隨著數字化轉型普遍開展，數據分析飛速發展。無論您的組織屬于哪個行業，數據分析都可能在制定戰略中發揮著關鍵作用。許多公司現在都有數據分析師，他們對原始數據采用數據挖掘技術，從這個過程中獲得的許多可行的洞察和見解。

同時，數據分析軟件市場迅速攀升。根據IDC的數據，2021年，全球在大數據和業務分析解決方案上的支出增長10.1%，達到2157億美元。許多公司正在積極招聘數據科學家和數據分析師實現“數據驅動的決策”。

Gartner的研究人員得出結論：“數據和分析越來越成為業務戰略的主要驅動力，數據驅動的業務戰略和信息產品的潛力比以往任何時候都大。”據該研究公司稱，到2023年，在垂直和特定領域數據挖掘技術的推動下，整體分析采用率將從35%增加到50%。

鑒于數據分析趨勢在現代企業中發揮的重要作用，有必要研究一下“什么是數據分析?”以及為什么它很重要以及未來的趨勢是什么。接下來我們將談論以下幾個問題：

• 什么是數據分析
• 數據科學與數據分析
• 數據分析的類型
• 為什么數據分析很重要
• 數據分析的好處
• 數據分析的趨勢

一 、什么是數據分析

數據分析是分析數據趨勢獲取知識和洞察力以做出更好決策的過程。這個復雜的過程由數據分析師和數據科學家以及非技術人員協作進行的。該過程通常從原始數據開始，這些數據經過數據挖掘，尋求有價值的洞察力——事實上，競爭優勢是業務數據分析的主要目標。

可以肯定的是，數據分析的定義與其他一些技術定義相比變化較小，主要是因為專家一致認為數據分析幾乎涵蓋了組織可能對原始數據執行的任何操作。例如，Gartner將數據分析定義為“對所有用途(運營和分析)的數據進行管理，并對數據進行分析，以通過更有效的決策制定和增強的客戶體驗來推動業務流程并改善業務成果。”

這些定義基本涵蓋現代企業中常見的活動。數據分析主要包括以下內容：

(1) 數據挖掘

數據挖掘是將原始數據轉化為業務可用信息的過程。最常見的方法是通過各種數據挖掘軟件來尋找數據中的模式。數據挖掘是數據分析的子集。此外，數據挖掘是人工智能和機器學習的基礎組件。多年來已經開發了許多技術來實際應用和實踐數據挖掘。每種技術都建立在跟蹤一組數據中的模式的基本思想之上。可以根據項目的重點和研究的深度持續優化數據挖掘方法。例如，可以使用關聯來簡單地關聯多個因變量，可以深入研究并利用異常值和異常檢測來篩選大型數據集并發現任何異常。

(2) 文本分析

大多數文本分析利用人工智能驅動的自然語言處理(NLP)來解釋人類語言。人工智能、機器學習和數據分析的最新發展使得計算機系統從文檔中的結構化和非結構化數據中提取含義的能力顯著增強。

(3) 數據可視化

數據可視化工具通過以圖形形式(包括圖表、圖形、迷你圖、信息圖、熱圖或統計圖)表示數據，在數據分析中發揮著重要作用。以視覺形式呈現的數據易于理解和分析，即使是非技術利益相關者也可以做出更有效的實時決策

(4) 商業智能

商業智能工具可以快速的實現可視化報告、深度數據挖掘、自動化、預測幫助和其他關鍵能力。

(5) 數據目錄

數據目錄工具可自動發現整個企業系統中的數據源。它使用元數據管理功能來組織數據，顯示不同數據之間的關系，啟用搜索和跟蹤數據沿襲，即發現數據的來源。同時，包括數據治理功能并支持業務用戶的自助服務，有些還包括詞匯表，以便用戶對術語有共同的理解。大多數現代數據目錄工具依賴人工智能 (AI)和機器學習 (ML)功能。

(6) 數據倉庫

數據倉庫工具是大數據和數據分析中的關鍵組件。數據倉庫是為分析軟件提供數據的智能數據存儲庫，允許用戶進行數據挖掘以獲得競爭洞察力。數據倉庫通常位于大型數據存儲庫(如數據庫)和數據集市之間。數據倉庫軟件通常與ETL 工具一起使用，支持從商業智能到預測分析的各種報告和分析。

