由于大数据和分析服务，企业发生了巨大转变。 大多数企业现在都知道如何收集不断进入其运营的大量数据，并使用分析将其转化为有意义的见解。 鉴于大数据和分析服务的优势，现在任何希望最大限度地发挥其商业潜力的公司都需要大数据和分析服务。
什么是数据分析服务？
数据分析服务是将原始数据转化为有意义的见解的过程。 它包含使用数据来识别趋势和解决问题的各种工具、技术和程序。 数据分析有潜力改变企业流程、改进决策并推动业务成功。
什么是大数据分析服务？
大数据是指以极快的速度和数量连续生成的大量结构化、非结构化和半结构化数据的集合。 通常，大数据以 TB 或 PB 为单位。 4 PB 等于 250,000 万 GB。 考虑到这一点，假设一部高清电影包含大约 XNUMX TB 的数据。 XNUMX PB 相当于 XNUMX 部电影。 大型数据集的大小范围从数百 GB 到数百万 PB。
在巨大的数据库中发现模式、趋势和联系的过程被称为大数据分析。 这些复杂的分析需要专门的工具和技术，以及大规模的计算机能力和数据存储。
数据分析服务如何使您的业务受益
大多数企业都清楚数据分析服务的好处。 数据至关重要，数据分析可以帮助您的公司提高产量、降低费用并改进决策。 一项民意调查显示，约 90% 的参与商业用户认为数据和分析服务对其组织的数字化转型目标至关重要。
正确使用大数据可能会使各种规模和行业的企业受益。 大数据和分析服务提供了许多优势，例如改进决策、增加创新和优化产品定价。 让我们仔细看看分析服务的主要优势：
#1. 客户保留和获取
客户的数字足迹揭示了有关他们的偏好、愿望、购买习惯等的大量信息。 企业可以从多种来源收集客户信息，包括社交媒体、传统零售和电子商务。 企业可以使用数据分析服务根据这些数据开发详细的客户档案，了解消费者的行为，从而提供更加个性化的体验。
公司可以利用分析服务和大数据来观察消费者模式，然后根据每个客户的具体需求个性化其产品和服务。 这极大地提高了客户满意度、品牌忠诚度，并最终提高了收入。
#2. 做出明智的决定
企业可以利用数据分析来为决策提供信息并减少损失。 规范性分析服务可以就如何应对业务变化提出建议。 另一方面，预测分析可以就公司应如何应对这些变化提供建议。
例如，公司可以使用模型来预测定价或产品报价的变化将如何影响客户需求。 为了评估此类模型生成的假设的可行性，可能有必要修改所提出的项目。 收集更新商品的销售数据后，企业可以使用数据分析服务和工具来评估调整的效果并说明结果。 这将帮助决策者决定是否在整个公司范围内采用这些变革。
＃3。 促销活动具有针对性和针对性
公司可以通过数据分析服务为其目标市场提供定制产品和服务，而无需花费大量资金进行不成功的广告活动。 企业可以通过分析销售点交易和互联网购买来调查消费者习惯。 利用这些信息，组织可以制定有针对性的营销策略，帮助他们满足消费者的期望并鼓励品牌忠诚度。
＃4。 使程序更加高效。
组织可以从数据分析服务中受益，以提高运营效率。 供应链中的数据收集和分析可以揭示生产延迟或瓶颈的根源，并帮助预测未来潜在的问题。 如果需求预测表明该供应商将无法处理圣诞节所需的数量，则组织可以补充或替换它们。 这将有助于避免生产延误。
许多企业，尤其是零售行业的企业，都在努力最大限度地提高库存水平。 数据分析服务可以帮助组织根据季节性、假期和长期趋势等因素确定其所有产品的适当供应。
＃5。 识别潜在风险
组织在高风险环境中运营，需要使用有效的风险管理解决方案来应对困难。 有效的风险管理程序和策略的制定主要依赖于大数据。
大数据分析服务和技术通过针对不可预见的事件和潜在威胁优化复杂决策，迅速降低风险。
此外，组织可以使用数据分析服务来减轻挫折后的损失。 如果公司高估了对产品的需求，则可以使用数据分析来找到清仓销售的理想定价，以消除库存。 公司甚至可以构建统计模型来自动生成长期问题的答案。
#6。 提高安全性
所有企业都存在数据安全威胁。 组织可以使用数据分析服务通过分析和显示相关数据来揭示早期数据泄露的根本原因。 例如，IT 部门可以使用数据分析应用程序来分析、可视化和审核日志，以确定攻击的路径和源点。 IT 人员可以利用这些数据来查找和解决问题。 IT 部门可以利用统计模型来检测和预防潜在危险。 通常涉及异常访问行为的基于负载的攻击是分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。 组织可以将这些模型配置为无限期运行，并在顶部构建监控和警告系统来检测和突出显示差异，以便安全专业人员能够快速响应。
顶级数据分析服务公司
#1。 科软
自 1989 年以来，ScienceSoft 一直在设计高效的分析系统，将各种数据源集成到单一事实点，并为数据驱动的决策提供可靠的见解。
