析 ，则分析大型数据集通常没有意义。将此智能层添加到数据分析中，使您可以在数据中开发见解并发现以前可能没见过的数据中的关系。您可以更好地预测最有价值的客户的位置以及他们购买产品的途径。
预测分析
当今业务数据分析的最大用途之一是预测事件；例如，预测机器何时出现故障或特定商店在特定时间需要多少库存。 预测性分析 涉及获取历史数据并创建一个模型以帮助预测未来事件。传统上， 高级分析 一直是训练有素的数据科学家、统计师和数据工程师的领域。但是，随着软件的进步，这些角色的各个方面越来越多地由 公民数据科学家 承担。许多分析师公司预测，就产生的高级分析数量而言，公民数据科学家将超过数据科学家。
机器学习
机器学习 涉及使用反复从数据中学习并优化性能的算法实现分析模型的自动化。借助适用于大数据的机器学习算法，您可以让计算机发现新的模式和见解，而无需明确编程它们在哪里查看。寻找提供自然语言搜索、图像分析和增强分析的数据分析解决方案。
流分析
在重要的时刻，对实时事件采取行动正在成为当今数据分析的关键能力。实时从物联网流媒体设备、视频源、音频源和社交媒体平台中提取数据是当今顶级分析解决方案的基本功能。
如何使用数据分析：分析过程
- 了解企业的问题
- 收集/识别与问题相关的数据
- 准备数据进行分析
- 分析数据以生成洞见
- 部署/运行分析和模型
- 监控和优化性能
从数据中生成洞见的第一步是确保数据井然有序、准确且可操作。许多公司首先创建了一种使用虚拟数据层跨不同来源提取和集成数据的标准方法。接下来，在自动化数据整理之后，公司可以将时间和精力集中在处理数据异常值或不一致的问题上。接下来， 可视化分析 可为数据探索提供丰富的交互式仪表板，以直观的格式为公司提供强大的分析功能。许多组织使用数据科学创建模型以提供预测性见解。此外，现时的数据分析解决方案不断提取实时流数据，以进行最准确的分析。凭借新的见解，组织可以快速采取行动，通过清楚地了解实时和历史数据，简化紧急决策。
如今，组织可以使用数据分析来检查、清理、转换其数据并为之建模。顶级数据分析解决方案为您完成这一切，使您能够充分利用数据并改进业务策略。
数据分析的好处
简化、协作并提高效率
今天的顶级数据分析解决方案简化了过去非常复杂的过程。通过简化 Spark 和 Hadoop 等大数据生态系统中的端到端分析生命周期，您可以大规模使用 数据科学 技术。跨数据科学、业务线和 IT 团队就 大数据分析 项目进行协作，可提高整个组织的效率和生产力。
发现异常并采取行动
分析核心业务系统内部以及其边缘的大容量流数据可让您发现异常情况、做出决策并在冲击点上采取行动。随着数据量的不断增加，能够实时分析、筛选、总结和获得洞见，使您能够在发生问题前发现异常情况。
可操作、监视、管理和信赖
许多组织难以实施分析。随着数据的移动和模組的衰减，能够在边缘或直接在核心业务系统中保留、刷新和自动部署新的分析模型，使您能够理解值得信赖的结果并采取行动。
利用智能采取行动
通过全面了解所有数据，您的组织可以根据实时，可操作的洞见力和智能做出最佳决策。通过在业务流程和自动化决策过程中融入分析功能，您可以改善业务成果。利用具有内置功能、可持续提供反馈的闭环解决方案了解详情，进行优化并实现智能化。
快速做出正确响应
在短短的时间内回应事件，并确保正确的人员在适当的时间采取正确的行动以快速纠正问题。将微服务用于边缘评分和现代无服务器应用程序，基于开源技术，占用空间很小。
数据分析的影响
数据分析如果利用得当，可以成为竞争优势的来源。以集中愿景处理数据分析的组织可以推动数字化转型、改善客户体验并创造数据驱动的公司文化。使用数据分析，组织可以发现新的商业机会，并利用见解来确定行动的优先顺序并创造新的收入来源。
要利用数据分析提供给组织的价值，公司必须为每一个商业决策考虑数据作为优化结果和推动更明智决策的一种方式。
随着数据分析计划越来越被人接受，组织将从传统报告转向更先进的实时分析解决方案。随着数字化转型和数据驱动型组织日益成为优先事项，公司内部的数据分析计划正在迅速发展。
数据分析的最佳用例
- 检测异常
- 管理客户数据
- 管理风险
- 检测欺诈
- 个性化和自定义
- 进行市场调查
- 分析运营