數據分析是對數據集進行研究的過程，以發現趨勢，并對其中包含的信息得出結論。在專業系統和軟件的幫助下，數據分析的應用越來越廣泛。它的技術和技巧被廣泛用于商業行業，以使組織能夠做出更明智的商業決策。科學家和研究人員也用它來驗證或反駁科學模型、理論和假設。

數據分析主要是指從初級商業智能(BI)、報告和在線分析處理(OLAP)到各種形式的高級分析的各種應用。它在本質上類似于商業分析，商業分析是數據分析方法的另一個總稱。不同的是，后者面向商業用途，而數據分析的重點更廣泛。

數據分析計劃可以幫助企業增加收入，提高運營效率，優化營銷活動和客戶服務工作。它還可以用來快速響應市場趨勢，獲得超越對手的競爭優勢。然而，數據分析的最終目標是刺激業務績效。根據具體的應用，被分析的數據可以是歷史記錄，也可以是經過實時分析處理的新信息。此外，它可以來自內部系統和外部數據源的混合。其中，企業對分析的作用寄予厚望，但要實現分析模式的可操作性，并最大限度地發揮數據驅動決策的效益，仍有大量工作要做。

企業的目標是在各種挑戰中發揮其分析能力，如改善客戶體驗和參與度，優化企業生產力，以及打造更多創新產品。企業卻需要將分析作為一個整體的運營策略來解決，以獲得具有底線影響的可持續商業利益。

大多數公司還沒有提出一個成熟的分析操作計劃。許多公司都在分配大量的資金和可觀的資源來建立分析模型，但這些模型從來沒有實現其預期的價值，只能是浪費時間和金錢。根據SAS的研究，只有不到一半的最佳模型得到部署，而90%的模型安裝時間超過三個月。在研究中，44%的模型甚至需要7個月以上的時間才能達到生產。

以下將會介紹如何讓企業的數據分析效率最大化。

提升客戶體驗

許多公司正在優先考慮利用分析技術來定制產品和服務，并增強客戶體驗。一些公司正在采用分析技術來了解跨多個平臺的客戶旅程，同時提高零售電子商務交易的保留率和重復購買率。

與補救措施的演練手冊相結合，分析可以被操作到安全實踐中，以幫助組織更積極地降低網絡風險。通過分析，組織可以輕松地識別和阻止對手的威脅行為者，如最新的勒索軟件攻擊，比傳統的人工流程更快。

在企業幾乎在一夜之間為COVID-19時代重新調整時，分析也有助于幫助IT組織創建安全的生態系統，以支持遠程勞動力。例如，在APS營銷公司，由于絕大多數員工現在在家工作，分析技術正在被操作到企業安全框架中，以檢測網絡釣魚漏洞、統一通信欺詐和其他威脅載體。

面臨的挑戰

其中，企業對數據驅動的洞察力的業務目標很清晰，但他們并沒有接受過如何操作分析以確保他們能夠實現目標的培訓。收集和使用什么數據，也不知道數據中潛在的偏差。此外，數據治理也是許多公司難以有效正規化的領域，具體來說，就是如何對數據進行清理和規范化，使數據達到最高質量，并遵守數據隱私和安全標準。同時，公司不能也不應該為分析工作開一張空頭支票。相反，他們需要權衡運營成本與分析技術能為企業提供的價值。

在一些公司中，分析技術已被證明是一種寶貴的資產，它能幫助公司簡化運營，進而提高構思和交付創新產品的時間表。

隨著分析能力的發展，地位發生了轉變，運營化戰略讓洞察力推動業務流程和變革。利用分析技術來建立和發展企業，了解數據存儲措施，維護社會存在，優化資源配置，還有很多。因此，分析學可以提高客戶參與度和生產力。

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