什麼是資料分析？
市場和客戶的洞察力對於業務成功至關重要。不過，取得這些洞察力時常會面臨挑戰。在現今的數位時代，您需要一個整合最佳分析和資料管理功能的資料分析解決方案，以在您需要的時間和地點快速輕鬆地存取資料並分析所需的資訊。
資料分析如何改善業務決策？
從資料衍生特定指標或關鍵績效指標 (KPI) 的能力相當困難。隨著整個組織的資料分散，即時取得整合的資訊也可能有問題。一般而言，取得業務競爭所需的所需資訊或洞察分析通常需要花費太長時間，而且需要太多努力。
這通常是因為缺少分析功能所致。資料可供使用；但沒有提供快速存取的可用工具。如果有，資料或業務分析師可以快速、自助資料視覺化和分析。再一次，資料通常會分散，這表示員工必須先手動收集資料，才能開始分析。
例如，由於使用多個銷售應用程式，企業可能可以存取數個資料來源，包括以 CSV 或 Excel 檔案格式擷取的行銷或財務資料。他們甚至可以從其他地方提取以特別為基礎的其他資料。不過，進行任何分析之前，必須先合併資料，最有可能是在嘗試使用試算表 (例如資料庫)，然後從該處建立分析指標或分析。
此資料收集程序比實際資料分析更難且耗時。此外，由於它也非常手動，因此不需要重複進行，因此需要三週後才能進行新的分析，因此必須重新進行困難且耗時的程序。
此方法也會建立資料一致性問題。太常，同事共用隨時間更新的試算表。因此，原始試算表會變得不同步，因為不同的團隊使用了不同的版本，而且沒有人存取共同與目前的來源。將此問題與版本間的公式錯誤混合，以及試算表共用的中斷連結。試算表產生的所有典型問題都在這裡播放，但是在嘗試使用試算表作為臨時資料庫時更是如此。
此外，也有治理和安全考量。如果團隊成員負責財務規劃與分析，請將試算表上的核心財務資訊以電子郵件傳送或透過 SharePoint (或其他協同合作工具) 共用這些資訊，就會有風險的安全做法，讓您的公司暴露在網路犯罪之中。
什麼是自助服務資料準備
為了開始使用業務資料分析，建議組織開始使用自助服務資料準備將部分處理自動化。這是分析工具的整合和內建功能，可記錄和自動化流程，進而重複地減少分析和結果的時間。
藉由自主解決方案，資料感知的商業分析師只需幾個簡單的步驟，即可在幾分鐘內完成安全且可共用的資料儲存庫。企業接著可以在分析雲平台中使用自助服務資料準備功能，不僅將資料準備處理作業自動化，還可以自動填入安全且可共用的資料儲存區域。更新資料後，每個人在進行更新時都會看到這些更新，以解決資料一致性與安全問題。
從治理的角度而言，集中式資料和分析團隊可以查看正在使用的資料、轉換、度量、報表和分析，這表示您可以追蹤所有這些資料集，包括業務功能內和跨功能的特定資料集。通常使用的資料集與資料可以整合至部門或企業資料倉儲與評量標準，以及標準儀表板與報表。隔離的特別流程整合至部門和企業流程，實現更一致的存取和效率。
資料分析與技術藍圖的歷史
過去，比較業務洞察分析的統計和分析資料是一項手動且耗時的工作，試算表則是 Go-To 工具。從 1970 年代開始，企業開始採用電子技術，包括關聯式資料庫、資料倉儲、機器學習 (ML) 演算法、Web 搜尋解決方案、資料視覺化以及其他可能有助於、加速和自動執行分析程序的工具。
然而，隨著技術進步和市場需求日益增加，新挑戰也出現。越來越多的競爭性、有時不相容的分析和資料管理解決方案最終建立了技術孤島，不僅在部門和組織內，還與外部合作夥伴和供應商合作。其中部分解決方案相當複雜，需要超出平均業務使用者的技術專業知識，這限制了組織內的可用性。
現代資料來源也已採用傳統關聯式資料庫和其他工具來輸入、搜尋和操控大量資料。這些工具旨在處理結構化資訊，例如名稱、日期和地址。無法使用傳統工具處理和分析由現代化資料來源 (包括電子郵件、文字、影片、音訊、文字處理和衛星影像) 所產生的非結構化資料。
存取不斷增加的資料來源，並判斷哪些資料並不容易，尤其是因為現今所產生的資料大部分都是半結構化或非結構化的資料。
最佳的資料分析類型是什麼？
公司的最佳資料分析類型取決於其開發階段。大多數公司都可能已經使用某種類型的分析，但通常只需要洞察力來做出反應而非主動的業務決策。
