隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型普遍開展，數(shù)據(jù)分析飛速發(fā)展。無(wú)論您的組織屬于哪個(gè)行業(yè)，數(shù)據(jù)分析都可能在制定戰(zhàn)略中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。許多公司現(xiàn)在都有數(shù)據(jù)分析師，他們對(duì)原始數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從這個(gè)過(guò)程中獲得的許多可行的洞察和見(jiàn)解。

同時(shí)，數(shù)據(jù)分析軟件市場(chǎng)迅速攀升。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2021年，全球在大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析解決方案上的支出增長(zhǎng)10.1%，達(dá)到2157億美元。許多公司正在積極招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策”。

Gartner的研究人員得出結(jié)論：“數(shù)據(jù)和分析越來(lái)越成為業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的主要驅(qū)動(dòng)力，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和信息產(chǎn)品的潛力比以往任何時(shí)候都大。”據(jù)該研究公司稱，到2023年，在垂直和特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的推動(dòng)下，整體分析采用率將從35%增加到50%。

鑒于數(shù)據(jù)分析趨勢(shì)在現(xiàn)代企業(yè)中發(fā)揮的重要作用，有必要研究一下“什么是數(shù)據(jù)分析?”以及為什么它很重要以及未來(lái)的趨勢(shì)是什么。接下來(lái)我們將談?wù)撘韵聨讉€(gè)問(wèn)題：

• 什么是數(shù)據(jù)分析
• 數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)分析
• 數(shù)據(jù)分析的類型
• 為什么數(shù)據(jù)分析很重要
• 數(shù)據(jù)分析的好處
• 數(shù)據(jù)分析的趨勢(shì)

一 、什么是數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是分析數(shù)據(jù)趨勢(shì)獲取知識(shí)和洞察力以做出更好決策的過(guò)程。這個(gè)復(fù)雜的過(guò)程由數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家以及非技術(shù)人員協(xié)作進(jìn)行的。該過(guò)程通常從原始數(shù)據(jù)開始，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，尋求有價(jià)值的洞察力——事實(shí)上，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的主要目標(biāo)。

可以肯定的是，數(shù)據(jù)分析的定義與其他一些技術(shù)定義相比變化較小，主要是因?yàn)閷＜乙恢抡J(rèn)為數(shù)據(jù)分析幾乎涵蓋了組織可能對(duì)原始數(shù)據(jù)執(zhí)行的任何操作。例如，Gartner將數(shù)據(jù)分析定義為“對(duì)所有用途(運(yùn)營(yíng)和分析)的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以通過(guò)更有效的決策制定和增強(qiáng)的客戶體驗(yàn)來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)流程并改善業(yè)務(wù)成果。”

這些定義基本涵蓋現(xiàn)代企業(yè)中常見(jiàn)的活動(dòng)。數(shù)據(jù)分析主要包括以下內(nèi)容：

(1) 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)可用信息的過(guò)程。最常見(jiàn)的方法是通過(guò)各種數(shù)據(jù)挖掘軟件來(lái)尋找數(shù)據(jù)中的模式。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析的子集。此外，數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)組件。多年來(lái)已經(jīng)開發(fā)了許多技術(shù)來(lái)實(shí)際應(yīng)用和實(shí)踐數(shù)據(jù)挖掘。每種技術(shù)都建立在跟蹤一組數(shù)據(jù)中的模式的基本思想之上。可以根據(jù)項(xiàng)目的重點(diǎn)和研究的深度持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘方法。例如，可以使用關(guān)聯(lián)來(lái)簡(jiǎn)單地關(guān)聯(lián)多個(gè)因變量，可以深入研究并利用異常值和異常檢測(cè)來(lái)篩選大型數(shù)據(jù)集并發(fā)現(xiàn)任何異常。

(2) 文本分析

大多數(shù)文本分析利用人工智能驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理(NLP)來(lái)解釋人類語(yǔ)言。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的最新發(fā)展使得計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從文檔中的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取含義的能力顯著增強(qiáng)。

