相信很多人都在工作當中聽到過不少次數據分析這一詞，而數據分析這個詞近幾年來隨著互聯網的快速發展，成為商業世界中的流行語。很多具有遠見卓識的公司很早就已經開始去“智能地使用數據”，來收集用戶行為畫像，對業務進行風險分析或者是對企業進行更有效地管理。一般來說越是大型的，數據豐富的公司，尤其是那些會有嚴格監管的大型公司，多年來一直從事以數據為主導的決策。企業為更好地了解其客戶而進行的數據分析先驅-隨后的數據分析被用于開展針對性強的目標有影響力的營銷活動，來引導企業進行更快速的成長。

本文就數據分析的概念開始進行介紹，到大小公司對于數據分析的不同玩法，以及數據分析的工具，解決方案以及實施指南和行動框架。

一、什么是大數據、小數據？什么是數據分析？

1、什么是小數據？

• 小數據也是一種主觀的度量，它的定義是數據集的大小和格式要足夠小，以使人們無需使用復雜的系統和機器即可進行訪問，提供信息，可行和易于理解。
• 在大數據出現之前，小數據并沒有被確立為獨立的類別，因此代表了后者。

正在考慮采用分析策略的小型企業應首先專注于使用小數據來生成對客戶的可行見解，然后再成熟到大數據應用程序以進行更規范和更具預測性的分析。

2、什么是大數據？

• “大數據”是一種主觀度量，它描述的數據集是如此之大，以至于典型的數據庫軟件工具無法管理和分析它們。
• 相反，對這些集合進行了計算分析，以揭示模式，趨勢和關聯，特別是與人類行為和互動有關的模式，趨勢和關聯。
• 隨著互聯網，電子商務，社交媒體和設備終端交互的出現，大數據和數據分析已成為主流，所有這些因素促成了大數據成為現實所需的可分析數據量的實質性增長。

3、什么是數據分析？

• 數據分析是一門長期存在的學科，其中訓練有素的統計學家和數據科學家使用復雜的軟件程序來分析具有統計意義（即大）的樣本集，以識別模式和趨勢。這種分析使洞察有助于做出更好的決策，主要是圍繞客戶互動。

二、基于SaaS的數據分析模式

隨著數據可用性和實用性的增長，出現了獨立的分析行業。一旦成為碩士和博士學位級別的統計學家，數據科學家和分析家的唯一下榻之地，分析就已經發展成為功能強大但成本低廉的自助式軟件即服務（SaaS）數據可視化分析平臺行業，數據可視化分析平臺甚至可以使大多數用戶新手可以從其數據中提取價值。以前缺乏執行這類分析所需的專業知識或預算的較小型企業，如今利用SaaS版本的數據可視化分析，就能夠與資源更豐富的同類企業，在接近平等的基礎上展開競爭，并在市場中站穩一定的腳跟。

三、公司的數據分析怎么做？

想要保持高水平的業務增長，那么以數據為中心的業務管理文化能夠使管理者更加自信，因為數據分析可以根據數據整合分析后的結果（透明，可量化的事實），來始終如一地做出最佳決策。因此，試圖走數據分析之路的給定小型企業必須做出的第一個決定是，該企業是否真正想要成為以數據驅動為主的組織。

一旦做出了自上而下的決定，就必須建立一個框架來優化新戰略重點的潛力和效用。首先，必須自問自己幾個問題：

• 第一，給定公司，項目，計劃或部門的短期和長期目標是什么？
• 第二，誰應該為這項工作及其成果負責？
• 第三，公司，項目，計劃或部門要使用數據解決哪些具體問題？
• 第四，應該使用哪些工具來推動該計劃？

想好以上的問題后，下一步就是制定切實的實行計劃了

四、數據分析實施步驟該怎么做？

總得來說，任何想要尋求利用其數據的公司的首要目標都是開發一個系統的流程來制定合理的業務決策，該流程是一致且可重復的，并且可產生明顯更好的結果。值得注意的是，想要搭建一個以數據驅動為管理原則的公司是一個長久的旅程，而不是一個目的地。因此，企業想要實行數據分析的實施步驟主要分為以下三個階段：

• 從描述性的數據分析開始-制作一個簡單的數據可視化大屏，使用現有的交易數據突出顯示公司績效，得出以前沒有可量化數據就無法確定的結論。接下來，在數據可視化大屏當中開發跟蹤功能，以戰略性方式并與合適的同事/組織決策者共享見解，績效摘要和自助指導，開始讓員工嘗試培養數據驅動思維。
• 第二階段：使用內部技術資源或在第三方提供商的幫助下，逐步獲得更復雜的預測性的數據分析功能。這些預測功能將內部和外部數據源融為一體，可以更好地回答特定的企業業務問題，例如“客戶出現缺陷的可能性有多大？”或“購買x，通常也購買y的客戶”，并提供真實的數據信息反饋到業務部門。在這種情況下，“外部數據源”包括社交媒體數據，銷售人員數據或用戶體驗數據，所有這些數據都提供了豐富且具有統計意義的重要數據信息資源，而內部數據仍然過于有限，無法單獨使用。
• 第三階段是繼續進行高級的規范性分析，以幫助企業決策者進行適當的管理措施調整，以在數據分析所提供的真實信息的背景下指導/搶占消費者，公司，競爭對手，雇員或供應商的行為。這一階段通常標志著從小數據到大數據的轉變；但是，這是必須納入公司范圍的決策過程中的必要步驟，以確保最高水平的投入產出完整性和決策一致性。

五、不同階段下的數據分析

1、描述性分析

從字面意思來看，描述性分析就是對所測量的真實數據信息進行管理，因此通過對單個真實性的數據信息展示，組織內的領導者可以更好地制定更合理，更統一的決策。數據可視化是此類分析之旅的起點，也是公司真實性數據信息的直觀圖示。當然我們在制作數據可視化分析的時候，也應適當考慮給可視化制定明確的目的或主題，應包括哪些信息，相關接收者的受眾是誰，以及該對象的內容是什么？

精心設計的數據可視化可以推動決策，而不僅僅是顯示歷史信息，而最有效的數據分析則可以有效地將注意力集中在趨勢和重復發生的模式（積極和消極的模式）上，同時準確地說明企業的生命周期。更加復雜的數據可視化提供了向下鉆取功能，使領導者可以通過注釋和圖表交互形式找到問題的根本原因，以實現更動態，實時地查看。

2、預測分析–數據融合，探索和查詢

數據可視化分析搭建流程完成后，數據驅動型組織可能會開始追求更高質量的數據分析用途。為此，典型的下一步是“使用大量多樣的數據來執行更高級的分析，并為決策領域提供進一步的維度。” 通過將公司特定的數據與進一步豐富的第三方混合在一起，從垂直特定的供應商到社交媒體或銷售數據提供商，特定公司可能會探索更大，范圍更廣，變化更多且具有統計意義的集合，可以更好地了解公司的績效和客戶行為。

3、規范分析–將分析部署到業務流程中

在數據，客戶，法規和特定業務問題面前，會產生不同的需求，并且較大的企業級公司，很可能會有技術供應商來滿足其更獨特的業務需求。他們的經營規模也導致了他們，使用數據分析運用于其業務流程中，變得更加重要。