数据分析推动企业发展的6种方式都有哪些？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-13
如今数据分析被认为是组织做出重大业务决策时必不可少的工具
并且其用途在未来将继续增长，到2022年将有90％的公司战略明确提到信息是关键的企业资产，分析是必不可少的能力，如何借助规范性分析获胜，企业可以使用数据分析来了解有关业务战略的更多信息，这有助于他们制定长期和短期决策 ，具体来说企业在尝试创造收入并减少支出时会转向分析，通过分析企业可以看到他们运行效率低下的地方，从而可以揭示可以减少开支并产生更多资金的领域。
这是一个快速发展的领域，因此到下可能会有所不同，为了帮助公司更好地掌握数据分析的现状及其发展方式，赖特概述了企业必须注意的以下六点：
1.精心策划的数据文化举措
企业正在并且将变得更加受数据启发，将数据整合到他们的公司文化中，数据文化是一种吸收，是一种准备，如果您愿意接受的话，并在某种程度上信任分析所带来的结果或解决方案，分析小组或数据科学专业人员正在创建解决方案，然后将它们推出来回答业务问题，但是这种文化对于更传统的专业人员来说很难理解，但是公司开始对此进行解释，我开始看到更多旨在软化组织以吸收分析解决方案的举措，例如可以举办会议或峰会，或者只是沉浸于正确的文化中。
2.非结构化数据扩散
音频和视频等非结构化元素将改变数据收集的方式，过去数据的结构仍然是压倒性的，数据更为数字化，随着越来越多的非结构化数据，我们捕获了更多的视频，音频和非数字类型的数据，此外我们正在开发更强大的技术类型，以分析该数据并将其转换为结构化格式，通过将非结构化数据转换为结构化格式，组织可以将其转换为可操作的信息。
3.需要实时模型
过去分析主要集中在长期目标上，这意味着要在一年中查看信息，然后根据过去的信息做出决策，随着技术的进步，公司将能够实时使用分析，例如到2022年，将有30％的客户互动受到实时位置分析的影响，一个实时模型是走进佐治亚水族馆的人，他们会立即得到认可，例如这个人是纯素食者，她不常去水族馆，她可能会想知道什么样的研究我们之所以这样做，是因为她是素食主义者，而我对她也很了解，这也涉及到个性化，但是关键是实时制定的算法将改变当时的动作或水族馆如何调整。
4.洞察的特异性，粒度，包括大规模个性化
在客户体验方面，个性化就是一切，而分析在其中起着很大的作用，个性化变得非常亲密，它正在帮助产品和服务与他们的消费者更加接近，就像您在购物时获得的优惠券一样，这些优惠券不仅仅是随机优惠券，它们还针对您的购买量，家庭类型而个性化，他们知道您有多少个孩子，我的意思是系统中的算法，有关于您拥有哪种颜色的头发以及您使用哪种产品的数据。
5.工具依赖/公民分析师
更多的打包分析会导致更多的公民分析家，或者更多的日常人们了解分析的基础，对于没有深厚统计专业知识的人来说，分析工具将继续变得更易消化，这主要是因为企业没有时间向全体员工传授分析知识，我们不必具有深厚的统计知识，但是拥有真正的统计知识的人既是创建工具的人，又是足够了解购买工具的人，那么那些了解业务并知道如何使用该工具的人就是正在应用该工具并回答实际业务问题的人。
6.越来越多地向自动化和人工智能迈进
并且其用途在未来将继续增长，到2022年将有90％的公司战略明确提到信息是关键的企业资产，分析是必不可少的能力，如何借助规范性分析获胜，企业可以使用数据分析来了解有关业务战略的更多信息，这有助于他们制定长期和短期决策 ，具体来说企业在尝试创造收入并减少支出时会转向分析，通过分析企业可以看到他们运行效率低下的地方，从而可以揭示可以减少开支并产生更多资金的领域。
这是一个快速发展的领域，因此到下可能会有所不同，为了帮助公司更好地掌握数据分析的现状及其发展方式，赖特概述了企业必须注意的以下六点：
1.精心策划的数据文化举措
企业正在并且将变得更加受数据启发，将数据整合到他们的公司文化中，数据文化是一种吸收，是一种准备，如果您愿意接受的话，并在某种程度上信任分析所带来的结果或解决方案，分析小组或数据科学专业人员正在创建解决方案，然后将它们推出来回答业务问题，但是这种文化对于更传统的专业人员来说很难理解，但是公司开始对此进行解释，我开始看到更多旨在软化组织以吸收分析解决方案的举措，例如可以举办会议或峰会，或者只是沉浸于正确的文化中。
2.非结构化数据扩散
音频和视频等非结构化元素将改变数据收集的方式，过去数据的结构仍然是压倒性的，数据更为数字化，随着越来越多的非结构化数据，我们捕获了更多的视频，音频和非数字类型的数据，此外我们正在开发更强大的技术类型，以分析该数据并将其转换为结构化格式，通过将非结构化数据转换为结构化格式，组织可以将其转换为可操作的信息。
3.需要实时模型
过去分析主要集中在长期目标上，这意味着要在一年中查看信息，然后根据过去的信息做出决策，随着技术的进步，公司将能够实时使用分析，例如到2022年，将有30％的客户互动受到实时位置分析的影响，一个实时模型是走进佐治亚水族馆的人，他们会立即得到认可，例如这个人是纯素食者，她不常去水族馆，她可能会想知道什么样的研究我们之所以这样做，是因为她是素食主义者，而我对她也很了解，这也涉及到个性化，但是关键是实时制定的算法将改变当时的动作或水族馆如何调整。
4.洞察的特异性，粒度，包括大规模个性化
在客户体验方面，个性化就是一切，而分析在其中起着很大的作用，个性化变得非常亲密，它正在帮助产品和服务与他们的消费者更加接近，就像您在购物时获得的优惠券一样，这些优惠券不仅仅是随机优惠券，它们还针对您的购买量，家庭类型而个性化，他们知道您有多少个孩子，我的意思是系统中的算法，有关于您拥有哪种颜色的头发以及您使用哪种产品的数据。
5.工具依赖/公民分析师
更多的打包分析会导致更多的公民分析家，或者更多的日常人们了解分析的基础，对于没有深厚统计专业知识的人来说，分析工具将继续变得更易消化，这主要是因为企业没有时间向全体员工传授分析知识，我们不必具有深厚的统计知识，但是拥有真正的统计知识的人既是创建工具的人，又是足够了解购买工具的人，那么那些了解业务并知道如何使用该工具的人就是正在应用该工具并回答实际业务问题的人。
6.越来越多地向自动化和人工智能迈进
到2023年人工智能中使用的计算资源将比2018年增加5倍，使人工智能成为决定基础设施决策的工作负载类别，人工智能和自动化将继续发展，变得更加动态和复杂，自动化将使创建实时模型成为可能，有多种方法可以使创建新的，更新的模型的过程自动化，而无需进行过多的手动处理即可自动更新模型。
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