(3) 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化工具通過(guò)以圖形形式(包括圖表、圖形、迷你圖、信息圖、熱圖或統(tǒng)計(jì)圖)表示數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要作用。以視覺(jué)形式呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)易于理解和分析，即使是非技術(shù)利益相關(guān)者也可以做出更有效的實(shí)時(shí)決策

(4) 商業(yè)智能

商業(yè)智能工具可以快速的實(shí)現(xiàn)可視化報(bào)告、深度數(shù)據(jù)挖掘、自動(dòng)化、預(yù)測(cè)幫助和其他關(guān)鍵能力。

(5) 數(shù)據(jù)目錄

數(shù)據(jù)目錄工具可自動(dòng)發(fā)現(xiàn)整個(gè)企業(yè)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)源。它使用元數(shù)據(jù)管理功能來(lái)組織數(shù)據(jù)，顯示不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，啟用搜索和跟蹤數(shù)據(jù)沿襲，即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的來(lái)源。同時(shí)，包括數(shù)據(jù)治理功能并支持業(yè)務(wù)用戶的自助服務(wù)，有些還包括詞匯表，以便用戶對(duì)術(shù)語(yǔ)有共同的理解。大多數(shù)現(xiàn)代數(shù)據(jù)目錄工具依賴人工智能 (AI)和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)功能。

(6) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具是大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析中的關(guān)鍵組件。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析軟件提供數(shù)據(jù)的智能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)，允許用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘以獲得競(jìng)爭(zhēng)洞察力。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常位于大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)(如數(shù)據(jù)庫(kù))和數(shù)據(jù)集市之間。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件通常與ETL 工具一起使用，支持從商業(yè)智能到預(yù)測(cè)分析的各種報(bào)告和分析。

(7) 數(shù)據(jù)湖

數(shù)據(jù)湖是一個(gè)存儲(chǔ)庫(kù)，以原始格式保存大量原始數(shù)據(jù)，直到處理完畢。與使用文件夾、行和列等分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不同，數(shù)據(jù)湖是一種平面文件結(jié)構(gòu)，可在輸入數(shù)據(jù)時(shí)保留數(shù)據(jù)的原始結(jié)構(gòu)。湖中的每個(gè)數(shù)據(jù)元素都被分配了一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符，并使用一組擴(kuò)展的元數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行標(biāo)記。當(dāng)有人根據(jù)某個(gè)元數(shù)據(jù)執(zhí)行業(yè)務(wù)查詢時(shí)，所有標(biāo)記的數(shù)據(jù)都會(huì)被分析以用于查詢或分析。數(shù)據(jù)湖存在的原因是因?yàn)槊總€(gè)人都在從各處收集大量信息，尤其是從物聯(lián)網(wǎng)，他們需要將其存儲(chǔ)在某個(gè)地方。歷史存儲(chǔ)介質(zhì)是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。但是這些技術(shù)對(duì)于我們從各地收集的所有這些數(shù)據(jù)片段來(lái)說(shuō)并不適用。

(8) 數(shù)據(jù)網(wǎng)格

數(shù)據(jù)網(wǎng)格正在成為一種幫助組織更好地處理快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量、不斷變化的應(yīng)用程序需求和分布式處理場(chǎng)景的方法。可以將數(shù)據(jù)網(wǎng)格想象成一個(gè)橫跨大型網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)，它連接本地和公共云中的多個(gè)位置、類型和數(shù)據(jù)源，并通過(guò)多種方法訪問(wèn)該數(shù)據(jù)以處理、移動(dòng)、管理、并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在結(jié)構(gòu)范圍內(nèi)。

(9) 數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)建模是將結(jié)構(gòu)和方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)的過(guò)程，以便將其轉(zhuǎn)換為有用的形式以進(jìn)行分析和獲得洞察力。通過(guò)準(zhǔn)備信息系統(tǒng)中涉及的數(shù)據(jù)模型，可以優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)并了解信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)流。一個(gè)好的數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)中具體細(xì)節(jié)的抽象模型，例如數(shù)據(jù)如何捕獲、數(shù)據(jù)如何在系統(tǒng)中流動(dòng)、數(shù)據(jù)如何輸入到各個(gè)表中，以及在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之前對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用哪些檢查和約束在數(shù)據(jù)庫(kù)中。

