什么是数据分析？
市场洞察和客户洞察对于业务成功至关重要。但是，获取洞察一直存在挑战。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，以便随时随地都能够快速、轻松地访问数据并分析所需的信息。
数据分析如何改善业务决策？
要从数据中得出某些指标或关键绩效指标 (KPI)，可能没那么容易。事实证明，由于数据分散在整个企业中，企业可能难以及时获得综合信息。通常，获取企业竞争所需的信息或洞察通常需要太长的时间，并且需要付出太多的努力。
这通常可能是因为缺少分析功能。我们已有数据，但缺乏快速访问数据的工具。如果有现成的工具，数据或业务分析师就可以快速地自助完成数据可视化和分析。同时，数据通常是分散的，这意味着员工必须先手动收集数据，然后才能开始分析。
例如，由于使用多个销售应用，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。企业甚至可以从其他地方临时提取额外的数据。但是，数据在进行任何分析之前必须经过整合，通常是使用类似于数据库的电子表格，然后构建指标或进行分析。
与实际数据分析相比，数据收集过程更难、更耗时。数据收集在很大程度上是手动的，因此不能重复，这意味着如果在三个星期后需要进行新的分析时，必须再次完成这个困难和耗时的过程。
此方法还会产生数据一致性问题。通常，同事共用一个不断更新的电子表格。因此，原始电子表格无法同步，不同的团队使用不同的版本，没有人能够访问统一和最新的数据源。各个版本之间的公式错误和电子表格共享所固有的失效链接使这个问题更加复杂。电子表格出现的所有典型问题在这里都会出现，但在试图将电子表格作为临时数据库使用时更是如此。
此外，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，如果通过电子邮件或 SharePoint（或其他协作工具）来共享内含核心财务信息的电子表格，这种危险的操作有可能将您的公司暴露在网络犯罪风险中。
什么是自助数据准备？
如果企业要开始使用数据分析，我们建议企业首先使用自助数据准备来将其中的一些流程自动化。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，大大缩短分析和结果的时间。
借助自治解决方案，有数据意识的商业分析家可以在几分钟内，通过几个简单的步骤启动一个安全和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准备数据功能，不仅能够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，一个集中的数据和分析团队可以看到哪些数据、转换、指标、报告和分析正在被使用，这意味着它们都可以在业务职能内部和跨业务职能进行跟踪，包括那些临时的数据集。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，甚至是标准仪表盘和报表中。隔离的临时流程将集成到部门和企业流程中，从而实现更高的一致性、可访问性和效率。
数据分析的历史和技术路线图
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，往往很耗时，常用的工具是电子表格。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、网络搜索解决方案、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，技术不断进步，市场需求不断增加，新的挑战也随之出现。竞争性越来越高、有时不兼容的分析和数据管理解决方案最终造成了技术孤岛，技术孤岛不仅存在于在部门和组织内部，也存在于外部合作伙伴和供应商。有些解决方案非常复杂，所需的技术专业知识超越了普通业务用户的能力范围，限制了其在企业内的可用性。
现代数据源大大减弱了传统关系数据库和其他工具对大量数据的输入、搜索和处理能力。从设计上来说，这些工具主要用于处理结构化信息，例如名称、日期和地址。现代数据源，例如电子邮件、文本、视频、音频、文字处理和卫星图像等产生的非结构化数据不能使用传统工具进行处理和分析。
要访问越来越多的数据源，并确定有价值的数据并不容易，更重要的是，当今的大多数数据都是半结构化的或非结构化的。
哪些数据分析类型更好？
对于一家企业而言，合适的数据分析类型取决于其所在的开发阶段。大多数企业可能已经在使用某种分析解决方案，但通常只能获取洞察来做出响应式、非主动的业务决策。