(7) 數據湖

數據湖是一個存儲庫，以原始格式保存大量原始數據，直到處理完畢。與使用文件夾、行和列等分層數據結構的結構化數據倉庫不同，數據湖是一種平面文件結構，可在輸入數據時保留數據的原始結構。湖中的每個數據元素都被分配了一個唯一的標識符，并使用一組擴展的元數據標簽進行標記。當有人根據某個元數據執行業務查詢時，所有標記的數據都會被分析以用于查詢或分析。數據湖存在的原因是因為每個人都在從各處收集大量信息，尤其是從物聯網，他們需要將其存儲在某個地方。歷史存儲介質是關系數據庫。但是這些技術對于我們從各地收集的所有這些數據片段來說并不適用。

(8) 數據網格

數據網格正在成為一種幫助組織更好地處理快速增長的數據量、不斷變化的應用程序需求和分布式處理場景的方法。可以將數據網格想象成一個橫跨大型網絡的網絡，它連接本地和公共云中的多個位置、類型和數據源，并通過多種方法訪問該數據以處理、移動、管理、并將數據存儲在結構范圍內。

(9) 數據建模

數據建模是將結構和方法應用于數據的過程，以便將其轉換為有用的形式以進行分析和獲得洞察力。通過準備信息系統中涉及的數據模型，可以優化數據庫設計并了解信息系統中的數據流。一個好的數據模型是數據庫中具體細節的抽象模型，例如數據如何捕獲、數據如何在系統中流動、數據如何輸入到各個表中，以及在存儲數據之前對數據應用哪些檢查和約束在數據庫中。

(10) 人工智能(AI)

人工智能功能通常分為幾個核心領域：機器學習(ML)、深度學習、預測分析、機器視覺、機器人流程自動化 (RPA)、智能助手和聊天機器人。

(11) 機器學習(ML)

機器學習是人工智能的一個子集，是計算機科學的一部分，專注于創造以人類思維方式思考的計算機。換言之，所有機器學習系統都是人工智能系統，但并非所有人工智能系統都具備機器學習能力。

可以將機器學習細分為幾個不同的類別：

• 監督學習需要提供哪些輸入與哪些輸出一致的示例。例如，如果想使用監督學習來教計算機識別貓的圖片，你會提供一大堆圖像，其中一些被標記為“貓”，一些被標記為“不是貓”。” 機器學習算法將幫助系統學習概括概念，以便它可以識別以前從未遇到過的圖像中的貓。
• 無監督學習要求系統從給定的數據集中得出自己的結論。例如，如果您有大量在線銷售數據，可以使用無監督學習來查找這些數據之間的集群或關聯，從而幫助您改進營銷。例如，您可能會發現 1980 年初出生、收入超過 5 萬美元的女性對特定品牌的巧克力棒有濃厚的興趣，或者購買特定品牌蘇打水的人也會購買特定品牌的薯片。
• 半監督學習是有監督學習和無監督學習的結合。回到貓的例子，假設你有大量的圖像，其中一些被標記為“貓”和“非貓”，而另一些則沒有。半監督學習系統將使用標記的圖像來猜測哪些未標記的圖像包括貓。然后最好的猜測將被反饋到系統中，以幫助它提高其能力，并且循環將繼續。
• 強化學習接收類似于懲罰和獎勵的反饋的系統。強化學習(適用于機器學習)的一個經典例子是坐在一排老虎機前的賭徒。起初，賭徒不知道哪些老虎機會得到回報或有多好，所以他嘗試了所有老虎機。隨著時間的推移，他發現有些機器設置得“更寬松”，因此它們的回報更頻繁、金額更高。隨著時間的推移，賭徒會通過更頻繁地玩更寬松的機器來增加他的收入。

