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数据分析是对数据集进行研究的过程，以发现趋势，并对其中包含的信息得出结论。在专业系统和软件的帮助下，数据分析的应用越来越广泛。它的技术和技巧被广泛用于商业行业，以使组织能够做出更明智的商业决策。科学家和研究人员也用它来验证或反驳科学模型、理论和假设。

数据分析主要是指从初级商业智能(BI)、报告和在线分析处理(OLAP)到各种形式的高级分析的各种应用。它在本质上类似于商业分析，商业分析是数据分析方法的另一个总称。不同的是，后者面向商业用途，而数据分析的重点更广泛。

数据分析计划可以帮助企业增加收入，提高运营效率，优化营销活动和客户服务工作。它还可以用来快速响应市场趋势，获得超越对手的竞争优势。然而，数据分析的最终目标是刺激业务绩效。根据具体的应用，被分析的数据可以是历史记录，也可以是经过实时分析处理的新信息。此外，它可以来自内部系统和外部数据源的混合。其中，企业对分析的作用寄予厚望，但要实现分析模式的可操作性，并最大限度地发挥数据驱动决策的效益，仍有大量工作要做。

企业的目标是在各种挑战中发挥其分析能力，如改善客户体验和参与度，优化企业生产力，以及打造更多创新产品。企业却需要将分析作为一个整体的运营策略来解决，以获得具有底线影响的可持续商业利益。

大多数公司还没有提出一个成熟的分析操作计划。许多公司都在分配大量的资金和可观的资源来建立分析模型，但这些模型从来没有实现其预期的价值，只能是浪费时间和金钱。根据SAS的研究，只有不到一半的最佳模型得到部署，而90%的模型安装时间超过三个月。在研究中，44%的模型甚至需要7个月以上的时间才能达到生产。

以下将会介绍如何让企业的数据分析效率最大化。

提升客户体验

许多公司正在优先考虑利用分析技术来定制产品和服务，并增强客户体验。一些公司正在采用分析技术来了解跨多个平台的客户旅程，同时提高零售电子商务交易的保留率和重复购买率。

与补救措施的演练手册相结合，分析可以被操作到安全实践中，以帮助组织更积极地降低网络风险。通过分析，组织可以轻松地识别和阻止对手的威胁行为者，如最新的勒索软件攻击，比传统的人工流程更快。

在企业几乎在一夜之间为COVID-19时代重新调整时，分析也有助于帮助IT组织创建安全的生态系统，以支持远程劳动力。例如，在APS营销公司，由于绝大多数员工现在在家工作，分析技术正在被操作到企业安全框架中，以检测网络钓鱼漏洞、统一通信欺诈和其他威胁载体。

面临的挑战

其中，企业对数据驱动的洞察力的业务目标很清晰，但他们并没有接受过如何操作分析以确保他们能够实现目标的培训。收集和使用什么数据，也不知道数据中潜在的偏差。此外，数据治理也是许多公司难以有效正规化的领域，具体来说，就是如何对数据进行清理和规范化，使数据达到最高质量，并遵守数据隐私和安全标准。同时，公司不能也不应该为分析工作开一张空头支票。相反，他们需要权衡运营成本与分析技术能为企业提供的价值。

在一些公司中，分析技术已被证明是一种宝贵的资产，它能帮助公司简化运营，进而提高构思和交付创新产品的时间表。

随着分析能力的发展，地位发生了转变，运营化战略让洞察力推动业务流程和变革。利用分析技术来建立和发展企业，了解数据存储措施，维护社会存在，优化资源配置，还有很多。因此，分析学可以提高客户参与度和生产力。

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