从数据中提取价值 分析数据有意义

数据分析是广泛使用的技术术语，它定义了数据集的检查，以便从中获取见解和结论。因此，大数据分析指的是处理极大数据集，可以通过计算分析来揭示模式，趋势和相关性。对于那些有适当培训和经验的人来说，大数据世界是计算机科学领域不断发展和利润丰厚的领域。

虽然人们可以追溯到技术行业的数据分析的起源，但它现在影响从零售到媒体，从工业产品到服务的每个部门。今天的每位CEO都必须回答这些问题：“您的数字战略是什么?您为与数字颠覆者竞争创造了哪些新功能?“关键在于数据分析。

最近的一项研究显示，美国和英国75%的公司正在努力增加对分析的使用，以转向更具预测性的商业模式。随着开发更多应用程序以帮助企业收集，汇总，综合和可视化数据以提高效率，创新和最佳业务成果，这一数字可能会增加。

通过分析大数据，分析师，研究人员和业务用户可以使用以前无法访问或无法使用的数据做出更好，更快的决策。如今，利用文本识别，机器学习，预测分析，统计和自然语言处理等高级分析技术，企业可以独立于现有企业数据或与现有企业数据相结合地分析以前未开发的数据源，从而获得更好的新见解，从而获得更好的更快的决定。

随着大数据，物联网，人工智能和机器学习的出现，分析的作用已经提升到了中心舞台。现代世界的赢家是那些能够让所有员工，合作伙伴和客户立即访问最相关信息的人。但是，获胜不仅需要回答棘手的问题，还需要在每一个转折点了解业务，并在竞争对手面前抓住机遇。它也是关于你做出的每一个决定创造价值和投资回报率。

分析的战略方法将提供释放数据价值的关键 - 使您获得前所未有的洞察力，弥合分析和业务成果之间的差距，并将大数据的强大功能与分析相结合，从而推动业务成功。提供商业智能的传统方法正面临挑战。

BI和分析解决方案正在快速发展 - 许多组织利用现代敏捷平台创造商业价值。通过日益多样化的数据集深入洞察来推理，计划，预测和解决问题的能力，开辟了一个全新的机会世界，并定义了新的方法和方法。

在这个快速发展的场景中，企业更多地依赖专家，他们可以帮助他们处理由现代数据扩散引起的前所未有的大量信息 - 传统数据仓库无法再应对这种情况。这些企业还需要能够提供移动，高度互动并根据用户需求量身定制的相关，事实和及时信息的人。可以帮助他们使用数据来更深入地了解客户及其环境的人。