有鉴于此，企业越来越多地采用具有机器学习功能的数据分析解决方案，以制定更明智的业务决策，并帮助他们判断市场趋势和商机。如果企业没有使用主动且具有前瞻性功能的数据分析解决方案，他们将无法发现潜在的模式，也无法获得其他洞察，进而影响业务绩效。
数据分析的四大主要类型
1. 预测性数据分析
预测性分析是常见的数据分析类别之一。企业使用预测性分析来识别趋势、关联性和因果关系。该类别可以进一步细分为预测建模和统计建模；但重要的是，这两者是相辅相成的。
例如，一个 Facebook 平台上的 T 恤广告营销活动可以使用预测性分析来确定转化率如何与目标受众的地理区域、收入等级和兴趣密切相关。然后，该广告可以通过预测建模来分析两个（或更多）目标受众的统计数据，并提供每个群体的预计收入。
2. 规范性数据分析
规范性分析是结合 AI 和大数据的分析方法，有助于预测结果并确定下一步操作。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，预测分析可以帮助回答诸如“如果我们尝试这样做会怎样？”和“推荐行动是什么？”之类的问题。您可以测试正确的变量，甚至提出可以更有可能生成正面结果的新变量。
3. 诊断性数据分析
分析过去的数据不像预测未来那样令人兴奋，但却可以在引导业务发展方面发挥重要作用。诊断性数据分析是通过检查数据来了解起因和事件或某件事情为什么会发生的过程，常见的技术包括追溯、数据发现、数据挖掘和关联等。
诊断性数据分析有助于找到某件事情的起因。与其他类别一样，诊断性数据分析也可以被细分为两个更具体的类别：发现并提醒以及查询并细化。“查询并细化”主要用于从报表获取更多详细信息。例如，某位销售代表的每月成交量明显减少了。深入研究可能会发现，由于两周的假期，该月的工作天数较少。
“发现并提醒”主要集中在潜在问题发生之前，例如关于员工小时数较低的预警，这可能导致成交量减少。您还可以使用诊断性数据分析来“发现”信息，例如企业内部某个新职位的合适人选。
4. 描述性数据分析
描述性分析是报告的主干 — 没有它，就不可能有商务智能 (BI) 工具和仪表盘。该分析类型可以回答“多少、何时、何地和什么”的基本问题。
同样的，描述性分析可以进一步分为两个类别：即席报表和打包报告。打包报告是以前设计好的报告，包含围绕特定主题的信息。例如，您的广告代理或广告团队会发送月度报告，详细列出最新广告工作的绩效指标。
另一方面，即席报表由您设计，通常不调度。只有需要回答特定业务问题时，才会生成这些信息。这些报表可用于深入挖掘特定查询的信息。即席报表可以侧重于您的公司社交媒体档案，分析点赞您的页面和其他行业页面的人员类型，以及其他互动和个人信息。其超强的针对性有助于您全面了解社交媒体受众。您有可能不需要二次查看这种类型的报告（除非您的受众有重大变化）。
利用业务驱动的洞察，应对快速发展的市场
在不断变化的业务环境中，企业可能会难以预测下一步行动，而这就是数据分析的意义所在。通过快速访问跨团队和企业的数据，您可以通过深入了解以下内容来推动更好的决策：
- 客户是谁，如何触达
- 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
如果您与一位客户面对面交流，您很容易收集必要的信息并据此采取行动。但是，有多少家企业会只有一个客户？要获得典型的客户画像，您必须将该客户乘以 100、1000 甚至更多。再加上以各种方式和不同来源提供的营销和客户数据，您会发现，要获得所需的信息并知道如何前进是很困难的。这需要一个与任务相关的数据分析解决方案。
选择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企业，当今市场上已有多种数据分析产品。理想的解决方案能够提供预测性、直观、可自主学习和可自适应的现代分析工具。
为了全面支持企业的所有数据使用方式，您需要注意以下几点：
- 您需要一个可以集成分析和数据管理功能的单一平台。此类解决方案可以避免在传统环境中因为多个报告、发现、分析和建议解决方案而导致的兼容性和访问问题。所有的东西都被集成在一起并包含在内，因此该解决方案更容易配置，也可以更快地带来商业价值。
- 一个可以在云上访问企业本地环境和/或混合环境中数据的平台可以起到关键作用。通过快速、轻松地访问数据和分析，企业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
寻找一个能够支持整个分析流程，兼具安全性、灵活性、可靠性和速度的解决方案，包括从收集数据到提供洞察和规范性操作。
