大数据分析带来重大决策:如何理解数据分析和电子表格?

你已阅读了最新博客。并且也参加了会议。在当今激烈的竞争环境中,大数据凭借其巨大价值,成为了众多公司战略的核心部分。大数据提供的见解对业务的成败具有极大影响,这已不再是秘密。

所以,如今每个人都在收集大数据,可问题是:提取数据后,如何理解这些数据?

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主动与被动使用数据

主动进行大数据分析是成功的最佳途径。除收集数据外,采用严谨的方法并理解计划和策略,可大大提高成功的可能性。如果数据之间的关系或层次结构没有联系和关联,那么数据很快就会变得难以管理。

为此,很多公司创建了一个相对较新的职位,即数据专员来担负这一职责。数据专员负责监督信息资产的使用情况,其通常采用的方法包括数据挖掘、数据处理和数据分析。

将数据转化为信息,再将信息转化为智能

理解大数据与理解任何类型的外部数据类似,但区别在于规模不同。在处理数量大、速度快,且/或种类多的信息资产时,你仍然希望能够以较低的成本获得最佳决策。

举一个常见的例子,数据从各个数据源向上流出,然后流经数据存储。通过这些存储,数据将到达报告和分析工具,有时候以电子表格的形式呈现。

有些数据可能规模较小,便于管理,无需太多步骤即可做出判断。

但通常情况下,查询会产生成千上万条结果。

这些电子表格看起来令人望而生畏。成排成列的数据数量庞大,却又具有价值。不幸的是,虽然大数据的规模不断增长,但是人们及时处理这些原始信息的能力却没有随之增长。

对于大数据,利用工具是解决因规模而导致的难题的好方法。重复的清理和转换有助于使数据保持可管理状态。一些工具甚至可以分析数据并提供多个表格选项。

了解工具

这些大数据工具可应对大量复杂情况。报告工具告诉你发生了什么。分析工具告诉你出现这种情况的原因。监视工具告诉你正在发生什么。预测工具预测会发生什么。预见性工具告诉你可能会发生什么。说明性工具甚至可以告诉你要采取什么操作。

大数据不一定是可怕的。如果灵活使用工具并了解工具功能,你可自信地作出决策。

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