什麼是數據分析?

數據分析使機構能夠分析其所有數據(實時、歷史、非結構化、結構化、定性),以識別模式並產生洞見。以此提供信息且在某些情況下進行自動化決策,并將情報和行動聯繫起來。當今的最佳解決方案支持端到端分析流程,從存取、準備和分析數據到操作分析和監控結果。

數據分析使機構能夠對其業務和文化進行數位化轉型,在決策中變得更具創新性和前瞻性。超越傳統的 KPI 監控和報告以發現數據中的隱藏模式。算法驅動的機構是新的創新者和商業領袖。

通過將範式超越數據,并以此將洞察與行動聯繫起來,公司能夠創造個性化的客戶體驗、構建互聯數位產品、優化運營並提高員工生產力。

通過協作數據分析,公司讓每個人都能夠為業務成功做出貢獻——從數據工程師和數據科學家到開發人員和業務分析師,甚至業務專業人士和業務領導者。協作數據分析還鼓勵組織內部和外部的人員進行聯繫和協作。例如,數據科學家可以與客戶密切合作,使用當今現代分析的高度協作 UI 實時幫助他們解決問題。

數據分析通過在各處注入算法來優化關鍵業務時刻(例如客戶走進您的商店、一台設備即將發生故障或其他可能意味著業務輸贏的事件),從而推動公司向前發展。數據分析適用於所有行業,包括金融服務和保險、製造、能源、運輸、旅行和物流、醫療保健等。數據分析可以幫助預測和處理中斷、優化路線、提供主動客戶服務、提供智能交叉銷售報價、預測即將發生的設備故障、實時管理庫存、優化定價和防止欺詐。

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基本數據分析功能

商業智能和報告

分析數據並向業務領導者和其他最終用戶提供可操作的信息,以便他們做出明智的業務決策是數據分析的最大用途之一。也稱為“商業智能”,數據分析是任何企業的信息門戶。消費者、開發人員、數據建模人員、數據質量經理、業務主管、運營經理和其他人依賴可以幫助監控業務進度、狀態、中斷、收入、合作夥伴等的報告和儀表板。

數據整理/數據準備

一個好的數據分析解決方案包括可行的自助式數據整理和數據準備功能,以便可以輕鬆快速地將來自可能不完整、複雜或混亂的各種數據源的數據匯集在一起,並進行清理以便於混搭和分析.

數據視覺化

為了從數據中收集見解,許多分析師和數據科學家依靠數據可視化或數據的圖形表示來幫助人們直觀地探索和識別數據中的模式和異常值。出色的數據分析解決方案一定包括數據可視化功能,使數據探索更輕鬆、更快捷。

地理空間和位置分析

如果您的分析解決方案不包括地理空間和位置分析,那麼分析大型數據集通常是毫無意義。如果將這一層智能添加到數據分析中,您可以在數據中發展洞察力並發現您以前可能從未見過的關係。您可以更好地預測最有價值的客戶在哪裏以及他們購買產品的途徑。

預測分析

當今商業數據分析的最大用途之一是預測事件。例如,預測機器何時會出現故障或特定時間特定商店需要多少庫存。預測分析涉及獲取歷史數據並創建其模型以幫助預測未來事件。傳統上,高級分析一直是訓練有素的數據科學家、統計學家和數據工程師的領域。但隨著軟件的進步,公民數據科學家越來越多地扮演這些角色的各個方面。許多分析公司預測,公民數據科學家在產生的高級分析數量方面將超過數據科學家。

機器學習

機器學習涉及使用算法對分析模型進行自動化,這些算法從數據中反覆學習並優化性能。借助適用於大數據的可用機器學習算法,您可以讓電腦工作以尋找新的模式和見解,而無需對其進行明確的編程。尋找提供自然語言搜索、圖像分析和增強分析的數據分析解決方案。

串流分析

在重要的時刻對實時事件採取行動正成為當今數據分析的一項關鍵能力。從物聯網流媒體設備、視頻源、音頻源和社交媒體平台實時提取數據是當今頂級分析解決方案的一項基本功能。

如何使用數據分析:分析過程

  1. 了解業務問題
  2. 收集/識別與問題相關的數據
  3. 準備數據進行分析
  4. 分析數據以產生洞見
  5. 部署/操作分析和模型
  6. 監控和優化性能

從數據中產生洞見的第一步是確保它是有組織的、準確的和可操作的。許多公司首先使用虛擬數據層創建一種標準方式來訪問和集成不同來源的數據。接下來,在自動化數據整理之後,公司可以將時間和精力集中在處理數據異常值或不一致上。其次,可視化分析可以為數據探索提供豐富的交互式儀表板,以直觀的格式為公司提供強大的分析功能。許多機構利用數據科學來創建模型以提供預測見解。此外,數據分析解決方案正在不斷提取實時流數據以進行最準確的分析。憑藉新的洞見,機構可以快速採取行動,通過對實時和歷史數據的清晰理解,使緊急決策變得簡單。

今天,機構可以使用數據分析來檢查、清理、轉換和建模他們的數據。頂級數據分析解決方案為您完成這一切,讓您能夠充分利用數據並改進業務戰略。

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數據分析的好處

簡化、合作、多做

今天的頂級數據分析解決方案簡化了過去非常複雜的過程。通過簡化 Spark 和 Hadoop 等大數據生態系統中的端到端分析生命週期,您可以大規模使用數據科學技術。跨數據科學、業務線和 IT 團隊在大數據分析項目上進行協作,提高整個組織的效率和生產力。

找出異常並採取行動

通過分析核心業務系統內和邊緣的大量流數據,您可以發現異常、做出決策並在受影響處採取行動。隨著數據量的不斷增加,能夠實時分析、過濾、匯總和獲得洞見,使您能夠在異常變成為更大問題之前發現它們。

操作、監控、管理和信任

許多機構都在努力實施分析。隨著數據漂移和模型衰減,能夠在邊緣或直接在核心業務系統中保留、刷新和自動部署新的分析模型,讓您了解可信賴的結果並採取行動。

智慧銜接行動

全面了解所有數據,讓貴公司得以根據可操作的實時洞悉和智慧,做出最佳決策。將分析融入企業和自動化決策,藉此提升業績。透過具有內建連續反饋的「閉環解決方案」(closed loop solution),了解更多資訊、去蕪存菁、建構智慧。

迅速做出正確反應

在幾分之一秒內回應事件,並確保合適的人員在合適的時間採取合適的行動以快速糾正問題。為邊緣評分和現代無服務器應用程序採用基於開源技術的微服務,佔用空間很小。

數據分析的影響

如果使用得當,數據分析可以成為競爭優勢的來源。以專注的願景進行數據分析的機構可以推動數字化轉型、改善客戶體驗並創建數據驅動的公司文化。通過使用數據分析,機構可以識別新的商機並使用洞見來確定行動的優先級,創造新的收入來源

為了充分利用數據分析可為組織提供的價值,公司必須將每個業務決策的數據視為優化結果和推動更明智決策的一種方式。

隨著數據分析計劃越來越被接受,機構將從傳統的報告轉向更先進的實時分析解決方案。隨著數位化轉型和數據驅動的機構變得越來越重要,公司內的數據分析程序也正在迅速發展。

數據分析的主要用例

  • 檢測異常
  • 管理客戶數據
  • 管理風險
  • 檢測欺詐
  • 個性化和定制
  • 進行市場調查
  • 分析操作