(10) 人工智能(AI)

人工智能功能通常分為幾個(gè)核心領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、深度學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)分析、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人流程自動(dòng)化 (RPA)、智能助手和聊天機(jī)器人。

(11) 機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分，專注于創(chuàng)造以人類思維方式思考的計(jì)算機(jī)。換言之，所有機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)都是人工智能系統(tǒng)，但并非所有人工智能系統(tǒng)都具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力。

可以將機(jī)器學(xué)習(xí)細(xì)分為幾個(gè)不同的類別：

• 監(jiān)督學(xué)習(xí)需要提供哪些輸入與哪些輸出一致的示例。例如，如果想使用監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)教計(jì)算機(jī)識(shí)別貓的圖片，你會(huì)提供一大堆圖像，其中一些被標(biāo)記為“貓”，一些被標(biāo)記為“不是貓”。” 機(jī)器學(xué)習(xí)算法將幫助系統(tǒng)學(xué)習(xí)概括概念，以便它可以識(shí)別以前從未遇到過(guò)的圖像中的貓。
• 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)要求系統(tǒng)從給定的數(shù)據(jù)集中得出自己的結(jié)論。例如，如果您有大量在線銷售數(shù)據(jù)，可以使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)查找這些數(shù)據(jù)之間的集群或關(guān)聯(lián)，從而幫助您改進(jìn)營(yíng)銷。例如，您可能會(huì)發(fā)現(xiàn) 1980 年初出生、收入超過(guò) 5 萬(wàn)美元的女性對(duì)特定品牌的巧克力棒有濃厚的興趣，或者購(gòu)買特定品牌蘇打水的人也會(huì)購(gòu)買特定品牌的薯片。
• 半監(jiān)督學(xué)習(xí)是有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合。回到貓的例子，假設(shè)你有大量的圖像，其中一些被標(biāo)記為“貓”和“非貓”，而另一些則沒(méi)有。半監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)將使用標(biāo)記的圖像來(lái)猜測(cè)哪些未標(biāo)記的圖像包括貓。然后最好的猜測(cè)將被反饋到系統(tǒng)中，以幫助它提高其能力，并且循環(huán)將繼續(xù)。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)接收類似于懲罰和獎(jiǎng)勵(lì)的反饋的系統(tǒng)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)(適用于機(jī)器學(xué)習(xí))的一個(gè)經(jīng)典例子是坐在一排老虎機(jī)前的賭徒。起初，賭徒不知道哪些老虎機(jī)會(huì)得到回報(bào)或有多好，所以他嘗試了所有老虎機(jī)。隨著時(shí)間的推移，他發(fā)現(xiàn)有些機(jī)器設(shè)置得“更寬松”，因此它們的回報(bào)更頻繁、金額更高。隨著時(shí)間的推移，賭徒會(huì)通過(guò)更頻繁地玩更寬松的機(jī)器來(lái)增加他的收入。

(12) 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，它已經(jīng)在模仿人類大腦的各個(gè)方面取得了進(jìn)展，使設(shè)備能夠處理信息以進(jìn)行上下文分析和行動(dòng)。深度學(xué)習(xí)將 ML 算法擴(kuò)展到多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以制作多層鏈接變量和相關(guān)決策的決策樹。在自動(dòng)駕駛汽車的例子中，前進(jìn)會(huì)導(dǎo)致有關(guān)速度、是否需要導(dǎo)航障礙、導(dǎo)航到目的地等方面的決策。然而，這些后續(xù)決策可能會(huì)產(chǎn)生反饋，迫使人工智能重新考慮早期的決策并改變它們. 深度學(xué)習(xí)旨在模仿人腦，讓我們通過(guò)被訓(xùn)練和通過(guò)多層近乎同時(shí)的決策來(lái)學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)分析是研發(fā)、工程和戰(zhàn)略規(guī)劃不可或缺的一部分。當(dāng)然，它是物流和供應(yīng)鏈管理的核心。每年，分析在信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)安全中發(fā)揮著越來(lái)越大的作用。總而言之，幾乎沒(méi)有一個(gè)行業(yè)不是由數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)的。

