什么是数据分析？
对市场和客户的洞察对于业务成功至关重要。但是，获得这些洞察一直存在挑战。在当今的数字时代，您需要一个数据分析解决方案来集成优秀的分析和数据管理功能，以便快速、轻松地访问数据并分析您需要的信息 - 何时何地。
数据分析如何改善业务决策？
从数据派生特定指标或关键绩效指标 (Key Performance Indicator，KPI) 的能力可能比较困难。数据分散在一个组织中，及时获取集成信息也可能是有问题的。通常，获取企业竞争所需的信息或洞察通常需要太长时间，并且需要付出太多的努力。
这通常是因为可能缺少 analytics 功能。数据随时可用，但没有提供快速访问的可用工具。如果有，数据或业务分析师可以快速完成自助式数据可视化和分析。此外，数据通常分散，这意味着员工必须首先手动收集数据，然后才能开始分析。
例如，由于使用多个销售应用程序，企业可能有权访问多个数据源，包括 CSV 或 Excel 文件格式的营销或财务数据提取。他们甚至可以提取其他地方临时获得的额外数据。但是，在进行任何分析之前，必须合并数据，很可能是尝试使用数据库这样的电子表格，然后从中构建度量或分析。
与实际数据分析相比，此数据收集过程更难耗时。因为这也是非常手动的，所以不能重复，所以当三周后需要新的分析时，必须再次完成困难和耗时的过程。
此方法还会产生数据一致性问题。通常，同事共享一个随时间变化的电子表格。因此，原始电子表格不同步，因为不同的团队使用不同的版本，没有人访问公用和当前来源。使用版本之间的公式错误以及电子表格共享固有的中断链接来弥补此问题。此处显示了电子表格中出现的所有典型问题，但在尝试将电子表格用作临时数据库时更是如此。
还有治理和安全问题。对于负责财务规划和分析的团队成员，通过电子邮件发送电子表格核心财务信息或通过 SharePoint（或其他协作工具）共享电子表格是有可能使您的公司遭受网络犯罪风险的安全实践。
什么是自助服务数据准备
为了开始为您的业务使用数据分析，建议组织开始使用自助数据准备自动完成其中的一些流程。这是分析工具的集成和内置功能，可以记录和自动执行流程，从而使其可重复使用，从而大大缩短分析和结果的时间。
借助自治解决方案，数据感知业务分析师只需几步简单即可轻松启动安全、可共享的数据存储库。然后，企业可以使用分析云平台中的自助数据准备功能不仅自动执行数据准备流程，还可以自动填充安全且可共享的数据存储库。数据更新后，每个人都会看到这些更新，解决数据一致性和安全性问题。
从治理的角度来看，集中式数据和分析团队可以了解正在使用的数据、转换、指标、报表和分析，这意味着可以跟踪这些数据、转换、指标、报表和分析，包括业务职能内和跨职能的临时数据集。常用数据集和数据可以整合到部门或企业数据仓库和指标以及标准仪表盘和报表中。隔离的临时流程集成到部门和企业流程中，从而实现更高的一致性、访问和效率。
数据分析和技术路线图的历史
从历史上看，比较统计数据和分析业务洞察的数据是一项手动操作，通常耗时的工作，电子表格是上门工具。从 20 世纪 70 年代开始，企业开始采用电子技术，包括关系数据库、数据仓库、机器学习 (ML) 算法、Web 搜索解决方案、数据可视化以及其他工具，这些工具有可能促进、加速和自动执行分析流程。
然而，随着技术进步和市场需求的增加，出现了新的挑战。越来越多的竞争性，有时不兼容的分析和数据管理解决方案最终创造了技术孤岛，不仅在部门和组织内部，而且还与外部合作伙伴和供应商合作。顺便说一句，这些解决方案中的一些非常复杂，他们需要超越普通业务用户的技术专业知识，这限制了他们在组织内的可用性。
现代数据源还对传统关系数据库和其他工具输入、搜索和处理大量数据的能力征税。这些工具用于处理结构化信息，例如名称、日期和地址。现代数据源（包括电子邮件、文本、视频、音频、文字处理和卫星图像）产生的非结构化数据不能使用传统工具进行处理和分析。
访问越来越多的数据源并确定有价值的数据并不容易，尤其是因为今天生成的大多数数据都是半结构化的或非结构化的。
数据分析的最佳类型是什么？
公司的出色数据分析取决于其开发阶段。大多数公司可能已经在使用某种分析，但通常只能提供洞察来做出响应式、非主动的业务决策。
