关于分析的一切--定义、历史和发展方向

数据无处不在。每次客户与品牌互动时，品牌都可以利用这些数据来创造更有吸引力的未来体验。而将这些数据转化为对业务有用的行动见解的能力，则是数据分析的核心作用。

在本文中，你将了解以下内容：

* 什么是数据分析？
* 为什么数据分析很重要？
* 数据分析的历史
* 当前的数据分析
* 未来数据分析的发展方向
* 如何开始进行数据分析

什么是数据分析？

数据分析是通过定义一种方法，将数据转化为可操作的见解，并发现有意义的趋势、制定预测和提高效率的过程。

作为公司数据使用战略的一部分，数据分析会随着品牌的发展而发生变化。尤其是在当今数字世界中，数据分析的速度越来越快。例如，人工智能（AI）和机器学习（ML）能够提供实时价值。此外，采用合适的数据平台将允许你的团队与其他业务部门共享数据和见解，这样大家就能更好地了解公司与客户互动的情况，并将其与业务目标对齐。

数据分析为何重要？

数据分析是一个非常有用的工具，可以帮助你整合客户的详细信息，并转化为一个具体的故事，从而为你提供行动依据。

全面掌握你的数据

企业需要以客户最可能参与的方式接触他们，但客户总是会从不同的渠道切换。他们可能会在网站上探索，被社交媒体分散注意力，然后在之后用移动应用登录。利用统一的数据平台对所有数据进行分析的企业能够更好地理解其客户，并能够在这些渠道中提供更流畅的体验。

投资于正确的触点

为了以最佳方式触达客户，企业需要在不同的触点上投资内容。然而，由于触点众多，很难确定哪些触点投入最多产出最好。数据分析可以帮助识别出最有效的渠道，从而帮助企业调整策略并更有效地使用资源。

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发现新兴趋势

客户的需要和行为一直在变化。借助由AI和ML驱动的预测工具，品牌可以在最广泛的数据来源中识别出模式，从而能够更快地预见到与产品和服务相关的产品和体验，这些产品和服务正是客户认为最相关的。

构建更智能的网站

一个品牌的网站往往是其数字体验的主要组成部分。它不仅是客户获取产品信息、汇总特定主题内容以及与专家建立联系的地方，也是品牌收集客户路径、流量来源、内容效果和视频参与度等数据的地方。通过将这些数据整合到一个强大的数据分析平台中，品牌可以利用这些见解来有针对性地创造更个性化的体验。

数据分析的历史

数据分析的历史可以追溯到很久以前。例如，它被用来建造古代埃及时使用的统计信息。历史上许多社会都有收集人口增长等数据以指导城市规划的记录。

当计算机被发明时，数据和分析的方式发生了很大变化。在初期阶段，基本的“制表机”处理数据记录在 punch cards 上。即使在后来的复杂计算中，数据分析仍然不够流畅。它存储在物理位置有限、内存有限的地方。如果公司想要利用数据分析来获取其数据中的见解，将是一个耗时且资源密集的过程。

随着互联网让客户在线，大数据应运而生。大数据使企业能够访问大量关于客户的详细信息。数据挖掘成为发现大型数据集中模式的方法。云计算允许企业灵活地将所有数据存储在远程服务器中，并同时供多个用户访问。企业可以利用大量数据中收集到的见解来优化其商业决策。

数据分析如今

对于希望理解其数据的企业来说，数据分析已经走过了很长一段路。不仅数据比以往任何时候都多，而且有更先进技术和工具来将其转化为可操作的见解。不仅仅是了解过去发生了什么，企业还可以利用数据分析来预测未来会发生什么。例如，数据分析师和数据科学家使用编程语言如 R 和 Python 来开发 ML 算法。这些算法能够帮助企业做出更明智的预测，并释放隐藏的机会。同时，团队可以一起处理大规模统一的数据集并创建复杂的可视化，这样 Marketers 和战略家等团队就可以容易地理解这些见解。

将数据存储在云中

与公司在本地存储数据不同，数据仓库允许大量数据以云的形式存储。这不仅使品牌能够利用客户数据的更多信息，还释放了 IT 部门的资源，以便专注于更复杂的技术和如 AI 和 ML 算法的构建。数据仓库也允许品牌灵活管理其存储的数据量，在高负载时段（如假日或促销期间）进行调整。

数据被分隔成孤岛

由于数据来自多个渠道，很容易变成孤岛。一个团队可能拥有某组产品或渠道的数据集，而另一个团队只拥有特定地理地区的数据。为了避免这种情况，企业采用数据分析平台来统一客户数据。这些平台避免了数据存放在多个重复位置或被不小心遗漏在关键分析中。相反，它们创建了一个客户的全面视图，可以在数据实时更新时进行同步。

未来数据分析的发展方向

数据分析的未来发展方向是让更多企业能够通过其内部团队自服务来获取报告和数据可视化工具，从而让 IT 团队能够专注于更复杂的数据分析过程。尽管统一的数据平台仍然需要技术专业知识来构建和维护，但目前的桌面业务分析工具也允许非技术人员自行生成所需的报告和数据可视化，从而让IT团队能够专注于更复杂的数据处理过程。

隐私与合规

数据分析还需要持续应对各种隐私法规，例如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）和美国加州的消费者隐私法案。随着渠道数量的增加，将会有越来越多的新数据集需要安全集成到现有数据集中。例如，除了传统的 web 和移动应用渠道外，品牌还需考虑社交媒体平台、增强现实和虚拟现实等新渠道。

自动化

数据分析的未来发展方向还包括自动化。随着大量数据流进统一的数据平台，自动化流程可以清理不一致或不完整来源的数据，如重复记录和不完全来源。从那里，AI 和 ML 工具可以自动分析并生成见解，团队成员即可访问这些见解以进行决策。

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如何开始数据分析

数据的价值只在于你能够从中提取多少有用的见解。数据分析是一种将大量质性或定量数据转化为具体故事的过程，这种故事可以被用来为公司创造更优体验。

通过数据分析，企业能够创建一个全面的数据视图，使得团队成员能够访问并理解其客户行为。这样企业就能发现趋势，并对未来进行预测和决策时提供更有信心的依据。数据分析还能够帮助企业分析各个渠道中经验的成功与否，从而优化资源投入以创造更流畅的客户旅程。

关于数据分析的不同类型，如数据挖掘，将在未来文章中进行详细讨论。此外，Baklib Analytics能够帮助企业将分析能力嵌入到业务流程中，通过深入的分析、灵活的数据报告和预测性见解来提升体验。

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