大数据分析平台有哪些作用

大数据和分析技术正在迅速改变企业的未来发展。研究表明，67%以上的企业每年在分析解决方案上的支出超过1万美元。

各行业领域如今都在对数据分析进行投资。医疗保健、IT和金融领域的企业是数据分析技术的最主要投资者之一，许多其他行业也在投资数据分析技术。

市场分析是对市场规模、位置、性质、特点、市场容量及吸引范围等调查资料所进行的经济分析。通过获得在大数据技术和程序方面拥有丰富经验的第三方的帮助，企业可以做出合理的选择，从而更快地发展业务。客户可以从企业的大数据中受益，同时还可以获得大数据工程技能，帮助他们实现目标和愿景。

在当今互联的世界中，大量数据不断涌现，例如来自商业软件、社交网站、移动宽带设备（例如智能手机）的信息，并且数据量在不断增加——据估计，目前全球可访问的数据量每12个月增加三倍，而且只会继续增加。

毫无疑问，数据分析可以为企业提供很大帮助。它不仅有助于评估和未来预测，而且还使企业能够从以前发生的事件中得出结论，这在许多情况下非常有用。作为解决风险和创建假设的结果，数据分析有助于企业做出合理的业务选择。

数据分析最显著的好处是它是完全公正的。人类的本性是倾向于某种立场或思维过程，将会产生偏见。因此，企业的选择往往受到管理层偏好的影响。另一方面，与人类相反，数据并不会带来偏见。这就是为什么数据分析在各种垂直行业的企业中越来越流行的原因之一。

统计数据允许企业根据可用的数据做出选择。这确保决策者在定量测试的基础上做出公正和公平的选择。此外，企业能够获得清晰的图表并根据其做出选择。

毫无疑问，将数据科学融入业务运营代表着向前迈出的重要一步。采用数据分析解决方案的企业管理人员将能够做出更好的决策，并在坚实的基础上运作。企业可以通过数据分析获得宝贵的业务信息，这些信息可用于多种用途，例如：业务、客户、程序、供应商、员工、现金流。

数据分析师要学会Excel、掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。

首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Column chart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combo char、散点图、Win Loss图等，而且能实现更高级的功能。

包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。

掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句，虽然你是业务分析师，但如果取数据能少依赖于IT人员和IT工具（比如BI的多维分析模型，有时候并不能获取你想要的数据），对于做业务分析，无疑是如虎添翼，我曾经见过华为的会计能写七层嵌套的SQL语句，很吃惊。

包括join、group by、order by、distinct、sum、count、average，各种统计函数等。

掌握可视化工具，比如BI，如Cognos、Tableau、FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。

这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。

大数据分析平台必须提供的六大功能，满足您对当前及未来的需求，提高您的竞争地位，实现卓越的业务成果。

一、它必须容纳海量数据：如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。

二、它必须非常快：简单来说，数字时代下，用户不希望在运行查询时长时间地等待结果。他们期望即时得到满足，获得即时结果，而对其他工作负载没有影响。这意味着大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能，允许您开发具有挑战性的新分析方法，并提供合理、可预测和经济的横向扩展策略。

三、它必须兼容传统工具：如果您的大数据分析平台依赖于“提取、转换、加载”(ETL)工具。

四、它应利用Hadoop并增加Hadoop的价值，Hadoop是由Apache Software Foundation管理的开源软件平台，已经成为大数据分析领域中的主要平台。

五、它必须为数据科学家提供支持，数据科学家在企业IT中拥有着更高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应在下述两个关键方面支持数据科学家。首先，新一代数据科学家采用Java、Python和R等工具来执行预测式分析。底层分析数据库应支持和加速创新型预测分析的创建过程。

六、它应提供高级分析功能：根据您的特定使用情况，可能有必要深入查看由大数据分析引擎提供的内置SQL分析功能。您必须从底层查看，以了解究竟提供了何种SQL分析，而不用对该数据执行分析。

数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

现在大数据的流行不再限于IT或DT行业的人知道，但很多其他行业的工作人员对于数据分析并不是很清楚，就算有些人在自己的工作岗位上开始疲倦、厌倦、烦躁，想转行到数据分析行业，但对数据分析行业的所知甚少又制约了自己的计划和打算。现在就针对数据分析的实际情况总结了六问六答，希望能够给大家带来帮助。

1、数据分析到底是什么？

数据分析就是指用一定的统计模型方法和分析模型以及工具对数据进行分析，使得能够从这些数据中得到有价值的商业信息以及数据规律，并通过这些规律改变企业的未来发展方向。

2、为什么要做数据分析？

现在的世界是数据分析的世界，很多的信息都可以被转化成数据，数据也可以转化成信息。很多企业积累了很多的原始数据，我们面对的不断增长的数据可以对商业的发展趋势以及市场分析进行预测，不管是什么行业，为了发展，都离不开数据分析。

