数据分析在数字世界中的重要性

已发表: 2022-09-23

自从大流行颠覆了我们的世界以来,多个行业的企业都在快速发展,以推动成功的数字化转型。 他们或多或少地学会了在网上工作和茁壮成长,帮助他们的员工在工作和家庭生活之间找到平衡,并且仍然能够获得更大的利润。

在线活动的增加自然导致企业可以收集、使用和分析用于各种目的的大量数据

  • 促进销售
  • 更好地了解目标受众和目标市场
  • 改进他们的产品和服务
  • 等等。

然而,数据的流入给企业带来了新的挑战(也是一个巨大的机遇——取决于你如何看待它):他们如何将这些丰富的新数据转化为可操作的见解? 当然,在数据分析的帮助下。

确实,企业并没有回避利用不同的方式来记录和利用数据来做出更好的业务决策。 数据分析为他们提供了一个平台,可以从庞大的数据中提取价值。

目录

什么是数据分析?

数据分析是分析原始数据以检索有意义和可操作的见解的过程,这些见解可用于通知和推动明智的业务决策。 此外,它指的是用于处理数据的工具和方法。

图表上的数据分析和可视化

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从制造和营销到汽车和绿色能源,再到教育和人力资源——所有部门都以某种方式使用数据分析。 根据 Splunk 的数据,重视数据的公司平均每年增长5.32%

HBR 报告称, 74%的企业领导者希望通过向一线员工提供数据洞察力来长期提高生产力。 数据分析可帮助企业开发强大的广告活动、提前修改产品并增强客户关系。

这并不奇怪,因为每天都会创建2.5 个 quintillion数据字节。 随着数据分析中的物联网 (IoT) 成为中心舞台,企业急于了解数据管理的紧急复杂性,这一统计数据只会增加。

不幸的是,并不是所有的都是笨拙的。

德勤的一项研究表明, 67%的高管不习惯使用现有工具和资源访问或利用数据,55% 的企业收集的数据从未使用过。 更需要求助于数据分析,以便企业知道如何以应有的方式使用数据。

数据分析的类型

要深入了解数据分析的概念,必须找出不同类型的数据分析:

1. 描述性分析

描述性分析回答了全局问题并帮助创建大型数据集的摘要。 它帮助企业使用数据可视化和分析发现重要信息。 基于物联网的数据分析围绕着这一点展开。

2. 诊断分析

这种类型的分析更详细地探索从描述性分析中接收到的信息。 诊断分析通过利用数据科学来帮助识别异常和趋势——数据科学是一个结合了编程技能、领域专业知识和统计知识的研究领域,可以从大量数据中获取有意义的见解。

3. 预测分析

它是高级分析的一个分支,它使用历史数据结合统计建模、机器学习和数据挖掘技术来预测结果。

企业利用预测分析在数据中寻找模式,以识别其业务和客户生命周期中的风险和机会。

数据分析的组成部分

基本上有四种方法可供您选择来处理任何数据集,包括:

1.数据挖掘

数据挖掘将大量原始数据分解为细粒度的信息块以供使用。 它还有助于识别数据组中的异常情况并评估不同数据组之间的依赖关系以得出它们之间的相关性。

从用户设备进行数据挖掘

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2.数据可视化

顾名思义,数据可视化以可视化方式放置数据以进行更好的评估 简而言之,它使复杂的数据易于理解——即使是新手。 这可能包括饼图、直方图、条形图和图形。

3.文本分析

简而言之,文本分析用于为您的电子邮件进行预测输入并为您的手机开发自动更正功能 它处理大量非结构化文本以构建算法,包括文本数据中的语言分析和模式识别。

4.商业智能(BI)

BI包括企业用于数据分析和业务信息管理的技术和策略。 它有助于检测行业趋势、监控客户行为和监控公众情绪 BI 在产品布局和确定产品或服务定价方面很有用。 它使用数据透视表和热图等可视化工具来完成这项工作。

商业智能有助于以多种方式了解您的市场

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数据分析与业务分析:共同差异

与普遍的看法相反,尽管操纵数据、从中提取见解并使用信息来提高运营效率,但这两个术语却存在巨大差异。 你可能会想——他们基本上做同样的工作! 不。

那么,数据分析和业务分析有何不同?