ScienceSoft 专业人士为制造、医疗保健、零售、BFSI、物流、能源、电信以及超过 25 个行业提供服务。 他们构建 ETL/ELT 管道、数据湖、数据仓库、BI 工具、AI/ML 模块（例如用于预测分析和图像分析），并为旧分析系统提供现代化、集成和支持服务。
客户在评价中将 ScienceSoft 描述为问题解决者。 该团队消除了数据孤岛、自动化数据管理和报告以减少人工、提高 BI 性能并创建用户友好的仪表板。 一些公司报告数据分析和报告速度提高了 100 倍，分析团队的工作效率提高了 80%。
#2。 Innowise集团
Innowise Group 拥有超过十五年的软件开发经验，专注于开发创意软件解决方案。 他们的软件开发人员在华沙总部辛勤工作，开发新的解决方案，帮助组织繁荣发展。
客户可以利用他们的数据分析和管理经验来帮助管理他们的数据，以最大限度地发挥其价值。 他们与每个客户单独合作，确定并分析他们的需求，以便他们做出最佳选择。
#3。 集成.io
Integrate.io 是一家提供数据集成平台的信息技术和服务公司。 它可以连接您的所有数据源。 它与AWS Redshift和Google BigQuery等在线分析数据源兼容。
此外，它还提供营销、销售、客户服务和开发解决方案。 Integrate.io 为零售、酒店和广告行业提供解决方案。
Integrate.io 的营销解决方案提供数据丰富、有针对性的沟通、定制电子邮件、智能细分和其他功能。 其客户支持解决方案可以帮助您确定哪些业务方法需要修改。 其销售解决方案将包括强大的分析功能。
#4。 铟软件
Indium Software 是一家技术解决方案提供商，在数据分析和数据工程方面拥有强大的背景。 据 Clutch 称，该公司在该行业已有 20 多年的历史，使其跻身 15 强大数据咨询公司之列。
Indium 的数据解决方案强大而前沿，每周 24 天、每天 XNUMX 小时提供项目治理。 它为企业提供一套全面的数据分析服务，以优化其实时、历史或外部数据的价值。
#5。 InData实验室
InData Labs 是人工智能和大数据解决方案的主要提供商。 它创建人工智能驱动的解决方案来解决现代大数据业务问题，帮助客户从实时数据中提取可行的见解并将其应用于有效的数字化转型。
InData Labs 为各种规模和不同行业的公司开发独特的软件，包括物流、医疗保健、体育和健康、电子商务、制造、营销、游戏和娱乐。
InData Labs 的目标是协助客户实施人工智能，以扩大业务规模并简化运营操作。
#6。 牛蒡
Oxagile 是一家提供全方位服务的软件开发公司，专门从事媒体、娱乐、广告、电子商务、零售以及其他业务和领域的传统和复杂数据分析。
数据分析和可视化、自定义报告和仪表板、尖端 BI 工具实施、BI 系统优化、完整的 ML 分析以及其他服务都是该公司的专长。
Oxagile 利用这些知识处理各种业务困难，包括客户超细分、数据驱动的推荐和订阅包以及营销活动修改。 Oxagile 的技术堆栈包括 AWS 和 Google 数据服务，以及知名的 BI 解决方案，例如 Tableau、Qlik、Looker、Microsoft Power BI 等。
#7. 文蒂恩
Vention 是一家定制软件开发公司，帮助初创公司和组织简化其分析流程并使其面向未来。 Vention 的专家团队创建以用户为中心的定制解决方案，使客户能够利用从数十亿次交互中收集的见解的价值。
＃8。 SG分析
SG Analytics 是一家总部位于浦那的全球洞察和分析公司，成立于 2007 年，是为 BFSI、技术、媒体和娱乐以及医疗保健领域的财富 500 强公司提供以数据为中心的研究、情境分析和 ESG 服务的领先提供商。
SG Analytics 是一家符合 GDPR 和 ISO/IEC 27001: 2013 要求的公司，在美国、英国、瑞士、加拿大和印度设有办事处，拥有 1100 多名员工。
该公司于 2016 年和 2017 年荣获“地区最佳雇主”奖，并在 2018 年保持了声誉。AIMs 2022 报告将该组织认可为印度数据科学提供商的关键参与者。
谷歌分析服务
Google Analytics 是一种从您的网站和应用程序收集数据的工具，以便提供可提供业务见解的报告。
谷歌分析服务如何运作？
#1. 网站评估
要衡量网站，您必须首先设置 Google Analytics 帐户。 然后，在网站的每个页面上放置一小段 JavaScript 测量代码。 当一个人查看网页时，跟踪代码会收集有关该用户如何与该页面交互的假名数据。
对于 Google 商店，测量代码可以显示有多少客户访问了饮料页面和家庭用品页面。 它还可以通过跟踪用户是否到达购买确认页面来告诉我们有多少用户购买了某个商品，例如 Android 娃娃。
