大數據革命催生了不同種類,類型和階段的數據分析。在本文中,就將探討三種不同類型的分析-描述性分析,預測性分析和描述性分析-來了解每種類型的分析可以提供什么以改善組織的運營能力。
如今,各種規模的組織都從其運營的各個方面保存著大量數據。 公司使用其系統中積累的大數據來改善運營,提供更好的客戶服務,根據特定的客戶偏好創建個性化的營銷活動,并最終提高盈利能力。充分利用大數據的企業具有超越其他企業的潛力。大數據帶來了很多好處,因此,讓我們深入淺出并了解該技術的所有基礎知識。
數據分析是將數據清洗,分離和解釋為有用的業務見解以進行準確決策的過程。其目的是瀏覽數據池并提取有用的信息,這些信息將使企業受益于了解其當前和未來的業務功能。不知不覺中,我們也在日常生活中應用了數據分析的基本原理。例如,當我們通過考慮上次發生的事情或做出決定后將來會發生什么來做出人生決定時,那就是數據分析。
數字世界中生成的數據量每分鐘都在增加,大量數據被稱為“大數據”。 我們可以將數據分類為結構化,非結構化或半結構化。 結構化或半結構化的數據相對易于存儲,處理和分析。 但是,非結構化數據并非如此。 根據定義,它沒有預定義的結構,例如圖像,音頻文件和視頻記錄。
隨著大數據分析市場的迅速普及,到2022年,大數據分析市場預計將達到2743億美元,在2018-2022年期間的復合年增長率為13.2%。讓我們看一下將在2021年及以后主導的大數據和分析趨勢。
在當今世界,數據被認為是有價值的資產,并且可以成為組織成功的與眾不同的因素。但是,只有在組織可以有效使用組織生成的數據時才能實現這一點。Data Analytics可以在這里改變游戲規則,Analytics(分析)正在改變業務開展方式,為新穎的業務模型和收入流讓路。