数据分析是释放价值的关键，您可以从整个组织的数据中提取价值

要创建高效，经济高效的分析策略以获取结果，您需要经过优化的高性能硬件，以与您使用的软件一起使用，现代数据分析涵盖了一系列技术，从专用分析平台和数据库到深度学习和人工智能（AI）。只是从分析开始？准备发展您的分析策略或改善数据质量？总是有增长的空间，英特尔随时可以提供帮助。借助深厚的分析技术和合作伙伴生态系统，加快了每个行业的CPDA数据分析师和开发人员的工作。

探索数据分析

没有分析，原始数据将仅保留原始数据和未开发数据，（分析）将所有类型的数据转化为可以采取行动的见解，优化数据管道，随着信息从原始数据转移到更多处理的表单，将创建数据管道。在上述每个阶段中，技术都使组企业可以继续前进并从其数据中获得更多收益。

1、数据处理：数据生命周期始于数据提取，其中从源中提取数据。

2、数据库和数据存储：接下来，准备使用数据并将其存储在用户和应用程序可以访问的系统中。

3、数据分析：数据由软件应用程序或平台进行分析。

4、数据建模：业务用户和分析师可以根据发现采取行动。

结构良好的数据管道支持商业智能，可帮助您识别趋势并有效地大规模分析数据，创建可扩展，可靠且可操作的分析程序。

什么是数据分析？

从基本数据可视化到实时预测情报，有无数种方法可以从您收集的数据中获得洞察力。

数据库管理

管理数据的方式对组织的潜在价值具有很大的影响。探索好的数据管理策略的质量。

先进的数据分析

新技术可以将以前未开发的数据源（包括非结构化数据和来自智能边缘的数据）引入您的分析环境。

数据分析工具

数据分析软件，开源工具和编程资源可以帮助开发人员从数据分析中获得收益。