大数据时代企业所需的三大技术_数据分析师培训
作为IT领域的关键词,“大数据”不断被大书特书,对其分析利用也备受关注。另一方面,靠IT技术、现有的组织和人才技能解决不了的难题也渐渐浮出水面。这就需要“分析数据及其与业务相结合的技术”。
本文总结了将数据分析应用到业务中所需的技术,以及怎样在企业中实现有效的信息应用。同时,还列举了日本国内外的先进事例。
三大技术
下面,我们来看一下大数据时代企业所需的技术有哪些?
业务技能
这里的业务技能不是指提高业绩的能力,而是指将业务过程标准化、掌握各个过程中哪些信息需要输入、记录等能力。
以经营活动为例。通常,将一些促销活动的问卷调查中有望成为真实客户的顾客信息录入CRM(顾客管理系统)系统,销售负责人在此信息的基础上开展营销,顾客感兴趣的产品、服务等将作为数据输入CRM系统。接下来,如果顾客购买了产品,在结算系统输入结算信息,如果是货物的话在物流系统输入、生成物流信息。像这样,掌握数据是在哪一过程中、什么活动中生成的非常重要。
此外,哪一过程、或者在哪一过程生成的数据会对业务的结果产生较大影响等,与其感性估计,不如对相关数据进行分析、形成模式化。例如,与顾客的年龄、性别相比,从事哪种职业对购买概率的影响更大等。
数学技能(模式化、样本化)
其次是分析数据所需的数学技能。此前,说到分析业务数据的技能的话,都是些求合计、平均值和标准差等简单的统计学知识,但以后,通过分析数据研究出业务的规律性,形成“模式化”、“样本化”技术非常必要。这在科学界是一种常见手法。例如,理想气体状态方程“PV=nRT”,就是将气体的状态用模式化的公式表现出来。
同样,在业界,也需要将商业活动的状态形成公式化的分析技术。例如,连锁超市可以根据店铺的位置,计算出各种条件下(销售业绩、天气、气温、星期几等)的客流量和每种商品的销售额,找出规律,就可以做出更适当的调整,也能减少亏损、改善盈利。
IT技术
IT技术也不可或缺。首先,就是与数据库相关的技术。需要分析的数据保存在哪儿、AGE和JOB等数据库中涉及到的项目怎样与实际业务术语相结合等,现在都可以通过IT手段来实现。但是,目前大多数企业面临着业务之间的业务术语不统一、数据库零散不成规模等问题,仍然还有很多要依靠人来解决的东西。
今后,通过IT技术解答公式的能力将越来越重要。例如,假设商品的销售额与顾客年龄的关系,用公式“销售额=a×年龄”来表述,系数a就可以通过IT技术求出。这是非常简单的线性回归问题,数据量小的话就可以用Excel等电子表格软件求出a。此外,也可以用SPSS和R等专业统计分析软件。更复杂的情况,就需要创建一个程序来求系数,拥有此项技术的IT工程师就可以说是珍宝了!
保证人才很重要
介绍了以上三种技术,但遗憾的是,日本企业里并不存在拥有以上全部技术的超人。那么,如何培养拥有这些技术的人才呢?
无论哪一种技术都是很专业的,都不是一朝一夕就能掌握的。但其实,掌握着业务技术的人就在各个业务部门,掌握IT技术的人才就在信息系统部门。
看上去很难的数学知识,对理科系的研究生来说往往并不算什么。物理、化学等领域中,也不乏将自然科学公式化、并研究怎样才能得出精确度更高的公式的人,而这其中有很多有经验的人才,将自然科学应用到业务活动中并非不可能。
将这些人才从各个部门集中到一起,组成进行数据分析的专业小组,不是现在立刻就可以开始做的事情吗?然后,将小组置于经营企划和业务企划等制定企业发展战略的部门,成为支持企业竞争优势的关键力量。
从小事做起
掌握数学知识可能比较难,但应用软件解答课题并不是解答数学难题。大家手边所有的电子表格软件,就能进行简单的回归分析,也有很多更高级的分析软件,可以帮你解决更复杂的问题,这些弥补了数学知识的不足。
实际上,已经有在分析技术上进行投资并获得成功的企业。丹麦Vestas Wind Systems,是从事风力发电机设计、制造、销售的公司,它将大数据分析运用于业务中,通过持续地、公司全体有组织的工作收获了成功。在组织化的基础上增加持续性,可以更有效地运用分析。
在日本,也有几位IT工程师将大数据分析做成项目并不断取得成果。在这个过程中,与分析相关的数学知识的不足部分有像IBM一样的数学解析团队和大数据分析软件供应商的支持,弥补了之前所说的三大技术的不足,成功取得了成果。
同时,也有企业成立了100人以上的专业分析团队。集齐IT和业务双方的人才成立分析团队,通过实际操作重复着“试验--错误”的过程。经过这一过程,企业不断得到小小的成功体验,分析水平也逐渐提高。而企业应该最先着手的就是培养拥有必要知识技术的人才。
目前,这种涌现大量且多样信息的业务环境中,无论哪个企业都有分析需求。而熟练应用最新的IT工具、具备更好的洞察力将成为拉开企业之间差距的关键。
本文总结了要把数据分析应用到业务中所必需的知识和组织,以大数据的盛行为契机,重新审视数据分析的企业并不少。即使不能全公司大规模的进行,也应该尽快从可以做的地方着手,从小事做起是关键。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28