2021年数据和分析的主要趋势可组合数据和分析
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-06-17
那些陷入困境的组织可能需要接受一种称为可组合分析的概念
分析敏捷性：快速、灵活、可组合分析（也称为超融合分析）的深入了解，其中公司可以像拼图一样组合分析功能，形成分析应用程序，提供比传统方法更高的敏捷性，它还支持更多可重用的模块，可以根据需要换入和换出，以进一步扩展现有应用程序的功能，到 2023 年60% 的企业将组合来自三个或更多分析解决方案的组件，以构建融入分析的面向决策的应用程序，将洞察力与行动联系起来。
一切都与云有关：云生态系统和分析经济
出于多种原因，云是企业必须采用可组合分析的主要因素，首先随着越来越多的组织迁移到云，他们可以探索在那里可以实现哪些更高级别的分析功能，大多数企业在迁移到云时不会一次性实施完整的分析堆栈，而是通常会分阶段实施，在此过程中混合分析架构对于维护分析工作流和报告至关重要，为了让用户获得云的好处，开放、分布式、可组合的分析技术可以提供帮助，对于已经踏上云之旅的组织来说，一个好处是它为试点可组合分析提供了一个明智的起点，然后公司可以通过推动协作的基于云的分析市场共享分析应用程序。
组合式协作：为整个企业的用户提供支持
在协作方面，可组合分析的概念真正具有对组织产生重大影响的潜力，由可组合架构提供支持的分析平台提供低代码和无代码功能，允许更广泛的用户可访问性和以客户为中心的分析应用程序的设计，这消除了 IT 部门的大量工作，并使业务用户能够创建自己的应用程序，它还确保整个组织更容易访问分析，从而持续推动创新。
如何才能真正以数据为导向
零售商已转向移动应用程序、在线购物和个性化产品，银行正在通过虚拟支票审批、在线转账和实时报价实现移动化，各种行业——制造业、政府、能源——都在走向数字化，减少纸张和手动流程，24/7 全天候访问，并使体验更加以客户为中心，但是保险呢？保险一直是一个信息丰富的行业，但它并不总是与数字效率相关联，如今得益于技术和不断增长的客户期望的结合，该行业拥有许多数字创新机会，为了利用这些机会，传统保险公司可以将实时、数据驱动的功能带到运营的前沿，利用他们的数据优势来超越新的保险科技公司。
数据驱动型保险公司的主要特点
传统保险公司可以利用许多解决方案来改进或消除遗留系统：
自动化流程
为了在数字时代竞争，保险公司可以实现更多操作和流程的自动化。但是他们无法自动化他们无法管理的东西。不受管理的数据会导致错失数字机会和无法优化运营成本，为了实现数据驱动的自动化，需要一个以数据为中心的架构，其中客户、政策、索赔和参考数据是可用的、按需的和的。
人工智能和机器学习支持的决策
许多保险公司通常将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 限制在承保范围内，即便如此，这些程序可能会使用限制性应用程序或需要复杂的代码，为了获得用户体验，AI 和 ML 应该简单地支持所有业务决策，以便所有业务用户都可以访问智能，无论其技术背景如何，此外人工智能和机器学习可以帮助保险公司降低索赔成本并识别欺诈，数据分析可以随着时间的推移评估任何索赔，并可能有助于追究负有法律责任的第三方，在客户服务方面，人工智能驱动的聊天机器人可以为潜在和现有的保单持有人提供建议，减少对 24/7 人员的需求，并随时随地为客户提供帮助。
关键的 360 度视图
如果不以数据为驱动，保险公司就无法提供有效的实时和预测分析，大量涌入的数据意味着保险公司只有在拥有所有可用的历史和实时数据时才能做出正确的决策，客户数据的 360 度企业级视图让保险公司能够取悦现有客户并有效地增加更多客户，为个人量身定制的更具吸引力的政策选择推动了收入和客户获取的增加，内部流程的完整 360 度视图使保险公司能够获得对运营、流程和业务线的企业范围的洞察。这可以通过 API 或通过云迁移来实现。
互联数据治理
