在當今世界，數據被認為是最有價值的資產，并且可以成為組織成功的與眾不同的因素。但是，只有在組織可以有效使用組織生成的數據時才能實現這一點。Data Analytics可以在這里改變游戲規則，Analytics（分析）正在改變業務開展方式，為新穎的業務模型和收入流讓路。

人們經常引用“大數據”一詞，但這意味著什么呢？ 根據Gartner的說法，“大數據是高容量，高速度，高多樣性的信息資產，需要經濟高效的創新形式的信息處理方式來增強洞察力和決策能力”。

大數據和分析是一個復雜的過程，主要旨在發現未知或隱藏的不同類型的信息。從數據中得出的見解不僅有助于推動工作流程的數字化和自動化，而且在決策過程中也起著關鍵作用。它是大多數數字化轉型工作的基礎。

在接下來的幾段中，我們將重說明為什么企業應實施大數據和分析解決方案作為邁向數字化轉型的第一步，以及從長遠來看將如何使之受益。

• 了解現有和潛在客戶：大數據的范圍不僅限于大型企業，而且可以為小型企業和初創企業提供強大的支持，以使他們深入了解現有客戶和潛在客戶。 它將遍歷大量信息，并提供相關信息以定位新客戶并加強與現有客戶的關系。 除了提供客戶洞察力外，它還可以幫助確定購買行為的主要驅動因素，從而更好地定位潛在客戶并通過銷售渠道培養潛在客戶。

• 增強客戶體驗：數據分析工具使組織能夠更好地“了解”客戶并積極建立忠誠度，而不僅僅是響應客戶的需求，訂單和投訴。數據分析還可以用來找出客戶行為的根源，即使他們沒有事先獲得詳細信息。這個基于AI的工具使用行為分析來找出人們互動的原因及其含義。這有助于縮小差距并消除營銷策略，并通過更多個性化的活動來參與以改善溝通。

• 預測以更好地計劃未來：預測分析是收集正確數據并將其轉化為可行的見解的過程。它提供有關目標市場，客戶，部門等的見解，以幫助分析師做出更準確的預測，并幫助組織制定戰略以實現更好的業務成果。它涵蓋了各種統計技術，包括數據挖掘，預測建模和機器學習，以分析當前和歷史事實，以對未來或其他意外事件做出預測。隨著公司尋求提高效率和蓬勃發展的方法，預測分析可能是前進的好策略。

• 大數據帶來的商業價值：成功的企業并不滿足于將大數據和其他新數據資產作為成本中心進行捕獲和管理。相反，他們主要通過分析和報告從新數據中獲得業務價值。數據湖可以成為分析的大數據源。 Hadoop已成為大數據和數據湖的首選（但非排他）平臺，因為采用者期望低成本的硬件和軟件以及極高的可擴展性。

大數據和分析解決方案可幫助企業制定更好的基于數據和邏輯的戰略。通過提供有關客戶和潛在客戶及其行為的見解，它使公司可以進行有意義的戰略調整，以最大程度地降低成本并最大化結果。

如何開始使用大數據

如果您是一家擁有數據的公司，但是您不知道從哪里開始或如何使用大數據，那么別擔心，馬上告訴你！

• 首先，您必須確定要使用現有數據解決的業務問題。例如，您是否要確定購物車放棄的概率，為什么放棄？

• 其次，僅僅因為您擁有數據并不能自動意味著您可以將其用于解決問題。大多數組織已經收集數據已有十年或更長時間了。但是，它是非結構化且混亂的-稱為“臟數據”。您需要先將其整理為結構化格式，然后才能使用。

• 第三，如果您決定與一家公司合作，那么您將需要一個可以做得更多的工作的工具，而不僅僅是可視化數據。它將需要一家能夠對數據進行建模以推動見解的公司（例如Qlik），這將幫助您解決業務問題。建模數據并不容易，也不便宜，因此在執行此步驟之前制定預算和計劃很重要。

借助大數據分析，大牌企業的業務數據正在繼續增長。開發技術比以往任何時候都可供更多的組織使用。品牌擁有可用數據后，便可以實施適當的分析系統來解決許多問題。

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