企業的業務由數據組成，只有當努力理解數字所代表的含義時，才能正確地走向未來。數據不僅僅是在講述企業積累的難以理解的數字以及過去的故事，實際上，還需要使用它來告知所有將來的決策。

不幸的是，人類的大腦并非旨在從大量未分類的數據點集合中提取有意義的信息。必須首先組織它們，即使如此，也需要了解人們正在尋找什么以進行任何有意義的改變。

這就是數據分析發揮作用的地方以及企業如何從中受益：

1. 突出潛力

企業需要擁有分析碩士學位課程之一學位的數據分析師來審閱，并使用數據做出有創意的決策和建議。這是一種使用數據突出潛在策略并根據自己的數據記錄新興趨勢的最佳方法。創新的方法無法用機器來處理，并且在所有情況下，讓數據分析師遍歷企業的不同領域，可以通過結合機器學習和人工解決問題來幫助企業改善業務。

他們獨特而富有創意的意見將幫助企業最大程度地提高其整體效率，并就如何使企業適應未來發展提供出色的建議。兩者結合使用可在各個方面增強其業務。

2. 降低成本

數據分析的第一個也是最大的好處就是可以降低成本。例如，通過分析供應成本與產品銷售成本，企業可以制定出簡化的訂購方法。通過只訂購適量的耗材或庫存，可以減少浪費并提高利潤。

另外，企業還可以通過運行有關更改供應商甚至物料的分析來預測成本節省。

3. 改善銷售

使用分析，企業可以了解哪些渠道提供了更多的銷售額，哪些營銷策略取得了最大的成果，甚至還幫助企業了解了為什么某些產品或服務勝過其他產品或服務。此類信息將幫助企業在市場營銷和購買階段改善銷售策略。

4. 提高效率

效率是改善企業收入來源的最佳方法。這比任何其他數據分析階段都需要正確的系統。計算機還可以按“先驗后驗”的能力提供數據分析。

例如，如果企業的庫存下降到某個閾值，則訂購更多。

5. 提供個性化

個性化是數據分析的另一個亮點。通常，這將使用機器學習實時完成。通過跟蹤用戶的點擊，您的機器學習程序可以推斷出用戶喜歡的內容并根據其活動提出建議。

這不是一個程序，企業只能啟動并離開。企業需要設置參數，以便人工智能可以根據活動和信息提出真正的建議。