企业越来越多地采用具有机器学习功能的先进数据分析解决方案来制定更明智的业务决策，并帮助确定市场趋势和商机。不开始将数据分析与前瞻性的未来预测功能结合使用的组织可能会发现缺乏业务绩效，因为它们无法发现隐藏模式并获得其他洞察。
四大类数据分析
1. 预测性数据分析
预测分析可能是最常用的数据分析类别。企业使用预测分析来识别趋势、关联和因果关系。该类别可以进一步细分为预测建模和统计建模；但是，必须知道这两者并肩作战。
例如，Facebook 上针对 T 恤的广告营销活动可以应用预测分析，以确定转化率与目标受众的地理区域、收入等级和兴趣密切相关。从那里，预测建模可用于分析两个（或更多）目标受众的统计数据，并为每个人口统计提供可能的收入值。
2. 规范数据分析
规范分析是 AI 和大数据的结合点，可帮助预测结果并确定要执行的操作。这种类型的分析可以进一步细分为优化和随机测试。使用机器学习方面的进步，规范分析可以帮助回答诸如“如果我们尝试这样做会怎样？”和“最佳行动是什么？”之类的问题。您可以测试正确的变量，甚至建议新变量，这些变量提供生成正结果的更高机会。
3. 诊断数据分析
虽然不像预测未来那样令人兴奋，但分析过去的数据可以在指导您的业务方面发挥重要作用。诊断数据分析是检查数据以了解原因和事件或发生什么事情的原因的过程。通常使用追溯、数据发现、数据挖掘和关联等技术。
诊断数据分析有助于回答发生某事的原因。与其他类别一样，它也细分为两个更具体的类别：搜索和预警以及查询和细化。查询和细化用于从报表获取更多详细信息。例如，销售代表每月达成的交易数明显减少。由于为期两周的假期，细化可能会显示较少的工作日。
在出现潜在问题之前发现并发出预警通知，例如，关于员工小时数较低的预警，可能导致已关闭交易减少。您还可以使用诊断数据分析“发现”信息，例如公司新职位的合格候选人。
4. 说明性数据分析
说明性分析是报告的支柱 - 没有它就不可能有商务智能 (BI) 工具和仪表盘。它解决了“多少、何时、何地和什么”的基本问题。
再次，说明性分析可以进一步分为两个类别：临时报告和扫描的报告。预装报表是之前设计并包含有关给定主题的信息的报表。例如，您的广告代理或广告团队每月发送一次报告，详细列出您最新广告工作的绩效指标。
另一方面，临时报告由您设计，通常不调度。需要回答特定业务问题时将生成这些信息。这些报表可用于获取有关特定查询的更深入的信息。即席报告可以侧重于您的公司社交媒体档案，检查喜欢您页面和其他行业页面的人员的类型，以及其他互动和人口统计信息。其超高性有助于更全面地了解您的社交媒体受众。有机会的是，您不需要再次查看此类报告（除非您的受众发生重大变化）。
企业驱动的洞察，应对快速发展的市场
在不断变化的业务环境中，可能很难预测您的下一步行动。这就是数据分析的意义。通过快速跨团队和企业访问数据，您可以更深入地了解以下方面，从而做出更明智的决策：
- 您的客户是谁以及如何触达他们
- 市场，包括竞争对手
- 过去发生的事情
- 现在正在发生的事情
- 企业的未来发展趋势
利用数据制定明智决策
如果您只与坐在您桌子旁的一位顾客打交道，则很容易收集必要的信息并据此采取行动。但有多少企业只有一个客户？要获得典型的客户群，您必须将该客户乘以 100、100 或更多次。添加以多种方式和各种来源提供的营销和客户数据，并且您会发现获取所需信息，并了解如何向前推进可能会很困难。它需要一个与任务相关的数据分析解决方案。
您的数据分析解决方案需要考虑哪些事项
如果您希望构建一个更富有洞察力的组织，那么目前市场上有很多数据分析产品。理想的解决方案最终提供了预测、直观、自主学习和自适应的现代分析工具。
为了支持组织使用数据的所有方式，请注意以下几点：
- 您需要一个集成分析和数据管理功能的单一平台。此类解决方案避免了具有多个报告、发现、分析和建议的解决方案的传统环境的兼容性和访问问题。一切都经过集成和包含，因此更易于预配，更快地带来业务价值。
- 关键所在的平台位于云中，但可以访问内部部署和/或混合环境中的数据。通过快速、轻松地访问数据和分析，组织中的每个人都可以获得洞察并做出明智的决策。
端到端分析解决方案
寻找一个支持整个分析流程的解决方案，从收集数据到提供洞察和规范性操作，包括安全性、灵活性、可靠性和速度。
利用所有数据
