數(shù)據(jù)分析工具和方法為企業(yè)提供了一種評(píng)估數(shù)據(jù)集和大規(guī)模獲取新信息的方法。有關(guān)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和績(jī)效的基本問(wèn)題由商業(yè)智能查詢(xún)回答。大數(shù)據(jù)分析是一種高級(jí)分析，需要復(fù)雜的應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序使用分析系統(tǒng)來(lái)支持預(yù)測(cè)模型、統(tǒng)計(jì)算法和假設(shè)分析等功能。

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以下了解大數(shù)據(jù)分析的好處以及如何進(jìn)行分析。

大數(shù)據(jù)分析的重要性

用于大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)和工具可以幫助企業(yè)做出改善業(yè)務(wù)成果的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。獲得更多的營(yíng)銷(xiāo)、額外的收入機(jī)會(huì)、客戶(hù)定制和更高的運(yùn)營(yíng)效率。這些優(yōu)勢(shì)可以通過(guò)正確的策略提供領(lǐng)先競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)。

大數(shù)據(jù)分析的好處

以下是大數(shù)據(jù)分析的好處：

• 及時(shí)分析來(lái)自多種來(lái)源、各種形式和類(lèi)型的海量數(shù)據(jù)。
• 更快地做出更明智的判斷以制定更成功的戰(zhàn)略，這可能有利于并增強(qiáng)供應(yīng)鏈、物流和其他戰(zhàn)術(shù)決策。
• 通過(guò)提高業(yè)務(wù)流程效率和優(yōu)化可以實(shí)現(xiàn)的成本節(jié)省。
• 更深入地了解消費(fèi)者需求、行為和情緒，這可能會(huì)導(dǎo)致更好的戰(zhàn)略管理流程和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)。
• 基于大樣本數(shù)據(jù)，采用風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)更加明智。

如何分析大數(shù)據(jù)?

如果企業(yè)正在用大數(shù)據(jù)做一些事情，它是非常有益的，但如何分析大數(shù)據(jù)呢?亞馬遜公司和谷歌公司是分析大量數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)廠商，企業(yè)可以采用他們的服務(wù)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

以亞馬遜公司的推薦引擎為例，其推薦引擎將消費(fèi)者的所有購(gòu)買(mǎi)歷史與對(duì)消費(fèi)者的了解、購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣以及與相似的個(gè)人的購(gòu)買(mǎi)模式相結(jié)合，希望提出一些非常出色的建議。大數(shù)據(jù)分析能力將其推向了一個(gè)新的高度。

企業(yè)希望解決什么問(wèn)題?這是在深入研究大數(shù)據(jù)分析之前應(yīng)該問(wèn)自己的第一件事。企業(yè)甚至可能不知道自己在尋找什么。但知道自己擁有大量數(shù)據(jù)，認(rèn)為可以從中獲得重要見(jiàn)解。而且，這種模式可能會(huì)在人們意識(shí)到它們存在的原因之前從這些數(shù)據(jù)中形成。

以下是幫助分析大數(shù)據(jù)的5個(gè)步驟列表：

1.細(xì)分

最近，自定義受眾已經(jīng)成為一個(gè)主流問(wèn)題。電子郵件營(yíng)銷(xiāo)、追加銷(xiāo)售和交叉銷(xiāo)售優(yōu)惠都必須實(shí)現(xiàn)個(gè)性化。個(gè)性化信息的關(guān)鍵是認(rèn)識(shí)到希望聯(lián)系的眾多人員的每一個(gè)都是獨(dú)一無(wú)二的，并且有不同的需求。當(dāng)然，在一對(duì)一的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)個(gè)性化是不可能的，但就轉(zhuǎn)化而言，將企業(yè)的受眾細(xì)分為更小的群體就足夠了。而收集的數(shù)據(jù)越多，就越需要聚集在一起。所以不要害怕處理大量數(shù)據(jù)。

2.展開(kāi)

企業(yè)可能只需要研究一些不同的數(shù)據(jù)集，因?yàn)橐呀?jīng)知道各種目標(biāo)群體。根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)以及是處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，企業(yè)有多種策略可供選擇。因此，企業(yè)可以混合和匹配各種方法，以從數(shù)據(jù)中獲得有意義的見(jiàn)解。

3.趕上

企業(yè)需要實(shí)時(shí)采取行動(dòng)。毫不奇怪，為了成功開(kāi)展業(yè)務(wù)，企業(yè)需要訪問(wèn)實(shí)時(shí)信息。在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，企業(yè)的分析是否足夠靈活可能并不明顯?？梢圆捎闷渌姆治鼋鉀Q方案，但這些解決方案提供的更新需要數(shù)小時(shí)的等待時(shí)間。但是，在電子商務(wù)等其他行業(yè)，基于大數(shù)據(jù)創(chuàng)建動(dòng)態(tài)定價(jià)是通常的做法。

4.整理

更具體地說(shuō)，企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)該適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行整理。并轉(zhuǎn)變成一些直觀的圖表，這樣就不必浪費(fèi)時(shí)間得出結(jié)論。特別是如果正在處理互聯(lián)網(wǎng)上的大量數(shù)據(jù)或參考資料。那么需要做的是選擇一個(gè)優(yōu)秀的分析平臺(tái)，它可以為企業(yè)提供詳細(xì)的數(shù)據(jù)可視化。這樣能夠快速掌握并采取行動(dòng)。

5.謹(jǐn)慎

盡管大數(shù)據(jù)分析可能會(huì)幫助企業(yè)節(jié)省時(shí)間和費(fèi)用，但必須保持警惕。人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上發(fā)布的內(nèi)容有許多個(gè)人信息，需要關(guān)注隱私信息的安全。盡管如此，只要在合法平臺(tái)上收集和分析數(shù)據(jù)就是安全的。但是，必須記住的是避免常見(jiàn)的錯(cuò)誤。

結(jié)論

大數(shù)據(jù)有各種規(guī)模和種類(lèi)，企業(yè)以各種方式利用它并從中受益。大數(shù)據(jù)有許多優(yōu)點(diǎn)，但也有許多缺點(diǎn)，例如新的隱私和安全問(wèn)題、客戶(hù)的可訪問(wèn)性，以及為企業(yè)的需求需要選擇合適的解決方案。如今，處理和解釋大數(shù)據(jù)的新方法正在不斷開(kāi)發(fā)中。企業(yè)必須選擇合適的技術(shù)以適應(yīng)其現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)，同時(shí)滿(mǎn)足其特定需求。通常情況下，最好的解決方案也是適應(yīng)性更強(qiáng)的解決方案，以便將來(lái)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行修改。