如今，許多組織都有一名首席數(shù)據(jù)官，其職責(zé)是監(jiān)督組織內(nèi)數(shù)據(jù)管理的各個(gè)方面，包括數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)。

二 、數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)分析

盡管它們相似且密切相關(guān)，但是經(jīng)常混淆，數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析并不是一回事。簡(jiǎn)而言之，數(shù)據(jù)分析是一門商業(yè)學(xué)科，而數(shù)據(jù)科學(xué)是一門技術(shù)學(xué)科。數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)是回答特定的業(yè)務(wù)問(wèn)題，而數(shù)據(jù)科學(xué)的目標(biāo)是準(zhǔn)備、轉(zhuǎn)換和組織數(shù)據(jù)，使其有用。數(shù)據(jù)分析需要深入了解特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域，如金融或營(yíng)銷，而數(shù)據(jù)科學(xué)需要深入了解數(shù)學(xué)和技術(shù)學(xué)科，如統(tǒng)計(jì)建模和編程。

哈佛商業(yè)評(píng)論認(rèn)為，“數(shù)據(jù)分析是指分析數(shù)據(jù)以回答問(wèn)題、提取見(jiàn)解和識(shí)別趨勢(shì)的過(guò)程和實(shí)踐。數(shù)據(jù)科學(xué)的核心是構(gòu)建、清理和組織數(shù)據(jù)集。”

數(shù)據(jù)分析師檢查大型數(shù)據(jù)集以識(shí)別趨勢(shì)、開發(fā)圖表并創(chuàng)建可視化演示文稿，以幫助企業(yè)做出更具戰(zhàn)略性的決策。數(shù)據(jù)科學(xué)家使用原型、算法、預(yù)測(cè)模型和自定義分析來(lái)設(shè)計(jì)和構(gòu)建數(shù)據(jù)建模和生產(chǎn)的新流程。

在實(shí)踐中，數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師經(jīng)常密切合作，甚至可能是組織內(nèi)同一團(tuán)隊(duì)的一部分。

三、數(shù)據(jù)分析的類型

并非所有數(shù)據(jù)分析都是相同的。大多數(shù)專家將數(shù)據(jù)分析分為四種關(guān)鍵類型：

(1) 描述性分析

描述性分析描述了過(guò)去發(fā)生的事情或當(dāng)前正在發(fā)生的事情。這種類型的分析可以回答諸如誰(shuí)、什么、何地、何時(shí)以及如何等問(wèn)題。例如，顯示過(guò)去四個(gè)季度每月銷售額的銷售報(bào)告就是描述性分析的一個(gè)示例。這是最容易執(zhí)行的分析類型，但對(duì)組織的價(jià)值有限。但是不能忽略它，因?yàn)槊枋鲂苑治鍪歉呒?jí)分析類型的必要基礎(chǔ)。

(2) 診斷性分析

診斷分析會(huì)告訴您發(fā)生某事的原因。例如，如果描述性分析告訴上個(gè)季度的銷售額下降，那么診斷分析將幫助找出問(wèn)題所在。這種類型的分析通常涉及組合多個(gè)數(shù)據(jù)集，以對(duì)組織的情況進(jìn)行更全面和準(zhǔn)確的評(píng)估。也許銷售下降是因?yàn)楣?yīng)鏈問(wèn)題或惡劣天氣，或者是因?yàn)楣陀眯碌匿N售人員后失去了一個(gè)關(guān)鍵客戶。診斷分析可以幫助弄清楚這一點(diǎn)。

(3) 預(yù)測(cè)性分析

預(yù)測(cè)分析可幫助您了解接下來(lái)可能發(fā)生的事情。它著眼于歷史趨勢(shì)，尋找能夠洞察未來(lái)的模式。預(yù)測(cè)分析工具通常依賴于先進(jìn)的數(shù)據(jù)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，這些技術(shù)可以提煉影響過(guò)去績(jī)效的重要因素并將其應(yīng)用于當(dāng)前情況。這是一種更先進(jìn)、更具投機(jī)性的分析形式，具有很高的潛在價(jià)值。它正在成為一種非常普遍的工具，尤其是對(duì)于大型企業(yè)而言。