选择一个解决方案来访问和分析任何规模和任何位置的可用数据，包括各种应用（包括 Internet of Things）、部门、第三方、结构化和非结构化、现场以及云端。此类解决方案可简化数据处理，帮助您发挥数据的真正价值，发现隐藏的模式和相关洞察，帮助用户做出数据驱动的明智决策。
提高工作效率和数据集成
理想的数据分析解决方案可优化数据工作流中的所有步骤。这使数据和分析过程更加快速。机器学习之类的内置功能可加速模型构建。在流程的各个环节提高了效率，包括数据收集、发现洞察和改进决策。
受益于单一信息源
为了获得值得信赖的分析、洞察和结果，应将数据整合到一个源中。这样，您可以通过统一的数据、指标和洞察视图实现一致性和准确性。
更快捕获数据
通过增强分析（例如嵌入式人工智能和机器学习）寻找解决方案来简化、加速和自动化任务，从而帮助您更深入、更快速地融入市场。它自动从多个来源收集和合并数据，并推荐新的数据集进行分析。
无需自助分析的 IT
为了实现其作为业务工具的潜力，分析需要民主化。这意味着拥有不需要 IT 协助的解决方案。组织中具有适当授权的任何人都应能够使用它。理想的分析解决方案专为自助服务而设计，具有点击式或拖放式功能和引导式分步导航。如果没有 IT 的帮助，用户应该能够轻松地加载和导入数据，并从任何角度进行分析。
优秀实践数据分析解决方案为用户提供了基于元数据和业务情景在整个企业中查找、了解、监管和跟踪数据资产的自助功能。这样可以加快价值实现速度，并轻松找到适合使用的数据。可以使用用户定义的注释、标记和业务词汇表术语来增强数据发现、协作和治理。
数据可视化
分析可以为您提供详细的业务环境图像。为了充分发挥潜力，您需要一个能够自动将数据转换为可视化演示的智能解决方案。这使您可以查看和了解原始数字电子表格可能遗漏的模式、关系和趋势。它还允许您创建数据混搭，以获得全新的独特洞察。你可以在没有专门培训的情况下做到这一点，这要归功于智能技术。
移动分析
您希望有一个解决方案，可以让人们在旅途中获得所需的信息。但并非所有移动分析解决方案都是相同的。考虑移动分析解决方案，该解决方案不仅提供语音访问和实时预警，还提供高级功能来帮助您的员工提高工作效率。
这些功能包括使用手机或平板电脑的交互式视觉效果创建移动分析应用，而无需编写代码。或者想象一个看您的数字足迹的解决方案，知道您即将参加市外会议，并提供见解来帮助会议取得成功。
数据分析欢迎自动化和自治
数百万手动编制的电子表格用于不同的行业，包括财务、科学和经济。然而，根据 ZDNet，所有电子表格中有 90% 的错误会影响其结果。颠覆性的问题、隐藏的单元格和其他错误给企业带来了数百万美元的成本。
传统分析解决方案和流程也会导致延迟，为企业提供及时决策所需的洞察。通常，从多个应用程序和平台收集数据，要求公司部门：创建提取、转换和加载 (ETL)、连接和接口；将数据从一个数据库传输到另一个数据库；查看数据质量；将数据输入到电子表格中。所有这些任务都需要宝贵的时间和资源。
此外，通过传统的解决方案和流程，您通常需要成为 IT 或分析领域的专家才能执行分析。对于需要月末分析的繁忙高管来说，这不是自助服务体验。这意味着等待 IT 或分析专家提供所需内容。
在云中自动执行分析流程，为各种规模的企业和所有行业的企业带来颠覆性变革。例如，具有嵌入式 AI 和 ML 的现代分析解决方案以及集成的自治数据仓库，可在一个自治安全、自打补丁、自调优的自治云中运行。
当您使用现代分析解决方案时，一切都可以实现自动化。确定要检查的内容、要应用的模型以及要预测的列的一些参数，然后解答将接管。可以从多个应用、平台和云中提取数据。可以针对预测进行收集、清理、准备、转换和分析 - 一切自动执行，从而加快处理速度并降低人为错误发生率。
选择 Oracle，您将获得一个整合 Oracle Analytics 和 Oracle Autonomous Database 的集成平台。这是一个简单、可重复的解决方案，包含分析的优秀要素和强大的自治数据服务。这意味着会消除障碍，将数据整合到单一信息源中，并且快速推出高度具体可行的洞察，从而成为指导战略业务决策的理想数据分析解决方案。
注：为免疑义，本网页所用以下术语专指以下含义：
- Oracle 专指 Oracle 境外公司而非甲骨文中国。
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