测量代码还会从浏览器收集信息，例如语言设置、浏览器类型（例如 Chrome 或 Safari）、设备以及运行浏览器的操作系统。 它还可以跟踪“流量来源”，或者首先吸引用户访问该网站的因素。 这可能是搜索引擎、广告或电子邮件营销活动。
#2. 报告和处理
当测量代码收集数据时，会将其打包并将其传输到 Google Analytics，并在其中处理成报告。 分析根据特定条件（例如用户的设备是移动设备还是桌面设备，或者他们使用的浏览器）来聚合和组织数据。
但是，有一些配置选项允许您定制数据的处理方式。 例如，您可以使用过滤器来确保您的数据不包含任何内部公司流量或开发人员活动。
Analytics 处理数据后，数据将保存在数据库中且无法修改。
因此，在配置设置时，不要排除您认为以后可能希望研究的任何数据。 一旦数据被处理并存储在数据库中，它将在 Google Analytics 中显示为报告。
什么是商业分析服务？
业务分析是一个术语，指组织数据的管理，重点是统计分析。 它需要使用现代技术和程序来分析来自广泛来源和大量的数据。
业务分析对公司的好处
- 以逻辑且有序的方式呈现信息。
- 检查公司的数据。
- 使用适当的指标来帮助决策。
- 整合所有数据，包括采购、销售、会计和客户。
- 对整个公司使用相同的指示来自动化决策过程。
- 提高数字、差异和异常的可见性。
- 预测趋势并预测业务挑战。
正如您所看到的，数据分析对企业的优势有很多，它们构成了战略决策和自信预测未来的重要信息来源。
业务分析师可以使用良好的数据可视化将大量数据集和指标转换为图表、图形和其他功能，使数据更易于描述和理解，并共享实时见解、趋势和异常值。
业务分析的范围是什么？
以下是强大的业务分析计划的一些基本步骤。
#1. 调查并确定业务需求
业务分析过程的第一步是了解公司想要改进什么或想要解决什么问题。
利益相关者、具有流程知识的用户和分析师决定相关数据来解决这些目标。
在此阶段必须解决诸如“可用数据是什么”、“我们如何使用它”和“我们是否有足够的数据”等关键问题。
#2. 宏观数据挖掘
此阶段包括清理数据并对丢失的数据进行计算、删除异常值以及更改变量组合以生成全新的变量。
在这种情况下已经可以使用专门的工具。
创建时间序列图是为了显示正常值或不同值。
从数据集中消除不同的值是此步骤中的一项关键任务，因为如果允许不同的值保留在数据集中，它们通常会影响模型的准确性。
如果数据干净，分析师将更好地理解数据。 他或她将使用散点图来追踪数据，以发现任何相互关系或偏差。 他或她将目视检查所有潜在的数据范围，并使用适当的可视化和描述性统计来综合数据，以帮助利益相关者获得基本的理解。
＃3。 数据分析
分析师将使用相关分析和假设检验等统计分析方法找到与目标动态相关的所有方面。
他或她还将进行简单的回归分析，看看是否可以做出简单的预测。
此外，将替代分组与不同场景进行对比，然后通过假设检验进行检查。
＃4。 预测可能发生的事情。
预测分析用于业务分析，以便主动做出决策。 分析师使用决策树、神经网络和逻辑回归等预测技术来调节数据。
这些策略提供了新的想法和模型，揭示了最有影响力的变量之间的联系和“隐藏的证据”。 然后，分析师将预测值与实际值进行比较，计算预测误差。
通常会运行多个预测模型，并根据精度和性能选择最佳评分模型。
＃5。 寻找最佳答案。
分析师将使用预测模型的系数和结果执行假设场景。 分析师将使用经理定义的目标来发现最佳解决方案，同时考虑限制和限制。
分析师将根据最少的错误、业务对象以及对最符合组织战略目标的模型系数的直观认识来选择理想的解决方案和模型。
＃6。 决策和结果评估
分析师将根据模型结果和公司目标做出决策。
在预定的时间段之后，将测量该动作。
#7. 使用决策结果更新系统。
最后，模型的决策和行动输出以及新的学习内容都保存在数据库中。
提供的信息包括“决策和行动有效吗？”、“治疗组与对照组相比如何？” 以及“投资回报率是多少？” 结果，创建了一个不断变化的数据库，并不断更新新的见解和知识。
分析如何运作？
分析根据特定条件（例如用户的设备是移动设备还是桌面设备，或者他们使用的浏览器）来聚合和组织数据。 但是，有一些配置选项允许您定制数据的处理方式。
我手机上的分析是什么？
电话分析允许您跟踪电话对话的有效性，作为转化渠道的一部分。 要使用电话分析，请配置您的 Analytics 属性，并在显示您的电话号码的任何页面上将代码段添加到您的 Analytics 跟踪代码中。
结论
数据分析服务可以帮助公司完成从向特定客户提供个性化营销信息到识别和减轻业务风险等各个方面的帮助。
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参考资料