(4) 規(guī)范性分析

規(guī)范性分析試圖告訴您應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的事情。例如，如果預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)下個(gè)季度的銷售額會(huì)下降，那么規(guī)范性分析可以幫助了解如果降低價(jià)格或更改營(yíng)銷策略或從不同供應(yīng)商處采購(gòu)產(chǎn)品，情況可能會(huì)發(fā)生怎樣的變化。顯然，規(guī)范分析的潛在好處非常高，但做好規(guī)范分析也非常困難。目前，很少有組織擁有大規(guī)模進(jìn)行規(guī)范性分析的資源和能力。

大多數(shù)組織從描述性分析開始他們的數(shù)據(jù)分析。隨著時(shí)間的推移，它們擴(kuò)展到診斷分析，然后是預(yù)測(cè)分析。許多人渴望最終擁有一個(gè)成功的規(guī)范性分析程序，以更好地為他們的業(yè)務(wù)決策提供信息。

四、為什么數(shù)據(jù)分析很重要

大多數(shù)專家都同意，數(shù)據(jù)分析對(duì)現(xiàn)代組織非常重要，因?yàn)樗梢詭椭M織變得更有競(jìng)爭(zhēng)力。Forrester說(shuō)：“數(shù)據(jù)是改善客戶體驗(yàn)和運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵，這反過(guò)來(lái)又推動(dòng)了公司的成功。釋放數(shù)據(jù)的全部潛力依賴于可靠的數(shù)據(jù)分析。”

出于多種原因，組織進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)劃。使用數(shù)據(jù)分析做的一些最常見(jiàn)的事情包括：

(1) 更好地了解客戶

大多數(shù)組織都可以訪問(wèn)有關(guān)其客戶的各種數(shù)據(jù)，包括人口統(tǒng)計(jì)、訂單歷史、客戶服務(wù)互動(dòng)、社交媒體、瀏覽歷史、調(diào)查回復(fù)等。聘請(qǐng)數(shù)據(jù)分析師來(lái)分析這些數(shù)據(jù)可以幫助公司更全面地了解每個(gè)客戶以及他們的客戶作為一個(gè)整體的總體情況。此外，它可能會(huì)突出更好地滿足客戶需求或接觸新買家群體的機(jī)會(huì)。

(2) 簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)

組織內(nèi)有許多流程，從接單、到履行、到供應(yīng)鏈管理、到客戶服務(wù)、再到 IT 運(yùn)營(yíng)等等，都是可以衡量的。任何可以衡量的東西，都可以改進(jìn)。數(shù)據(jù)分析可以幫助跟蹤關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo) (KPI) 的進(jìn)展，并幫助識(shí)別當(dāng)今可能拖慢組織速度的瓶頸。

(3) 識(shí)別新的機(jī)會(huì)

數(shù)據(jù)分析中更有趣的領(lǐng)域之一是空白分析學(xué)科。這種做法有助于組織識(shí)別今天沒(méi)有做但他們未來(lái)可以做的業(yè)務(wù)。它可以幫助尋找新的客戶、新產(chǎn)品和新的合作伙伴，從而增加收入和利潤(rùn)。

(4) 利用現(xiàn)有趨勢(shì)

即使是最基本的數(shù)據(jù)可視化，也可以輕松查看 KPI 的移動(dòng)方向和速率。通過(guò)識(shí)別這些趨勢(shì)，通常是通過(guò)原始數(shù)據(jù)篩選，可以做更多運(yùn)作良好的事情，并嘗試糾正錯(cuò)誤的事情。

(5) 營(yíng)銷活動(dòng)更有效

營(yíng)銷是被數(shù)據(jù)分析改變最多的商業(yè)學(xué)科之一。由于如此多的營(yíng)銷活動(dòng)以數(shù)字方式進(jìn)行，營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)擁有大量可用數(shù)據(jù)，可以幫助他們確定哪些目標(biāo)最有可能成為客戶，哪些客戶可能再次購(gòu)買，哪些客戶有轉(zhuǎn)投競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的危險(xiǎn)等等。他們經(jīng)常使用數(shù)據(jù)可視化來(lái)幫助數(shù)據(jù)挖掘以獲得業(yè)務(wù)洞察力。