(12) 深度學習

深度學習是一種人工智能技術，它已經在模仿人類大腦的各個方面取得了進展，使設備能夠處理信息以進行上下文分析和行動。深度學習將 ML 算法擴展到多層神經網絡，以制作多層鏈接變量和相關決策的決策樹。在自動駕駛汽車的例子中，前進會導致有關速度、是否需要導航障礙、導航到目的地等方面的決策。然而，這些后續決策可能會產生反饋，迫使人工智能重新考慮早期的決策并改變它們. 深度學習旨在模仿人腦，讓我們通過被訓練和通過多層近乎同時的決策來學習。

數據分析是研發、工程和戰略規劃不可或缺的一部分。當然，它是物流和供應鏈管理的核心。每年，分析在信息技術和網絡安全中發揮著越來越大的作用。總而言之，幾乎沒有一個行業不是由數據分析驅動的。

如今，許多組織都有一名首席數據官，其職責是監督組織內數據管理的各個方面，包括數據分析和數據科學。

二 、數據科學與數據分析

盡管它們相似且密切相關，但是經常混淆，數據科學和數據分析并不是一回事。簡而言之，數據分析是一門商業學科，而數據科學是一門技術學科。數據分析的目標是回答特定的業務問題，而數據科學的目標是準備、轉換和組織數據，使其有用。數據分析需要深入了解特定業務領域，如金融或營銷，而數據科學需要深入了解數學和技術學科，如統計建模和編程。

哈佛商業評論認為，“數據分析是指分析數據以回答問題、提取見解和識別趨勢的過程和實踐。數據科學的核心是構建、清理和組織數據集。”

數據分析師檢查大型數據集以識別趨勢、開發圖表并創建可視化演示文稿，以幫助企業做出更具戰略性的決策。數據科學家使用原型、算法、預測模型和自定義分析來設計和構建數據建模和生產的新流程。

在實踐中，數據科學家和數據分析師經常密切合作，甚至可能是組織內同一團隊的一部分。

三、數據分析的類型

并非所有數據分析都是相同的。大多數專家將數據分析分為四種關鍵類型：

(1) 描述性分析

描述性分析描述了過去發生的事情或當前正在發生的事情。這種類型的分析可以回答諸如誰、什么、何地、何時以及如何等問題。例如，顯示過去四個季度每月銷售額的銷售報告就是描述性分析的一個示例。這是最容易執行的分析類型，但對組織的價值有限。但是不能忽略它，因為描述性分析是更高級分析類型的必要基礎。

(2) 診斷性分析

診斷分析會告訴您發生某事的原因。例如，如果描述性分析告訴上個季度的銷售額下降，那么診斷分析將幫助找出問題所在。這種類型的分析通常涉及組合多個數據集，以對組織的情況進行更全面和準確的評估。也許銷售下降是因為供應鏈問題或惡劣天氣，或者是因為雇用新的銷售人員后失去了一個關鍵客戶。診斷分析可以幫助弄清楚這一點。

(3) 預測性分析

預測分析可幫助您了解接下來可能發生的事情。它著眼于歷史趨勢，尋找能夠洞察未來的模式。預測分析工具通常依賴于先進的數據模型和機器學習技術，這些技術可以提煉影響過去績效的重要因素并將其應用于當前情況。這是一種更先進、更具投機性的分析形式，具有很高的潛在價值。它正在成為一種非常普遍的工具，尤其是對于大型企業而言。

(4) 規范性分析

規范性分析試圖告訴您應該如何應對未來可能發生的事情。例如，如果預測分析預測下個季度的銷售額會下降，那么規范性分析可以幫助了解如果降低價格或更改營銷策略或從不同供應商處采購產品，情況可能會發生怎樣的變化。顯然，規范分析的潛在好處非常高，但做好規范分析也非常困難。目前，很少有組織擁有大規模進行規范性分析的資源和能力。

大多數組織從描述性分析開始他們的數據分析。隨著時間的推移，它們擴展到診斷分析，然后是預測分析。許多人渴望最終擁有一個成功的規范性分析程序，以更好地為他們的業務決策提供信息。

四、為什么數據分析很重要

大多數專家都同意，數據分析對現代組織非常重要，因為它可以幫助組織變得更有競爭力。Forrester說：“數據是改善客戶體驗和運營效率的關鍵，這反過來又推動了公司的成功。釋放數據的全部潛力依賴于可靠的數據分析。”