分析敏捷性：快速、灵活、可组合分析（也称为超融合分析）的深入了解，其中公司可以像拼图一样组合分析功能，形成分析应用程序，提供比传统方法更高的敏捷性，它还支持更多可重用的模块，可以根据需要换入和换出，以进一步扩展现有应用程序的功能，到 2023 年60% 的企业将组合来自三个或更多分析解决方案的组件，以构建融入分析的面向决策的应用程序，将洞察力与行动联系起来。
一切都与云有关：云生态系统和分析经济
出于多种原因，云是企业必须采用可组合分析的主要因素，首先随着越来越多的组织迁移到云，他们可以探索在那里可以实现哪些更高级别的分析功能，大多数企业在迁移到云时不会一次性实施完整的分析堆栈，而是通常会分阶段实施，在此过程中混合分析架构对于维护分析工作流和报告至关重要，为了让用户获得云的好处，开放、分布式、可组合的分析技术可以提供帮助，对于已经踏上云之旅的组织来说，一个好处是它为试点可组合分析提供了一个明智的起点，然后公司可以通过推动协作的基于云的分析市场共享分析应用程序。
组合式协作：为整个企业的用户提供支持
在协作方面，可组合分析的概念真正具有对组织产生重大影响的潜力，由可组合架构提供支持的分析平台提供低代码和无代码功能，允许更广泛的用户可访问性和以客户为中心的分析应用程序的设计，这消除了 IT 部门的大量工作，并使业务用户能够创建自己的应用程序，它还确保整个组织更容易访问分析，从而持续推动创新。
如何才能真正以数据为导向
零售商已转向移动应用程序、在线购物和个性化产品，银行正在通过虚拟支票审批、在线转账和实时报价实现移动化，各种行业——制造业、政府、能源——都在走向数字化，减少纸张和手动流程，24/7 全天候访问，并使体验更加以客户为中心，但是保险呢？保险一直是一个信息丰富的行业，但它并不总是与数字效率相关联，如今得益于技术和不断增长的客户期望的结合，该行业拥有许多数字创新机会，为了利用这些机会，传统保险公司可以将实时、数据驱动的功能带到运营的前沿，利用他们的数据优势来超越新的保险科技公司。
数据驱动型保险公司的主要特点
传统保险公司可以利用许多解决方案来改进或消除遗留系统：
自动化流程
为了在数字时代竞争，保险公司可以实现更多操作和流程的自动化。但是他们无法自动化他们无法管理的东西。不受管理的数据会导致错失数字机会和无法优化运营成本，为了实现数据驱动的自动化，需要一个以数据为中心的架构，其中客户、政策、索赔和参考数据是可用的、按需的和的。
人工智能和机器学习支持的决策
许多保险公司通常将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 限制在承保范围内，即便如此，这些程序可能会使用限制性应用程序或需要复杂的代码，为了获得用户体验，AI 和 ML 应该简单地支持所有业务决策，以便所有业务用户都可以访问智能，无论其技术背景如何，此外人工智能和机器学习可以帮助保险公司降低索赔成本并识别欺诈，数据分析可以随着时间的推移评估任何索赔，并可能有助于追究负有法律责任的第三方，在客户服务方面，人工智能驱动的聊天机器人可以为潜在和现有的保单持有人提供建议，减少对 24/7 人员的需求，并随时随地为客户提供帮助。
关键的 360 度视图
如果不以数据为驱动，保险公司就无法提供有效的实时和预测分析，大量涌入的数据意味着保险公司只有在拥有所有可用的历史和实时数据时才能做出正确的决策，客户数据的 360 度企业级视图让保险公司能够取悦现有客户并有效地增加更多客户，为个人量身定制的更具吸引力的政策选择推动了收入和客户获取的增加，内部流程的完整 360 度视图使保险公司能够获得对运营、流程和业务线的企业范围的洞察。这可以通过 API 或通过云迁移来实现。
互联数据治理
未集成的工具和不一致的数据导致数据不可信 如果没有这种信任，保险公司就无法做出明智的决策，也无法确保获得结果，数据治理使保险公司能够了解数据的来源并了解其沿袭和质量，这使保险公司能够自信地使用正确的数据，更重要的是，数据治理可确保组织内的正确角色可以使用正确的数据——促进更广泛的数据使用。
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