概述
在我们的数字时代，企业充斥着数据，以及存储、处理、分析、解释、消费数据的方式。今天，我们处理的数据是多种多样的。用户内容，如博客文章，推文，社交网络互动等和用户交易，接触点是各种数据源
数据分析可处理从仪器、传感器、互联网交易、电子邮件、视频、点击流和/或当前和将来可用的所有其他数字源生成的大型、多样化、复杂、纵向和/或分布式数据集。它描述了各种数据类型和数据集，涵盖新的和非结构化数据源（NoSQL）、SCADA数据、M2M 数据、RFID 数据和 WSN 数据以及传统 （SQL RDBMS） 和结构化数据源。
软件和硬件技术的进步导致跨行业的内容实现巨大的数字化，从而带来高新数据生成率。生成的各种数据分为音频、视频、新闻报道、电子病历、图像、传感器数据、博客文章、社交网站、通话详细记录、闭路电视、IPTV、摄像机等。
通过数据分析处理获得的结果可以带来广泛的见解和好处，例如：
- 操作优化。
- 可操作的情报。
- 识别新市场。
- 保护现有市场的战略。
- 准确的预测。
- 供应链规划。
- 故障和欺诈检测。
- 改进决策。
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大数据：数据科学和高级分析。
分析对数字企业的作用
数据继续生成，并在客户计划、传感器、客户交互和程序交易的推动下以越来越高的速度进行数字存档。了解这些数据并帮助做出决策，是分析的作用。通过帮助组织对当前市场状况及其地位进行数据驱动式了解，分析已成为数字革命不可或缺的一部分。
数据分析的驱动因素
业务
当今的企业正在寻求改进营销、增强客户体验、提高运营效率、识别欺诈和浪费、防止合规性失败以及实现直接影响上线和底线的其他结果的方法业务绩效。数据分析有助于发现新的业务计划。这为实现创新的新业务模式提供了机会数字工件的使用节省了时间和成本，因为分发由互联网的庞大现有基础设施提供支持。当消费者通过与这些数字替代品的互动连接到企业时，它创造了利用用户输入和其他上下文数据进行个性化、改善客户体验和开发优化产品的机会功能，可通过客户数据分析实现。
移动设备爆炸
随着智能手机使用量的增加，用户希望能够随时随地访问其信息。为了提供基于模式的集成用户服务，需要分析移动用户交互。这有助于同时改进服务的应用和质量。
客户体验
通过增强数字客户体验并通过数字化利用收集的数据，整体客户体验得到改善。数字体验分析可帮助组织提高营销绩效并分析客户行为。它有助于使用数字界面的各个元素创建可视化和指标。此外，它还有助于了解跨渠道、设备和域的客户行为。
数据分析工具有助于处理和开发客户旅程映射，其中包括用户与组织/公司通过各种数字渠道（如网站、移动应用程序、平板电脑或可穿戴设备）的所有接触点。
实时传感器数据
互联网和 Wi-Fi 网络的覆盖使更多的人及其设备能够在虚拟社区中持续活跃。使用基于 Internet 的连接传感器、物联网和智能互联网连接设备，导致可用数据流数量大量增加，需要数据分析。这些数据流是公开的，并直接引导到公司进行分析。
社交媒体的发展
如今，客户通过各种渠道，几乎实时地向企业提供产品/项目反馈。这有助于企业在战略规划中考虑客户对其服务的反馈。因此，企业在其客户关系管理系统 （CRM） 中存储越来越多的客户交互数据，以及从社交媒体网站收集客户评论、投诉和表扬的数据。
这些数据使用文本分析和情绪分析等方法进行分析，以表达客户的声音，从而提供更好的服务级别、增加销售额、实现有针对性的营销，甚至创建新的产品和服务。企业已经意识到品牌推广活动不再由内部营销活动管理。此外，企业及其客户正在共同打造产品品牌和企业声誉。因此，企业越来越有兴趣从社交媒体和其他外部数据源中纳入可公开提供的数据集。
云计算
云计算在数据分析中起着至关重要的作用。在许多情况下，它充当数据源，提供实时流、分析服务和设备事务中心。 企业有机会利用高度可扩展的按需 IT 资源进行云环境提供的存储和处理，从而构建可扩展的大数据解决方案，从而执行大规模处理任务。
云能够根据负载动态扩展，从而能够创建弹性分析环境，从而最大限度地有效利用 ICT 资源。云计算可以提供大数据解决方案所需的三个基本要素：外部数据集、可扩展的处理能力和大量存储
企业安全管理旨在通过全面的审计实践集中访问、授权资源和管理。添加多种大数据技术、数据源和使用会增加这些实践的要求。
近年来，使用机器学习和 AI 的网络安全变得更加强大。提供出色的数字体验本质上意味着组织能够提供更轻松、更快、更安全的数字交易。借助分析和 AI/ML，可以自动检测欺诈或非法交易，以及任何网络攻击的连续安全配置。
保持用户流程更顺畅，使用基于人脸识别的在线交易等新技术提供安全保护，有助于构建出色的数字体验
高级分析能力
数据收集、存储、分析和可视化领域的技术进步使企业能够增加生成的数据量，并生成可操作的情报，以支持实时决策。它帮助组织预见关键事件并采取适当和及时的行动。
使用分析的好处
以下是关于使用大数据分析的结果和建议，
- 提供当前企业经营原因和表现的见解（描述性分析与因果分析）。
- 以客户为中心，设计更好的项目。
- 确定可能的未来方案，并推荐最佳行动方案（预测和规定性分析）。
- 衡量客户情绪，了解他们对企业产品、政策（客户分析）的看法和态度。
- 提供仪表板和决策板系统，使管理员能够有效地监视和实施企业计划。
- 改善各利益相关者之间的协作。
- 为数据科学和统计分析的研究提供工具
- 通过参与决策提高客户满意度
- 制定有效利用客户需求的政策。
- 通过反馈和社会审计提高公共机构的透明度。
- 增加组织和客户之间的信任，允许信息的自由流动。
- 通过集成大量多样化、结构化和非结构化的高速数据（欺诈分析），可以进行实时欺诈监控。
- 实时位置信息，通过分析上下班的通勤模式、行驶时间，提供更准确的流量和行驶时间信息。
总结
数据分析允许企业将原始数据转换为可视化图形和报告，通过分析大量相关和不相关的结构化和非结构化数据，根据显示的模式采取行动，映射模式以做出更好的决策。
数据增长是部署数十亿个智能传感器和设备（俗称物联网）和其他半结构化和结构化数据源的结果。
结构化数据存储在企业的旧系统或数据仓库中。非结构化数据包括社交媒体、电子邮件、视频、图像等。数据收集持续进行、分析，然后向企业提供有关采取适当行动的指导，从而提供价值。
分析帮助多个组织构建各种颠覆性技术和应用程序，帮助他们了解市场需求。
确认
作者要感谢 Wipro 技术全球企业架构组的 David Kenner 以多种方式提供所需的时间和支持，将本文作为架构实践工作的一部分com/文章/什么数据分析工具-应该学习-开始-一个”rel=””不跟随”——我应该学习什么数据分析工具来开始作为数据分析员的职业生涯？