3、数据分析的作用是什么？

通过数据分析，我们可以进行现状的分析，能够得出企业最近的发展情况以及企业存在的问题。同时还能通过数据分析了解企业自身存在的问题的原因。最后也是最重要的就是数据分析可以对企业未来的发展做出预测，制定科学的目标及计划。从而让企业朝着更好的方向发展。

4、数据分析到底难不难？

数据分析需要学习很多的知识，比如编程工具的Python以及r语言，还要学习统计学、数据库知识、sql、Excel等等。看到这些想必大家已经开始打退堂鼓了，其实大可不必，这些入门还是很容易的，难的就是需要长时间坚持研究数据分析，通过经验的积累以及大量的实践才能够从小白变成老鸟。

5、数据分析有哪些分析类型？

数据分析其实没有什么实质性的分类，不过，一般来说，数据分析中有三类，一是描述性数据分析，也是数据分析的基础，初级数据分析。比如我们经常听到的同比、环比、平均、频率这些词就是数据分析里面的。二是验证性数据分析，同样也属于高级数据分析。三是探索性数据分析，也是高级数据分析，侧重于发现数据中的新特征、新规律，例如相关分析、因子分析、回归分析等。

6、数据分析有几个步骤？

（1）明确分析目的和思路。

（2）数据收集。

（3）数据处理，对收集到的数据进行整理加工，保留有价值有意义的数据。处理肮脏数据，净化数据环境。

（4）数据分析，用适当的工具和分析方法，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，从而形成有效的结论。

（5）数据展现，用图表说话，制作专业的商务图表，更加高效、更加直接、更加生动的表达观点。

以上的内容就是对于数据分析的实际情况的详细解答了，大家在了解数据分析的时候可以参考这篇文章，希望这篇文章能够个大家带来帮助。

九十年前，法国诗人保罗瓦列里写道：“未来不再像过去那样。”从00年代中期开始的大数据趋势也可以这么说。

面对崭新的2023年，Datanami(提供研究和企业数据密集型计算的新闻和见解，涵盖大数据生态系统的新闻门户网站)从未停止脚步，他们已经从大数据，分析和IT领域行业预测者开始，IT培训听听他们要说些什么

数据分析及解决方案投入增长

服务公司Qubole的大数据创始人兼首席执行官AshishThusoo说“毫无疑问，商业智能和数据分析解决方案的投资将在2023年继续增长。随着企业试图利用实时信息在客户支持，营销，欺诈检测和追加销售客户等领域做出明智决策，我预计流媒体数据分析会有所增长。”

2023年大数据发展趋势预测

行为元数据年

Alation宣布2018年为“数据目录年”。这种趋势没有任何放松的迹象，因为各组织继续为了货币化和监管合规而不断努力清点数据资产。2023年开始认真，在您的目录中为特定类型的数据保留空间：行为元数据。

lation的设计和战略计划副总裁兼联合创始人AaronKalb“对这些数据的分析可以通过挖掘来更好地突出显示所使用的和有用的东西，这与二十年前推动谷歌搜索的排名能力相同：网页的内容对其效用的预测性低于与其他网页建立的其他网页相关联的频率。随着ML/AI继续消失，我们将看到这种类型的影响驱动技术和组织间行为元数据的强烈兴趣。”

LexalyticsCEO杰夫·卡特林写道“自动驾驶汽车越来越好，足以让原型在加利福尼亚，新加坡乃至西澳大利亚的道路上得到信任。但是，尽管人类在涉及自动驾驶汽车的绝大多数事故中都有过错，但自动驾驶汽车仍有一些问题需要解决。如从在雪地条件下“看到”车道标记到判断是否要保护行人或司机在路上检测袋鼠，该技术仍然没有完全弄清楚如何处理所需的所有决策“交通堵塞”。”

数据隐私法规颁布出台

WasingtonDC-区域公司，开发的软件旨在提高AI隐私。该公司告诉Datanami，“我们预计隐私在新的一年里将变得越来越重要，突显出当前在美国制定单一的国家隐私标准的努力。考虑到欧盟的GDPR对美国和全球公司运营的影响，这不会让所有公司措手不及，但它会增加隐私问题对企业利润的影响，并将继续产生影响。

QuestSoftware产品管理高级顾问AdrianMoir“无论是否受到GDPR的影响，公司应该将其视为一个框架，对于那些构建流程的人来说，这是一个很好的起点，为数据的保存和使用方式设置一些内容非常重要。如果我们想继续保护个人信息，我们需要有更多的监管。2023年，我相信我们会看到更多的监管建议和/或实施，比如俄勒冈州参议员RonWyden最近推出的“消费者数据隐私法案”。”

企业收购拓展商业版图

KARTHIK拉玛沙米的创始人Streamlio和创建者在开源Heron分析平台的微博：“在2018年末，我们目睹了开源软件供应商对云供应商的强烈反对。在2023年，双方之间的紧张关系将持续发酵。”

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析

比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析

比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析

比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析

比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析

比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析

比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析

比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可 *** 作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

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