数据分析

数据分析涉及筛选大量数据集以识别模式和趋势并得出有关假设的结论,这反过来又有助于做出业务决策。

在数据分析的帮助下,公司可以回答诸如“客户转向竞争对手的可能性有多大? ”或“某国 x 的政治动荡对消费者偏好有何影响?” 它利用了各种技术,如数据建模、数据挖掘和数据科学

分析更加临时,随着相关性的发现,在旅途中添加数据源。 数据分析通常比规定性更具预测性,因为它旨在找到特定问题的答案并发现竞争优势的新见解。

商业分析

另一方面,业务分析侧重于管理数据及其操作的更重要的业务影响,这可能是开发新产品或将一项任务优先于另一项任务。

业务分析支持技术和运营流程的持续改进。 数据源是根据项目目标或公司目标预先定义的。 这种分析形式更具追溯性和描述性。

常见的业务分析团队成员包括:

  • 首席数字官
  • 首席信息官
  • 业务分析师
  • 数据仓库工程师
  • 等等。

让我们说数据分析是业务分析的更小众版本。

要执行数据分析,您需要一种算法来找出数据中的模式,并确定哪些变量是关键的,哪些不是为了您的业务成果。 数据分析利用机器学习更好地预测数据集并提供更准确的结果。

数字营销中的数据分析

可以理解,数字分析的核心围绕着它发现模式的能力 鉴于我们现在拥有的营销来源的数量——社交媒体、电子邮件、网站流量——只有拥有一个强大的工具来帮助您收集所有数据点并理解它们才是可行的。

例如,企业可以仔细研究他们的网站访问者并优化网站的用户体验和流量。 同样,通过收集与其他企业产品相似的产品数据,您可以调整定价以获得更具竞争优势。

数据分析如何促进您在数字世界中的业务

在数字世界中,数据分析是有益的,因为它为企业提供了许多优势。 在当今时代,如果不研究和利用数据来改善他们的运营,您当然无法茁壮成长,我们应该了解数据分析提供帮助的不同方式:

1. 客户体验

随着企业变得更加数字化,可用的客户数据量也在短时间内增加。

您现在可以将位置、聊天机器人交互、物联网 (IoT)、移动应用解决方案使用情况和社交媒体营销源与来自交易历史、电话、电子邮件对话、聊天和店内交互的数据结合起来。

收集不同的个人数据以改善客户体验

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这些渠道结合起来,可以捕获大量数据,包括关于客户喜欢在何处以及如何与企业互动的宝贵见解。 例如,如果向聊天机器人询问特定的客户问题,则有必要进行相应的调整,并通过允许访问广泛提出的问题来为客户提供更高水平的服务。

2. 风险缓解

数据分析的使用不仅限于识别和预测商机。 事实上,它也突出了潜在的风险,帮助企业或部门采取预防措施

例如,零售连锁公司可以应用基于犯罪数据的统计模型。 通过这种方式,他们可以确定哪些实体店最容易成为入店行窃者的目标,从而相应地提高安全性。

同样,数据分析也凸显了金融风险 数据可以通过确定出售旧库存的最佳价格来限制损失。

3. 增强的安全性

如今,数据安全威胁并不少见。 即使没有企业可以预测未来,尤其是在涉及安全威胁的情况下,部署分析工具来分析安全事件也有很多帮助。

安全增强

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借助此类工具,可以在威胁甚至有机会影响您的基础设施和底线之前检测到它 例如,监控的网络流量可用于识别危害或异常行为的指标,并在实际威胁发生之前采取补救措施。

4. 简化供应链管理

企业可以通过收集和分析供应链数据,通过数据分析提高运营效率。 这些数据可以显示生产延迟或瓶颈的来源,并帮助预测未来可能出现的问题。

例如,如果需求预测显示特定供应商将无法处理假日季节所需的产品“A”的数量,您可以找到供应商的替代品来采购该产品并避免生产延误。

精简的供应链

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在零售领域,许多企业都在努力维持最佳库存水平。 数据分析可用于确保基于多种因素的所有产品的最佳供应,例如:

  • 假期
  • 季节性
  • 消费者行为
  • 等等。

这种类型的分析可以让您更好地开展业务。 谁不想要那个?

