所有数据集都不是平等的，也不是从相同的来源生成的。大数据的概念涉及标准数据库无法处理的持续信息浪潮。您可以通过辨别数据点来开始制定业务分析策略。
我们可以将商业世界中产生的大部分数据分为三个来源：
- 机器数据
- 社交数据
- 交易数据
机器数据由整个系统中连接的设备和设备产生。我们可以用计算机硬件工厂作为机器数据的例子。信息从覆盖工厂车间、自助餐厅和办公室的传感器流向集中数据库。
社交媒体平台上的每条推文、点赞和互动都会产生数据。我们示例中的计算机硬件公司会跟踪每条帖子的消费者兴趣和参与度趋势。社交媒体团队使用数据来确定公司平台上的时机、媒介和文本。
交易数据是指消费者和企业每分钟购买产生的数据。每笔零售店购买、产品交付和企业合同都会产生信息。IT 和数据分析专业人员的任务是解读这些数据。
商业分析的当前用途
了解数据的价值和类别对职 whatsapp 号码数据 业生涯的开始很有帮助。下一步是了解数据在业务分析中的具体用途。数据由公司的每个部门创建，并且可以在各种情况下部署。
商业分析类别
商业世界中的数据分析通常与削减开支有关。可以利用商业分析来发现浪费和低效率。《哈佛商业评论》对如何部署分析 提供了更全面的看法。
该出版物引用了对《财富》1000 强企业高管的一项关于其 和分发内容并不像表面上 分析举措的调查。以下结果显示了按类别启动项目的公司百分比以及取得积极成果的项目百分比：
- 削减成本：72.6%、49.2%
- 发现新创新：64.5%、44.3%
- 加快产品开发：31.1%
- 推出新产品：62.9%、36.1%
- 收入增长：54.8%、32.8%
我们看到，数据并非简单地从 IT 部门发送到总部。采用业务分析实践需要从客户服务到产品开发的支持。业务分析师在跨部门展示数据价值方面发挥着重要作用。
各行业商业分析的用途
商业分析的发展意味着各行各业的高 甘肃手机号码一览表 管都要接受速成培训。无论公司规模大小，都需要熟练的分析师将试点项目的数据推向市场。我们看到商业分析在各个行业都有应用，但分析师也有足够的技能来处理尚未创建的行业。
Oracle描述了过去十年数据分析如何减少银行欺诈行为：
“对于银行业来说，大数据意味着无数字节的信息——交易、指标、付款等——这些信息提供了用户行为的详细信息。从规模上讲，这是资金使用方式的蓝图。当与机器学习和分析相结合时，可以识别模式，并且随着机器学习增强这种能力，异常变得更容易发现。”
医疗保健行业也从不断发展的商业分析领域中受益匪浅。Oracle 发现，使用分析技术的医疗保健提供商具有以下优势：
- 根据温度变化管理季节性资源
- 创建患者预约和检查提醒
- 根据历史入院数据适当配备诊所和医院的人员
世界各地的零售商、制造商、大学和政府都面临着同样的情况。有抱负的业务分析师填补了组织与其目标之间的重要空白。我们看到分析师在企业巨头和初创公司的数据驱动项目中发挥了重要作用。
亚马逊和“经常一起购买”功能
亚马逊从 1994 年的一家在线图书零售商成长为年收入达 2800 亿美元的全球巨头。这种增长得益于几乎无限种类的商品、具有竞争力的价格和廉价的运费。该公司还完美地利用了消费者数据和行为来促进进一步增长。
我们可以使用每个产品列表中的“经常一起购买”功能作为示例。此自动功能将两个或多个与当前屏幕上的产品相似的产品组合在一起。搜索视频游戏机的亚马逊用户还可能在页面上看到手提箱、电池和品牌 T 恤。