隨著科技的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)在人們生活和決策中所占的比重越來越大，大數(shù)據(jù)的熱浪已然覆蓋了整個時代。大數(shù)據(jù)一直在積極賦能眾多產(chǎn)業(yè)，包括金融、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、教育等，如何在各個行業(yè)中深度挖掘大數(shù)據(jù)價值，讓決策者的選擇有據(jù)可依，這就需要用數(shù)據(jù)分析來深度挖掘數(shù)據(jù)的價值。
無論是在政務(wù)領(lǐng)域還是商業(yè)領(lǐng)域，依賴于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)分析總是為行業(yè)提供決策支持。由于大數(shù)據(jù)是從量變到質(zhì)變的過程，加之?dāng)?shù)據(jù)被廣泛挖掘，決策依據(jù)的信息完整性越來越高，依據(jù)信息的理性決策要高于以往拍腦袋的盲目決策。
宏觀層面中，大數(shù)據(jù)使得經(jīng)濟(jì)決策部門可以更加敏銳的把握經(jīng)濟(jì)走向，并制定實(shí)施科學(xué)的經(jīng)濟(jì)決策；在微觀層面中，大數(shù)據(jù)可以提高企業(yè)經(jīng)營決策水平和效率，推動創(chuàng)新，給企業(yè)以及所處的行業(yè)領(lǐng)域帶來價值。
大數(shù)據(jù)不光要有數(shù)據(jù)，還要精分跟相應(yīng)的行業(yè)相結(jié)合，產(chǎn)生幫助企業(yè)實(shí)際運(yùn)營的產(chǎn)品，這樣數(shù)據(jù)才有價值。若想依托大數(shù)據(jù)把脈企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)狀，預(yù)測行業(yè)發(fā)展趨勢，就需要不斷對數(shù)據(jù)源進(jìn)行有效的篩選、清洗，做到精準(zhǔn)分析，否則得到的結(jié)果有可能是南轅北轍，于商業(yè)無益。
需要通過數(shù)據(jù)分析，對數(shù)據(jù)來源進(jìn)行全方位篩選、清洗，同時打通各行業(yè)、各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合、有效分析，最大化數(shù)據(jù)分析結(jié)果的精準(zhǔn)度。通過對數(shù)據(jù)采集、傳輸、篩選、清洗、融合、分析、計算及可視化應(yīng)用等，高效整合線上線下數(shù)據(jù)，進(jìn)行深層次、廣范圍的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，解決企業(yè)全方位數(shù)據(jù)分析問題，降低數(shù)據(jù)分析成本，助力企業(yè)深度挖掘數(shù)據(jù)價值。
數(shù)據(jù)分析的核心工作是人對數(shù)據(jù)指標(biāo)的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數(shù)據(jù)量是極其有限的。所以，無論是“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”，還是“大數(shù)據(jù)分析”，均需要將原始數(shù)據(jù)按照分析思路進(jìn)行統(tǒng)計處理，得到概要性的統(tǒng)計結(jié)果供人分析。兩者在這個過程中是類似的，區(qū)別只是原始數(shù)據(jù)量大小所導(dǎo)致處理方式的不同。
在大數(shù)據(jù)時代下，將不斷更新的數(shù)據(jù)庫整理、加工和排序所形成的有效信息，能為公司的產(chǎn)品、運(yùn)營甚至是高層戰(zhàn)略提供第一手的參考資料，從而幫助他們更為科學(xué)和高效地解決用戶痛點(diǎn)。這樣就導(dǎo)致很多工作就越來越靠數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來驅(qū)動。畢竟，數(shù)據(jù)是最好、最直接也最能體現(xiàn)和衡量KPI的指標(biāo)。
數(shù)據(jù)分析的意義，往往在數(shù)據(jù)產(chǎn)生之前。我們應(yīng)圍繞產(chǎn)品目標(biāo)，進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計以及運(yùn)營策劃。如果最開始的目標(biāo)及指標(biāo)設(shè)置錯誤，后續(xù)的工作將難以為繼。甚至于在明確指標(biāo)后再最開始就設(shè)置好分析模型，通過監(jiān)測模型中的數(shù)據(jù)情況更及時的發(fā)現(xiàn)問題，做出更高質(zhì)、高效的決策。