5. 更好的商机

数据分析最明显的好处是它有助于发现关键的商业机会

这通常分两步完成。 首先,预测分析有助于根据收集的数据建议未来可能发生的事情。 之后,规范性分析可以指示您的企业应如何应对这些预测的变化、趋势或机会。 例如,您的企业可以根据客户数据调整其产品和定价,并直接增加销售额。

电子商务巨头亚马逊在主页上为每个返回其网站或移动应用程序的回头客展示产品推荐。 这些建议基于他们过去浏览或购买的内容。

数据分析涉及的步骤

既然您了解了数据分析、其主要类型和组件,以及它如何帮助您在数字世界中增强业务,您是否想过数据分析涉及哪些步骤? 感兴趣? 来,我们一起来看看:

想象一个场景:您有一家成功的电子商务公司,您的小猫中有 100 万客户。 一切都很好,但你还不能放松或站起来。 你的盔甲上仍有一些特定的裂缝需要纠正。 好的!

您希望确定与您的电子商务业务相关的具体问题,并为业务增长开发定制的数据驱动解决方案。 以下是通过数据分析实现目标的五个具体步骤:

1.了解问题

首先,您的运营中最常见的问题是什么? 电子商务公司经常面临以下问题:

  • 预测物品的退货
  • 取消订单数量
  • 车辆路线优化
  • 欺诈识别
  • 等等。

困扰你的是什么? 需要修复什么?

提出问题以识别问题

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2. 收集数据

收集过去几年的交易业务数据和客户相关信息。 通过这种方式,您可以解决您的业务面临的问题。 数据可以包含有关产品销售总量和特定时间线中获得的利润的信息。 过去的数据在塑造业务的未来方面发挥着关键作用。 因此,获取尽可能多的数据集。

3.清理数据

并非您收集的每个数据集都值得分析。 事实上,当你选择数据时,它很可能会处于杂乱无章的状态。 一些数据集不适合或不适合任何分析,因此必须从组合中删除。 清理数据以删除多余的、不需要的和缺失的值,并为分析做好准备。

数据过滤

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4. 数据探索

收集到的数据经过清理和准备后,执行探索性数据分析。 利用数据可视化、数据挖掘工具和商业智能技术来分析和预测数据集的未来结果。 在为您的电子商务公司完成该步骤时,您可以期待特定的结果。 你可以:

  • 确定客户何时购买下一个产品。
  • 预测下一季度的销售额和利润。
  • 计算交付产品的最短路径。
  • 确定完成货件需要多长时间。

5. 解释结果

最后一步是解释结果并检查结果是否符合您的期望。 此外,您可以发现隐藏的模式和未来趋势,这将帮助您补充您的业务决策。

顶级数据分析工具

现在我们了解了作为典型数据分析过程一部分的各个步骤。 要开始您的旅程,让我们讨论用于执行此功能的顶级工具:

  • Tableau 帮助开发各种可视化,以交互方式呈现数据,并构建报告和仪表板以展示业务趋势和洞察力。 它提供了无限的数据探索能力,而不会中断分析流程。
  • Apache Spark 是一种开源数据分析机器,可帮助实时处理数据。 它在 SQL 查询和机器学习算法的帮助下执行复杂的分析。
  • R 是一种用于统计和数值分析的开源编程语言。 它有助于数据分析和可视化。
  • 顾名思义,Power BI 是一种商业智能工具,具有简单的拖放功能,它支持各种数据源并帮助您提出有关数据的问题,获取即时洞察。
  • SAS 帮助可视化数据、编写 SQL 查询并执行有助于创建机器学习模型以进行预测和预测的分析。
  • Python 是一种面向对象的开源编程语言,支持用于数据可视化、建模和操作的各种库。

交给你

数据的世界真的很迷人。 数据分析可帮助企业理解大量信息以促进发展。 Statista 报告称,到 2027 年,全球大数据市场价值将达到 1030 亿美元。数据分析的未来一片光明!

软件(数据分析工具)细分市场份额为 45%,同年将成为大型大数据细分市场。 您的企业如何从数据中受益? 您是否从任何数据分析工具中获得帮助?

当然,上述流程和工具将帮助您从数据分析中获得最大的支持。 如果您还没有对数据给予太多重视,那么现在是开始的时候了,以免您想落伍。 一切顺利!