数据分析师如何从原始数据中得到见解？

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数据分析师如何从原始数据中得到见解？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-03

简化数字化转型
每个组织生成的数据量越来越大，种类越来越多，数字化转型就成为了艰巨的前景。但这不是必须的，我们致力于简化此复杂的任务，将权力交由业务数据和策略的构建者掌握，并为每个人提供见解，表格分析模板的启动说明了这一点。

了解数据如何成为洞察力
分析成功的一大障碍是，通常只有数据领域的专家（数据工程师，科学家，分析师和开发人员）才能理解这一复杂的话题，随着对数据的访问和使用现在已经扩展到业务团队成员和其他人员，比以往任何时候都重要的是，每个人都可以理解在BI和分析过程中数据发生了什么，引导您浏览可能需要考虑的所有方面，以了解所需的BI和分析功能，以及迈向您和您公司的可能改变游戏规则的方法的每个步骤。

1.以原始状态生成和存储数据
每个企业都在内部和从外部源生成和收集数据，数据采用多种格式，涵盖组织业务的所有领域（销售，市场营销，薪资，生产，物流等），外部数据源包括合作伙伴，客户，潜在的潜在客户等，传统上所有这些数据都是使用我们许多人都熟悉的数据库（例如SAP，Microsoft Excel，Oracle，Microsoft SQL Server，IBM DB2，PostgreSQL，MySQL和Teradata）存储在本地，服务器中。

但是，由于云计算提供了更加灵活，敏捷和经济高效的存储解决方案，因此发展迅速，趋势已趋向于将基于云的应用程序和工具用于不同功能，例如用于销售，用于市场营销自动化以及诸如AWS的大规模数据存储Hadoop和Microsoft Azure的数据湖，一个有效现代化的BI和分析平台必须能够使用所有这些存储和生成数据的方式。

2. 提取，转换和加载：准备数据，创建暂存环境和转换数据，准备进行分析
为了正确访问和分析数据，必须从原始存储数据库中获取数据，并在某些情况下进行转换，在所有情况下，数据终都将被加载到其他位置，因此可以使用诸如软件包来管理和企业数据，利用数据管道和数据存储工具之间的数据集成，工程师可以执行ETL（提取，转换和加载），他们从数据源中提取数据，并将其转换为统一的格式，从而使所有数据都可以集成在一起，然后他们将其加载到为数据库准备的存储库中。

在云时代，有效的存储库是基于云的存储解决方案
这些庞大而强大的存储库可以灵活地按需扩展存储功能，而无需额外的硬件，从而使其比本地解决方案更敏捷，更具成本效益，并且劳动强度更低。它们包含关系数据库（行和列）中的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频），提供对您的云数据仓库的即时访问。

3.数据建模：创建数据之间的关系。连接表
一旦存储了数据，数据工程师就可以从数据仓库或数据湖中提取出表和对象，这些表和对象以更易于访问和使用的方式进行企业，他们在数据和连接表之间创建关系，以设置关系的方式对数据进行建模，然后当仪表板设计器在前端启动查询时，这些关系将转换为联接的查询路径，然后用户（在这种情况下为BI和业务分析师）可以对其进行检查，在数据之间建立关系，连接和比较不同的表并根据数据进行分析。

强大的存储库，强大的BI和分析平台的结合使此类分析师可以在几分钟内将实时大数据从云数据仓库转换为交互式仪表板，他们使用一系列工具来帮助实现这一目标，维度表包含可以根据客户分析要求对信息进行切片和切块的信息（日期，位置，名称等），事实表包括我们汇总的交易信息，分析人员能够从任何地方混搭的任何数据，其结果是：高效的数据建模是映射出软件或应用程序存储信息的所有不同位置，并弄清楚这些数据源将如何组合在一起，相互流入并进行交互。

4.构建仪表板和小部件
现在开发人员可以接棒，并创建仪表板，以便业务用户可以轻松地可视化数据并发现针对其需求的见解，他们还构建可操作的分析应用程序，从而通过分析应用程序执行数据驱动的操作，从而将数据洞察力集成到工作流中，他们使用增强的小部件之间的关系库定义了探索层，诸如用于商业智能和分析团队之类的软件包旨在轻松实现可视化分析并形成改变游戏规则的见解。

帮助提供见解的高级工具包括通用知识图和增强分析
这些知识使用机器学习（ML） /人工智能（AI）技术来自动化数据准备，见解发现和共享。这些驱动自动建议分别来自数据分析和预测分析，自然语言查询通过使他们能够在不需要代码的情况下询问数据集的问题，并根据自己的需要定制可视化内容，从而使分析能力甚至可以由非技术用户掌握。

5.将分析嵌入客户的产品和服务
扩展分析能力更进一步，推动者可以创建应用程序，它们嵌入直接到客户的产品和服务，使他们成为立即采取行动，这意味着在BI和分析过程的，当您提取见解时，您可以立即应用在见解时实时获得的知识，而无需离开分析平台并使用其他工具，因此您可以通过启用数据驱动的决策和自助服务分析为客户创造价值，产品团队可以构建和扩展可定制的可行分析应用程序并将它们无缝集成到其他应用程序中，从而开拓新的收入来源并提供强大的竞争优势，查找有关如何从AI驱动的自助服务BI中受益的更多信息，并使用所有数据构建可操作的分析应用程序，简化复杂性并访问可推动业务发展的见解。

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