出于多種原因，組織進行數據分析和數據科學計劃。使用數據分析做的一些最常見的事情包括：

(1) 更好地了解客戶

大多數組織都可以訪問有關其客戶的各種數據，包括人口統計、訂單歷史、客戶服務互動、社交媒體、瀏覽歷史、調查回復等。聘請數據分析師來分析這些數據可以幫助公司更全面地了解每個客戶以及他們的客戶作為一個整體的總體情況。此外，它可能會突出更好地滿足客戶需求或接觸新買家群體的機會。

(2) 簡化業務運營

組織內有許多流程，從接單、到履行、到供應鏈管理、到客戶服務、再到 IT 運營等等，都是可以衡量的。任何可以衡量的東西，都可以改進。數據分析可以幫助跟蹤關鍵績效指標 (KPI) 的進展，并幫助識別當今可能拖慢組織速度的瓶頸。

(3) 識別新的機會

數據分析中更有趣的領域之一是空白分析學科。這種做法有助于組織識別今天沒有做但他們未來可以做的業務。它可以幫助尋找新的客戶、新產品和新的合作伙伴，從而增加收入和利潤。

(4) 利用現有趨勢

即使是最基本的數據可視化，也可以輕松查看 KPI 的移動方向和速率。通過識別這些趨勢，通常是通過原始數據篩選，可以做更多運作良好的事情，并嘗試糾正錯誤的事情。

(5) 營銷活動更有效

營銷是被數據分析改變最多的商業學科之一。由于如此多的營銷活動以數字方式進行，營銷團隊擁有大量可用數據，可以幫助他們確定哪些目標最有可能成為客戶，哪些客戶可能再次購買，哪些客戶有轉投競爭對手的危險等等。他們經常使用數據可視化來幫助數據挖掘以獲得業務洞察力。

(6) 改進定價策略

如果僅將價格提高 1% 就可以將組織的整體利潤提高多達 10%，那會怎樣?分析可以幫助您分析變量。數據分析可以幫助定價團隊確定他們應該在哪里提高價格(以及應該在哪里降低價格)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的，也可能不是真實的。數據分析為這種本能提供了強有力的檢查，以便企業領導者可以看到他們的直覺反應是否可能導致成功。在非常廣泛的意義上，數據分析可以幫助企業改進整個組織的決策。

五、數據分析的好處

數據分析支持的所有這些活動的最終結果通常在組織的底線中可見。商業領袖表示，數據分析可以幫助他們：

• 通過簡化業務運營、調整技術支出規模、改善庫存管理和更好地與供應商談判來降低成本。
• 通過快速識別新產品機會、改進開發流程、加快測試速度和提高整體質量來加快上市時間。
• 通過更好地滿足客戶需求并為客戶服務代理提供所需的工具、培訓和支持來提高客戶滿意度。
• 通過改進產品供應、加強營銷工作和授權銷售人員來增加銷售額。
• 通過降低成本和優化價格來增加利潤。
• 通過分析歷史數據和使用機器學習來實現預測性和規范性分析，提高預測的準確性。

六、數據分析的趨勢

在接下來的幾年里，數據分析的使用幾乎肯定會繼續顯著增長。然而，并非所有組織都能通過其分析工作取得成功。

簡而言之，分析現在至關重要。Gartner說：“到 2025 年，80% 尋求擴展數字業務的組織將失敗，因為他們沒有采用現代方法進行數據和分析治理。”

除了數據治理，其他值得關注的主要趨勢包括：

• 人工智能和機器學習。許多最復雜的數據分析形式，包括預測性和規范性分析，都依賴于人工智能和機器學習能力。隨著這些技術的進步，分析將變得更加強大。
• 合成數據。 隱私法規通常會限制組織可以直接對客戶數據執行的分析量。解決這個問題的方法之一是使用合成數據，它是匿名的，通常由數據模型和算法生成。
• 多種分析解決方案和中心。 大多數大型企業發現沒有單一的分析解決方案可以滿足整個組織的所有需求。專家表示，最成功的公司很可能是那些找到創新方法來結合其各種分析解決方案和數據存儲的公司。

從長遠來看，掌握這些趨勢以及通過數據分析工作確定的趨勢的組織可能是最成功的。