(6) 改進(jìn)定價(jià)策略

如果僅將價(jià)格提高 1% 就可以將組織的整體利潤(rùn)提高多達(dá) 10%，那會(huì)怎樣?分析可以幫助您分析變量。數(shù)據(jù)分析可以幫助定價(jià)團(tuán)隊(duì)確定他們應(yīng)該在哪里提高價(jià)格(以及應(yīng)該在哪里降低價(jià)格)以最大限度地提高盈利能力。

(7) 做出更好的決定

人類總是傾向于出于情感原因做出決定，通常基于先入為主的觀念，這些觀念可能是真實(shí)的，也可能不是真實(shí)的。數(shù)據(jù)分析為這種本能提供了強(qiáng)有力的檢查，以便企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可以看到他們的直覺(jué)反應(yīng)是否可能導(dǎo)致成功。在非常廣泛的意義上，數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)改進(jìn)整個(gè)組織的決策。

五、數(shù)據(jù)分析的好處

數(shù)據(jù)分析支持的所有這些活動(dòng)的最終結(jié)果通常在組織的底線中可見(jiàn)。商業(yè)領(lǐng)袖表示，數(shù)據(jù)分析可以幫助他們：

• 通過(guò)簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、調(diào)整技術(shù)支出規(guī)模、改善庫(kù)存管理和更好地與供應(yīng)商談判來(lái)降低成本。
• 通過(guò)快速識(shí)別新產(chǎn)品機(jī)會(huì)、改進(jìn)開發(fā)流程、加快測(cè)試速度和提高整體質(zhì)量來(lái)加快上市時(shí)間。
• 通過(guò)更好地滿足客戶需求并為客戶服務(wù)代理提供所需的工具、培訓(xùn)和支持來(lái)提高客戶滿意度。
• 通過(guò)改進(jìn)產(chǎn)品供應(yīng)、加強(qiáng)營(yíng)銷工作和授權(quán)銷售人員來(lái)增加銷售額。
• 通過(guò)降低成本和優(yōu)化價(jià)格來(lái)增加利潤(rùn)。
• 通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

六、數(shù)據(jù)分析的趨勢(shì)

在接下來(lái)的幾年里，數(shù)據(jù)分析的使用幾乎肯定會(huì)繼續(xù)顯著增長(zhǎng)。然而，并非所有組織都能通過(guò)其分析工作取得成功。

簡(jiǎn)而言之，分析現(xiàn)在至關(guān)重要。Gartner說(shuō)：“到 2025 年，80% 尋求擴(kuò)展數(shù)字業(yè)務(wù)的組織將失敗，因?yàn)樗麄儧](méi)有采用現(xiàn)代方法進(jìn)行數(shù)據(jù)和分析治理。”

除了數(shù)據(jù)治理，其他值得關(guān)注的主要趨勢(shì)包括：

• 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。許多最復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析形式，包括預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析，都依賴于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)能力。隨著這些技術(shù)的進(jìn)步，分析將變得更加強(qiáng)大。
• 合成數(shù)據(jù)。 隱私法規(guī)通常會(huì)限制組織可以直接對(duì)客戶數(shù)據(jù)執(zhí)行的分析量。解決這個(gè)問(wèn)題的方法之一是使用合成數(shù)據(jù)，它是匿名的，通常由數(shù)據(jù)模型和算法生成。
• 多種分析解決方案和中心。 大多數(shù)大型企業(yè)發(fā)現(xiàn)沒(méi)有單一的分析解決方案可以滿足整個(gè)組織的所有需求。專家表示，最成功的公司很可能是那些找到創(chuàng)新方法來(lái)結(jié)合其各種分析解決方案和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的公司。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，掌握這些趨勢(shì)以及通過(guò)數(shù)據(jù)分析工作確定的趨勢(shì)的組織可能是最成功的。