越來越多的企業正在採用具有機器學習功能的複雜資料分析解決方案來做出更好的商業決策，並協助判斷市場趨勢和商機。沒有開始使用具有主動、未來預測功能的資料分析的組織，可能會發現業務績效缺乏發現隱藏模式並取得其他洞察分析的能力。
四種主要的資料分析類型
1. 預測資料分析
預測分析可能是最常使用的資料分析類別。企業使用預測分析來識別趨勢、關聯和因果關係。此類別可進一步細分為預測模型和統計模型；不過，請務必瞭解兩手。
例如，Facebook 上 T 恤的廣告行銷活動可以套用預測分析，判斷轉換率與目標受眾地理區域、收入級距及興趣的關聯程度。從此處，使用預測模型製作來分析兩 (或更多) 個目標受眾的統計資料，並為每個人口統計提供可能的營收值。
2. 規範性資料分析
規範分析是 AI 和大數據結合的地方，可協助預測結果並識別要採取的動作。此類別的分析可以進一步細分為最佳化和隨機測試。在 ML 中使用進階功能，規範分析可以協助回答問題，例如「如果我們嘗試什麼？」和「什麼是最佳動作？」您可以測試正確的變數，甚至建議產生正面結果的可能性較高的新變數。
3. 診斷資料分析
雖然不像預測未來一樣刺激，但分析過去的資料可以為引導您的業務提供重要的目的。診斷資料分析是檢查資料以瞭解原因和事件或發生原因的過程。通常會採用向下展開、資料探索、資料探勘以及關聯等技術。
診斷資料分析可協助回答發生原因。就像其他的類別，它也細分為兩個更特定的類別：尋找和警示和查詢和向下展開。查詢與逐層往下檢視可用來取得報表的更多明細。例如，一個銷售代表一個月結案的交易大幅減少。由於兩週的休假，逐層往下檢視的工作日可能較少。
在潛在問題發生前發現並發出警示，例如，有關人員時數較低的警示，這可能會導致已結交易減少。您也可以使用診斷資料分析來「尋找」資訊，例如最適合您公司新職位的應徵者。
4. 描述性資料分析
描述性分析是報告的骨幹，不可能有商業智慧 (BI) 工具和儀表板。解決了「多少、時間、地點和內容」的基本問題。
再一次，描述性分析可進一步分為兩個類別：特別報表與已掃描報表。罐頭式報表是先前設計的報表，包含指定主旨的相關資訊。舉例來說，這是由您的廣告代理機構或廣告團隊所傳送的每月報表，詳細說明您最近一次的廣告工作績效指標。
另一方面，特別報表是由您所設計，通常不會排定。它們會在需要回答特定業務問題時產生。這些報告對於取得更多有關特定查詢的深入資訊相當實用。特殊報告可以專注在您公司的社交媒體資料上，檢視您頁面和其他產業頁面喜愛的人類型，以及其他互動與人口統計資訊。其專長有助於更完整瞭解社群媒體受眾。您有時候不需要再檢視此類型的報表 (除非您的受眾發生重大變更)。
業務導向的洞察力，以及處理加快步調的市場
在不斷變化的商業環境中，很難預測您的下一步。這便是進行資料分析的地方。藉由快速跨團隊和企業存取資料，您可以取得更深入的洞察，以便做出更明智的決策：
- 您的客戶是誰，以及如何聯絡他們
- 包含競爭對手的市場
- 過去發生了什麼事
- 現在發生了什麼
- 您的企業的未來面貌
運用資料做出明智的決策
如果您只處理一個位於表格中的客戶，收集必要資訊並依據該資訊採取行動。但有多少企業只有一位客戶？若要取得典型的客戶集區，您必須將一個客戶乘以一百、一千或多次。新增以各種方式和各種來源提供的行銷和客戶資料，您會發現您需要的資訊，並瞭解如何向前邁進，這可能非常困難。它需要由任務負責的資料分析解決方案。
資料分析解決方案的考量事項
如果您想要打造更具洞察力導向的組織，現今市場上有許多資料分析產品。最終，理想的解決方案提供了預測性、直觀、自我學習和適應性的現代分析工具。
為了支援貴組織使用資料的所有方式，請謹記下列事項：
- 您需要一個整合分析和資料管理功能的單一平台。這類解決方案可避免相容性，並能存取具有多種報告、探索、分析和建議解決方案的舊有環境問題。所有東西都已整合並加以包含，因此更容易佈建，讓業務價值更快。
- 位於雲端的平台，但可存取內部部署和 (或) 混合環境中的資料是關鍵所在。快速、輕鬆存取資料以及分析，讓整個組織中的每個人都能獲得見解並做出明智的決策。
端對端分析解決方案
尋找支援整個分析程序的解決方案，從收集資料到提供洞見和規範動作，到安全性、靈活性、可靠性和速度。
運用所有資料
