-
-
wuyingchun 数据达人Lv4
发表于2019-1-14 14:08
楼主
本帖最后由 wuyingchun 于 2019-1-14 14:41 编辑
数据分析和传统的商业分析，谁将更胜一筹，成为时代的宠儿！ 在如今这个巨大的市场中，各种分析方法汗牛充栋，但是其中也包含了很多滥竽充数，令人困惑的模棱两可的话术和套路，但是时代发展的趋势是必然的。在信息时代，数据驱动的“早起的鸟儿有食吃”指的就是像谷歌，Facebook和苹果这样的巨头公司在先人一步囤积数据，因为数据就是黄金。
但仅仅囤积数据是不够的。还要善于筛选和整理，整理数据湖中的所有数据。只有这样才能根据数据做出更好的决策，在时代中脱颖而出。然而，在这个拥挤且资金横流的市场中，想要穿透各路商家、企业所散布的迷雾几乎是不可能的。市场潮流的更新换代意味着一些事物的落后，一些事物的发展。
传统的商业分析
商业分析指的是对方案进行经济效益分析，从财务上进一步判断它是否符合企业目标。如果符合，产品概念就可进入产品研制阶段了。 包括审视预计的销售额、成本和利润是否达到公司预计目标；如达到，则此产品概念才能进一步发展到产品开发阶段。可从商业或消费统计公告中查到特定商品的零售额、有效购买收入、总的零售额等资料。
由于传统的商业分析止步不前，因此现在传统的商业分析逐步演变成了一座“开放的数据孤岛”。一些传统行业的公司不能将他们各个子公司，下属部门机构的数据进行有效果的汇总和利用，不是因为总数和数量很难，而是因为现代组织中的数据是分散的，不能将它们集中从而挖掘出它们潜在的价值，这就造成了传统的商业分析逐渐落后凸显出数据分析的优势出来。
数据分析这种新型的分析方式使得传统的商业分析模式逐渐的走向死亡，那么数据分析到底有什么优势呢 ？
数据分析
数据分析中有计算引擎上的编译器和多样化的数据清洗。我们先来说一说计算引擎上的编译器。一般来说，新鲜的数据分析往往采用以下两种方式：预处理和分析引擎。分析引擎负责执行所需的计算，以回答关于存在于业务数据中的关键问题。而现在又出现了一个新的竞争者：分析编译器。分析编译器可以灵活地将计算部署到不同的基础设施。它可以将计算部署到GPU或CPU，Drill和Quasar、Analytics。但是编译器比引擎更加灵活，因为编译器可以采取数字处理的方法，并将它们转换为运行在不同的基础架构（数据库，Spark，GPU等）。理论上，编译器也可以生成工作流，其运行速度比任何采用解释器执行的引擎都要快。即使Spark一致寻求添加基本的编译组件，但是保留编译器的信号已经很明确了，并且最终可能会迭代出一个纯粹的计算引擎。与此可见，数据分析行业中东西都是不断的被取代，结果却走向更好。
当然，数据分析的优势不仅仅在这种方面，市场上随着数据分析，爆发出了许多数据分析工具，比如说：亿信华辰的亿信BI、PowerBI、Sisense、Tableau等等，这也为数据分析增加了砝码。
”物竞天择，适者生存“，任何事物不是一成不变的，如果你止步不前，那么你就会被淘汰掉。
数据分析和传统的商业分析，谁将更胜一筹，成为时代的宠儿！ 在如今这个巨大的市场中，各种分析方法汗牛充栋，但是其中也包含了很多滥竽充数，令人困惑的模棱两可的话术和套路，但是时代发展的趋势是必然的。在信息时代，数据驱动的“早起的鸟儿有食吃”指的就是像谷歌，Facebook和苹果这样的巨头公司在先人一步囤积数据，因为数据就是黄金。
但仅仅囤积数据是不够的。还要善于筛选和整理，整理数据湖中的所有数据。只有这样才能根据数据做出更好的决策，在时代中脱颖而出。然而，在这个拥挤且资金横流的市场中，想要穿透各路商家、企业所散布的迷雾几乎是不可能的。市场潮流的更新换代意味着一些事物的落后，一些事物的发展。
传统的商业分析
商业分析指的是对方案进行经济效益分析，从财务上进一步判断它是否符合企业目标。如果符合，产品概念就可进入产品研制阶段了。 包括审视预计的销售额、成本和利润是否达到公司预计目标；如达到，则此产品概念才能进一步发展到产品开发阶段。可从商业或消费统计公告中查到特定商品的零售额、有效购买收入、总的零售额等资料。
由于传统的商业分析止步不前，因此现在传统的商业分析逐步演变成了一座“开放的数据孤岛”。一些传统行业的公司不能将他们各个子公司，下属部门机构的数据进行有效果的汇总和利用，不是因为总数和数量很难，而是因为现代组织中的数据是分散的，不能将它们集中从而挖掘出它们潜在的价值，这就造成了传统的商业分析逐渐落后凸显出数据分析的优势出来。
数据分析这种新型的分析方式使得传统的商业分析模式逐渐的走向死亡，那么数据分析到底有什么优势呢 ？
数据分析
数据分析中有计算引擎上的编译器和多样化的数据清洗。我们先来说一说计算引擎上的编译器。一般来说，新鲜的数据分析往往采用以下两种方式：预处理和分析引擎。分析引擎负责执行所需的计算，以回答关于存在于业务数据中的关键问题。而现在又出现了一个新的竞争者：分析编译器。分析编译器可以灵活地将计算部署到不同的基础设施。它可以将计算部署到GPU或CPU，Drill和Quasar、Analytics。但是编译器比引擎更加灵活，因为编译器可以采取数字处理的方法，并将它们转换为运行在不同的基础架构（数据库，Spark，GPU等）。理论上，编译器也可以生成工作流，其运行速度比任何采用解释器执行的引擎都要快。即使Spark一致寻求添加基本的编译组件，但是保留编译器的信号已经很明确了，并且最终可能会迭代出一个纯粹的计算引擎。与此可见，数据分析行业中东西都是不断的被取代，结果却走向更好。
当然，数据分析的优势不仅仅在这种方面，市场上随着数据分析，爆发出了许多数据分析工具，比如说：亿信华辰的亿信BI、PowerBI、Sisense、Tableau等等，这也为数据分析增加了砝码。
”物竞天择，适者生存“，任何事物不是一成不变的，如果你止步不前，那么你就会被淘汰掉。
