数据分析的兴起｜观察

每个企业都会生成多组数据，包括结构化和非结构化数据，这些数据可用于做出明智的业务决策，但企业如何确保他们正在最大限度地实现结果并提取他们真正需要的信息？

数据现在被公认为一种有价值的商业资产，有可能影响商业决策并决定企业的运作方式。但是，尽管其中包含固有的价值，但没有洞察力的数据实际上可能毫无用处。

这就是为什么数据分析变得越来越普遍，不再是具有强大消费能力的大型跨国企业的唯一专利。中小企业如今拥有具有成本效益的工具和技术，可以深入研究其数据，并利用其解决业务问题或制定降低成本的战略。

有组织的信息

结构化数据通常采用易于分析的有组织信息集的形式。这些信息的本质使其更容易理解，因此更受企业欢迎；然而，真正的挑战，通常也是真正的价值在于被认为，占所有业务数据约80%的非结构化数据。使用非结构化数据可能会令人困惑且耗时，因为没有预定义的模型或框架来帮助提取可操作的见解。这就是数据分析师的用武之地。

分析本身背后的过程涉及收集、检查、清理、转换和建模数据。一旦数据分析师有条不紊地执行了此过程，就可以确定见解和趋势，从而形成明确的结论并用于支持未来的决策制定。因此，对于各种规模的企业而言，数据分析师都是一项极具价值的资产，他们肩负着以合规和适当安全的方式始终如一地处理企业数据的责任。

随着越来越多的企业希望了解自己的数据，数据分析师越来越受欢迎，各企业都在寻找能够仔细审查和理解有价值信息的个人，然后再制作有洞察力的报告和视觉效果。合格的数据分析师将具备处理来自多个不同部门的不同类型数据的专业知识，从销售数据到物流和库存数据。

有意义的结论

合格的数据分析师有能力从非结构化数据中得出有意义的结论，总结发现并使用视觉呈现以简单易懂的方式讲述整个故事。拥有一名专门的分析师，可以保证所有企业数据都以安全的方式处理，并且所涉及的流程完全符合相关法规。

使用广泛的分析工具和应用，数据分析师可以在决定企业如何处理某些问题、帮助制定未来计划，以及指导执行团队朝着正确的方向前进方面发挥至关重要的作用。

他们通常能够提供数据比较，解读隐藏的趋势，并就不断变化的运营模式向管理团队提供建议，以积极的方式影响基本数据。例如，建筑物中的数据提供了一个持续的信息来源，可以在一小时内检查数千次，这使我们能够看到能源在哪些地方得到了良好的利用，哪些地方可能被浪费了。

总结

数据分析可以帮助企业了解他们掌握的隐藏信息，让他们有信心对企业的未来方向得出明确的结论。忽视内部掌握的大量可用信息的企业增加了基于不完整数据做出判断的风险，数据分析师可以确保基于企业未来方向的决策不会受到偶然影响。

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