從應用系統 (包括 Internet of Things)、部門、第三方、結構化與非結構化、現場及雲端中，選擇可存取及分析任何規模及地點可用資料的解決方案。這類解決方案簡化了資料處理，從而釋放資料的真正價值，揭示隱藏模式和相關見解，幫助用戶做出明智的資料驅動決策。
提升生產力與資料整合
理想的資料分析解決方案可將資料工作流程中的所有步驟最佳化。這讓資料和分析流程得以更快速。機器學習等內建功能可加速模型建構。流程中的每個位置都增強了效率，包括資料收集、發現洞察力，並改善決策品質。
善用單一事實來源
對於值得信賴的分析、洞察分析和結果，資料應該整合到單一來源中。這麼做可以透過統一的資料、度量和洞察檢視，達成一致性和準確性。
加速資料洞察力
透過增強分析 (例如內嵌式 AI 和機器學習 ) 尋找解決方案，以簡化、加速及自動化工作，讓您有能力更深入、更快速地進入市場。它會自動收集並合併來自多個來源的資料，並建議新的資料集進行分析。
無自助服務分析的 IT
若要瞭解業務工具的潛力，分析需要民主化。這代表擁有不需要 IT 協助的解決方案。您組織中任何具備適當授權的人都應該能夠使用它。理想的分析解決方案專為自助服務而設計，包括點選或拖放功能，以及引導式逐步導覽。如果沒有 IT 的協助，使用者應能輕鬆載入和匯入資料，並從任何角度進行分析。
最佳做法資料分析解決方案為使用者提供自助服務功能，可根據描述資料和業務內容，尋找、瞭解、治理及追蹤整個企業的資料資產。這麼做可加速創造價值的時間，並讓您輕鬆找到適合度的資料。藉由使用者定義的註解、標記及業務詞彙術語，可以增強資料探索、協同合作及治理能力。
視覺化資料
分析有潛力為您提供商業環境的詳細影像。為了協助發揮最大的潛力，您需要能夠自動將資料轉換為視覺簡報的智慧型解決方案。這可讓您查看和瞭解可能會遺漏原始數字試算表的模式、關係和趨勢。此外，您也可以建立資料混搭，以獲得新的獨特洞察力。您可以透過智慧技術，在不經過專業訓練的情況下達成此目標。
行動裝置分析
您希望解決方案能讓您的人員在出差時存取所需的資訊。但並非所有行動分析解決方案都是一樣的。考慮的行動分析解決方案不僅提供語音存取和即時警示，還提供進階功能以協助您的人員提高生產力。
這些功能包括使用手機或平板電腦的互動式視覺效果建立行動分析應用程式，而不需要撰寫程式碼。或者想像一個看您的數位足跡的解決方案，知道您即將出席市鎮會議，並提供洞察力協助會議邁向成功。
資料分析歡迎自動化和自主性
數百萬個手動準備的試算表用於多種產業，包括財務、科學和經濟學。然而，根據 ZDNet，有 90% 的試算表都含有會影響其結果的錯誤。切割並貼上問題、隱藏的單元和其他錯誤，使企業花費數百萬美元。
傳統的分析解決方案和流程也可能導致延遲為企業提供及時決策所需的洞察力。通常，資料是從多個應用程式和平台收集，需要公司部門：建立擷取、轉換和載入 (ETL)、連線和介面；將資料從一個資料庫傳輸到另一個資料庫；查看資料品質；將資料輸入試算表。所有這些任務都需要寶貴的時間和資源。
此外，透過傳統解決方案和流程，您通常需要成為 IT 專家或分析才能進行分析。對於需要月底分析的忙碌行政人員來說，這不是自助服務體驗。這意味著等待 IT 或分析專家來提供所需的功能。
自動化分析流程並將雲端流程推向雲端，對於各種規模及所有產業的企業來說，可能是一項顛覆遊戲變革。例如，內嵌式 AI 和 ML 的現代化分析解決方案，以及在自我保護、自我修補、自我調整的自治式雲端中執行的整合自治式資料倉儲。
當您使用現代分析解決方案時，一切都可以自動化。識別一些您想要檢查的參數、要套用的模型、您要預測的資料欄，然後解決方案將接管。資料可以從多個應用程式、平台和雲端擷取。您可以針對預測進行收集、清理、準備、轉換和分析 - 全部都自動進行，加快處理速度並減少人為建立錯誤的機會。
選擇 Oracle，您將取得結合 Oracle Analytics 和 Oracle Autonomous Database 的單一整合平台。這是一個簡單、可重複的解決方案，具備最佳的分析元素和強大的自主資料服務。這表示會移除障礙、將資料整合至單一事實來源，且快速取得高度可行的洞察力，這使它成為引導策略性業務決策的理想資料分析解決方案。