相信很多人都在工作当中听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个词近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语。很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理。一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策。企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长。

本文就数据分析的概念开始进行介绍，到大小公司对于数据分析的不同玩法，以及数据分析的工具，解决方案以及实施指南和行动框架。

一、什么是大数据、小数据？什么是数据分析？

1、什么是小数据？

• 小数据也是一种主观的度量，它的定义是数据集的大小和格式要足够小，以使人们无需使用复杂的系统和机器即可进行访问，提供信息，可行和易于理解。
• 在大数据出现之前，小数据并没有被确立为独立的类别，因此代表了后者。

正在考虑采用分析策略的小型企业应首先专注于使用小数据来生成对客户的可行见解，然后再成熟到大数据应用程序以进行更规范和更具预测性的分析。

2、什么是大数据？

• “大数据”是一种主观度量，它描述的数据集是如此之大，以至于典型的数据库软件工具无法管理和分析它们。
• 相反，对这些集合进行了计算分析，以揭示模式，趋势和关联，特别是与人类行为和互动有关的模式，趋势和关联。
• 随着互联网，电子商务，社交媒体和设备终端交互的出现，大数据和数据分析已成为主流，所有这些因素促成了大数据成为现实所需的可分析数据量的实质性增长。

3、什么是数据分析？

• 数据分析是一门长期存在的学科，其中训练有素的统计学家和数据科学家使用复杂的软件程序来分析具有统计意义（即大）的样本集，以识别模式和趋势。这种分析使洞察有助于做出更好的决策，主要是围绕客户互动。

二、基于SaaS的数据分析模式

随着数据可用性和实用性的增长，出现了独立的分析行业。一旦成为硕士和博士学位级别的统计学家，数据科学家和分析家的唯一下榻之地，分析就已经发展成为功能强大但成本低廉的自助式软件即服务（SaaS）数据可视化分析平台行业，数据可视化分析平台甚至可以使大多数用户新手可以从其数据中提取价值。以前缺乏执行这类分析所需的专业知识或预算的较小型企业，如今利用SaaS版本的数据可视化分析，就能够与资源更丰富的同类企业，在接近平等的基础上展开竞争，并在市场中站稳一定的脚跟。

三、公司的数据分析怎么做？

想要保持高水平的业务增长，那么以数据为中心的业务管理文化能够使管理者更加自信，因为数据分析可以根据数据整合分析后的结果（透明，可量化的事实），来始终如一地做出最佳决策。因此，试图走数据分析之路的给定小型企业必须做出的第一个决定是，该企业是否真正想要成为以数据驱动为主的组织。

一旦做出了自上而下的决定，就必须建立一个框架来优化新战略重点的潜力和效用。首先，必须自问自己几个问题：

• 第一，给定公司，项目，计划或部门的短期和长期目标是什么？
• 第二，谁应该为这项工作及其成果负责？
• 第三，公司，项目，计划或部门要使用数据解决哪些具体问题？
• 第四，应该使用哪些工具来推动该计划？

想好以上的问题后，下一步就是制定切实的实行计划了

四、数据分析实施步骤该怎么做？

总得来说，任何想要寻求利用其数据的公司的首要目标都是开发一个系统的流程来制定合理的业务决策，该流程是一致且可重复的，并且可产生明显更好的结果。值得注意的是，想要搭建一个以数据驱动为管理原则的公司是一个长久的旅程，而不是一个目的地。因此，企业想要实行数据分析的实施步骤主要分为以下三个阶段：

• 从描述性的数据分析开始-制作一个简单的数据可视化大屏，使用现有的交易数据突出显示公司绩效，得出以前没有可量化数据就无法确定的结论。接下来，在数据可视化大屏当中开发跟踪功能，以战略性方式并与合适的同事/组织决策者共享见解，绩效摘要和自助指导，开始让员工尝试培养数据驱动思维。
• 第二阶段：使用内部技术资源或在第三方提供商的帮助下，逐步获得更复杂的预测性的数据分析功能。这些预测功能将内部和外部数据源融为一体，可以更好地回答特定的企业业务问题，例如“客户出现缺陷的可能性有多大？”或“购买x，通常也购买y的客户”，并提供真实的数据信息反馈到业务部门。在这种情况下，“外部数据源”包括社交媒体数据，销售人员数据或用户体验数据，所有这些数据都提供了丰富且具有统计意义的重要数据信息资源，而内部数据仍然过于有限，无法单独使用。
• 第三阶段是继续进行高级的规范性分析，以帮助企业决策者进行适当的管理措施调整，以在数据分析所提供的真实信息的背景下指导/抢占消费者，公司，竞争对手，雇员或供应商的行为。这一阶段通常标志着从小数据到大数据的转变；但是，这是必须纳入公司范围的决策过程中的必要步骤，以确保最高水平的投入产出完整性和决策一致性。

五、不同阶段下的数据分析

1、描述性分析

从字面意思来看，描述性分析就是对所测量的真实数据信息进行管理，因此通过对单个真实性的数据信息展示，组织内的领导者可以更好地制定更合理，更统一的决策。数据可视化是此类分析之旅的起点，也是公司真实性数据信息的直观图示。当然我们在制作数据可视化分析的时候，也应适当考虑给可视化制定明确的目的或主题，应包括哪些信息，相关接收者的受众是谁，以及该对象的内容是什么？

精心设计的数据可视化可以推动决策，而不仅仅是显示历史信息，而最有效的数据分析则可以有效地将注意力集中在趋势和重复发生的模式（积极和消极的模式）上，同时准确地说明企业的生命周期。更加复杂的数据可视化提供了向下钻取功能，使领导者可以通过注释和图表交互形式找到问题的根本原因，以实现更动态，实时地查看。

2、预测分析–数据融合，探索和查询

数据可视化分析搭建流程完成后，数据驱动型组织可能会开始追求更高质量的数据分析用途。为此，典型的下一步是“使用大量多样的数据来执行更高级的分析，并为决策领域提供进一步的维度。” 通过将公司特定的数据与进一步丰富的第三方混合在一起，从垂直特定的供应商到社交媒体或销售数据提供商，特定公司可能会探索更大，范围更广，变化更多且具有统计意义的集合，可以更好地了解公司的绩效和客户行为。

3、规范分析–将分析部署到业务流程中

在数据，客户，法规和特定业务问题面前，会产生不同的需求，并且较大的企业级公司，很可能会有技术供应商来满足其更独特的业务需求。他们的经营规模也导致了他们，使用数据分析运用于其业务流程中，变得更加重要。