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，这些数据来自各种应用（包括物联网）、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，进而助力用户做出数据驱动的明智决策。
提高工作效率，加强数据集成
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，加快数据和分析过程。机器学习之类的内置功能可加速模型构建。该解决方案将提高流程中各个环节的效率，包括数据收集、发现洞察和改善决策。
受益于单一可信数据源
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数据源，获得统一的数据、指标和洞察视图，进而实现一致性和准确性。
加快数据洞察速度
通过具备增强分析能力的解决方案，例如内嵌人工智能和机器学习的解决方案，实现任务的简化、加速和自动化，从而帮助您更深入、更快速地深挖市场。这类解决方案可以自动从多个数据源收集和合并数据，并推荐新的数据集以进行分析。
自助分析，无需 IT 协助
为了释放其作为业务工具的潜力，分析需要经过民主化。这意味着拥有不需要 IT 协助的解决方案。企业中任何具有适当授权的人都应该能够使用这个分析解决方案。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。即使没有 IT 人员的帮助，用户也必须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自助功能，可以基于元数据和业务情景，查找、了解、监管和跟踪整个企业的数据资产。这样一来，用户就可以加快价值实现速度，并轻松找到适合使用的数据。数据发现、协作和治理可以通过用户定义的注释、标签和业务词汇来加强。
数据可视化
分析可以为您提供详细的业务版图。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视图的智能解决方案，以发现、查看和理解原始数据电子表格难以直观展示的模式、关系和趋势。该解决方案还支持您创建数据混搭，以获得全新的洞察。借助智能技术，你无需经过专门培训即可动手操作。
移动分析
您需要一个可以让人们在路途中获得所需的信息的解决方案，但并非所有移动分析解决方案都是一样的。理想的移动分析解决方案不仅具备语音访问和实时预警功能，还提供可帮助员工提高工作效率的高级功能。
这些功能包括在手机或平板电脑上使用交互式视图创建移动分析应用，而无需编写代码。或者，想象一下，如果您拥有这样一个解决方案，它可以查看您的数字足迹，知道您即将参加市外会议，并为您提供有助于在会议中取得成功的洞察。
数据分析拥抱自动化和自治
在财务、科学和经济乃至各行各业中，存在着数百万个手动准备的电子表格。然而，ZDNet 发现，90% 的电子表格都有影响结果的错误。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损失。
传统的分析解决方案和流程也会造成延迟，无法为企业提供及时决策所需的洞察。一般上，要从多个应用程序和平台收集数据，公司部门需要：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来完成。
此外，如果使用传统的解决方案和流程，您通常需要成为 IT 专家或分析专家才能执行分析。因此，工作繁忙的高管无法以自助方式获取所需的月末分析报告，需要等待 IT 或分析专家提供所需内容。
由云技术提供支持的自动化分析流程，为所有行业中大大小小的企业带来了颠覆性变革。其中一个例子是具有嵌入式 AI 和 ML 的现代分析解决方案，以及在一个自治安全、自动打补丁、自动调优的自治云技术平台中运行的集成自治数据仓库。
当您使用现代分析解决方案时，所有的一切都可以自动化。您只需确定一些参数，比如要检查的内容、要应用的模型以及要预测的列，然后把剩下的交给分析解决方案。数据可以从多个应用、平台和云中摄取。数据可以被收集、清理、准备、转换和分析以进行预测 — 所有这些都是自动的，加速了处理，减少了人为错误的概率。
如果选择 Oracle，您将获得一个结合 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，内含分析的优秀要素和强大的自治数据服务。该解决方案可助您消除障碍，将数据整合到单一信息源中，并快速推出高度可行的洞察，因此是一个指导策略性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：
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