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一位女士正在使用分析软件

什么是分析?

包括企业和个人在内的万事万物每天都会生成海量数据。每天,全球互联网用户总计发送 2,940 亿封电子邮件、5 亿条推文,在谷歌搜索引擎上进行 35 亿次搜索。此外,我们的联网汽车一天就会生成 4PB 的数据,甚至我们的手表、冰箱和电视机也在不断生成和共享数据。

 

这些数据的背后隐藏着丰富的洞察,企业可以利用这些洞察,推动业务实现爆炸式增长。但问题是如何找到这些洞察?这时就需要用到分析技术。

分析的基本定义

作为计算机科学的一个分支领域,分析是指使用数学知识、统计知识和机器学习技术,在数据中寻找有意义的规律。分析或者说数据分析通常需要筛选大量数据集,进而发现、解读和共享全新的洞察与知识。

 

什么是商业分析?

 

简单地说,商业分析就是将分析技术应用于业务数据,商业分析聚焦数据对业务的影响,以及根据这些影响企业应采取的决策和行动。

商业分析的重要性

如今,是否使用商业分析软件往往决定了企业能否在行业竞争中取胜。领先的企业利用分析技术来实时监控并优化运营的各个环节,包括从营销到供应链的方方面面。他们依靠分析技术,快速制定由数据驱动的决策,挖掘收入增长机会,构建全新的业务模式,提供卓越的客户体验,赋能员工,赢得竞争优势,此外还有各种收益,不胜枚举。如果企业没有采用分析技术,或者其分析工具不够完善,他们就只能凭直觉和经验来制定决策和开展业务。

 各行各业的领军企业都将数据和分析视为致胜利器。

Gartner

分析技术为企业带来的主要业务收益包括:

  • 提高效率和生产力
  • 提高决策的速度和成效
  • 提升财务绩效
  • 挖掘并开辟新的收入流
  • 赢得更多客户,提高客户保留率

企业分析是企业软件领域增长最快的市场之一。最近,随着新冠疫情的爆发,企业不得不另辟蹊径来创造利润和节约成本,同时适应充满不确定性的“新常态”。在这种背景下,企业分析市场的增长进一步提速。Gartner1 调查显示,受疫情影响,正在加速发展的一些最常见的用例包括分析、商业智能 (BI) 和数据科学,而物联网 (IoT) 和应用只能退居次席。分析技术提供预测功能和解决问题的功能,帮助企业应对疫情带来的紧迫挑战,例如准确预测需求,保护面临感染风险的员工,以及发现潜在的供应链中断问题。

94

%

的企业表示,分析工具对其业务增长和数字化转型至关重要1

59

%

的企业已经使用高级分析和预测分析技术1

65

%

的全球企业计划在 2020 年增加分析支出1

四种类型的分析

按价值和复杂性划分的四种分析类型

以价值和复杂性为坐标区分四种分析类型

  1. 描述性分析
    描述性分析为你解答“发生了什么”。这种简单的分析类型采用基础数学知识(如平均值和百分比的变化),展示企业中已经发生的情况。描述性分析(也称为传统商业智能)是分析流程的第一步,为进一步调查奠定了基础。
  2. 诊断性分析
    诊断性分析为你解答“为什么会发生这种情况”。这类分析在描述性分析的基础上更进一步,利用数据发现、向下钻取和关联等方法,深入挖掘数据的规律,找出事件和行为的根本原因。
  3. 预测性分析
    预测性分析为你解答“未来可能会发生什么”。作为高级分析的一个分支,预测性分析使用描述性分析和诊断性分析的结果,以及成熟的预测建模、机器学习和深度学习技术,对未来可能出现的情况进行预测。
  4. 规范性分析
    规范性分析为你解答“我们应该采取哪些行动”。这种先进的分析类型基于描述性分析、诊断性分析和预测性分析的结果,利用非常先进的工具和技术,评估各种备选方案,最终确定相应场景的理想行动方案。

分析软件显示不同产品线的销售数据。

商业分析的常见组成部分

商业分析是一个很宽泛的概念,涵盖许多不同的功能和工具。常见的商业分析组成部分包括:

  • 数据汇总:企业必须先从不同的数据源收集数据,对其进行整理和清理,然后才能对数据进行分析。可靠的数据管理策略和现代数据仓库技术是分析工具不可或缺的组成部分。
  • 数据挖掘:数据挖掘工具利用统计分析和机器学习算法筛选大型数据库的数据,从多个角度进行分析,从中发现尚不为人所知的趋势、规律和关系。
  • 大数据分析:大数据分析工具利用数据挖掘、预测性分析和机器学习等先进技术,分析数据库、数据仓库和 Hadoop 系统中的大量结构化和非结构化数据。
  • 文本挖掘:文本挖掘工具挖掘非结构化文本数据集,如文档、电子邮件、社交媒体帖子、博客评论、呼叫中心脚本和其他基于文本的数据源,用于执行定性分析和定量分析。
  • 预测和预测分析:预测工具利用历史数据来预估未来结果,而预测分析工具则利用先进技术来确定出现这些结果的几率。
  • 模拟和假设分析:创建预测后,模拟和假设分析工具可以测试不同的场景,并在决策前对备选方案进行优化。
  • 数据可视化和案例讲述:数据可视化工具(比如图表和图形)提供了一种简单的方式来解释和呈现数据中的趋势、规律和异常情况。企业可以将这些可视化内容串联在一起,讲述完整的数据故事,为决策提供指导。

分析软件显示逾期未付款的前 100 位客户。

分析示例

各行各业、不同规模的企业都在使用分析技术,比如零售商、医疗卫生机构和体育机构。很多分析解决方案都是为某个行业或某个特定用途/业务领域量身定制的。以下是一些示例:

 

财务分析

 

过去,财务分析技术主要用于生成一组标准的财务报表。但是现在,随着商业分析和财务分析技术的发展,财务部门在企业中具有更加重要的战略性作用。他们会整合企业的财务数据和运营数据与外部数据源,解决各种业务问题,比如“我们现在的投资决策是否正确”、“我们今天所做的决策会对我们未来的利润产生怎样的影响”等。

分析软件可用于支持财务结算流程(如上图的损益表所示)。

营销分析

 

营销分析工具将不同渠道的数据互联,包括社交媒体、Web、电子邮件和移动渠道等,帮助营销人员全面了解项目计划的执行情况。用户可以挖掘数百万行数据,提升营销活动的效果,创建高度个性化的市场营销消息,分析社交媒体观点,并适时吸引潜在的客户等。

 

供应链分析

 

电子商务的爆炸式增长、市场波动的加剧,以及全球化趋势等因素,使供应链变得异常复杂。借助供应链分析工具,企业能够避免供应链中断,保证供应畅通无阻,并提高供应链的韧性和敏捷性。他们利用来自物联网传感器等不同数据源的实时数据,优化从采购、生产、库存到运输和物流的所有环节。

现代分析技术

在如今这个人工智能机器学习技术盛行的时代,企业能获得近乎无限的数据存储空间和快如闪电的处理速度。这些技术正在“增强”分析,让分析技术变得空前高效。

 

人工智能和机器学习分析技术能够以前所未有的速度和准确性,从大数据中发现规律和异常情况,以及建立有意义的关联。在云端,这些技术可以挖掘来自更多数据源(包括社交媒体和物联网传感器)的海量数据,从中发现其他工具无法获知的洞察、机会和风险。

 

机器学习算法还可以自动执行分析流程中的一些复杂步骤,这意味着,不仅仅是数据科学家,没有经过专业培训的业务用户也可以驾驭高级分析和预测性分析。自然语言处理也是一种人工智能技术,它将自助服务推向了新的高度,支持用户以简单的会话方式根据自己的数据提出业务问题并得到回复,就像在谷歌浏览器上输入查询或向 Siri 提问那么简单。

 

当然,所有这些功能都可以在移动设备上使用,因此,用户无论身在何处,都能获得即席查询的答案。

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高级分析是一个总称,泛指利用成熟的工具和技术,以自动或半自动方式探索数据价值的分析类型。通常,高级分析技术和工具不只包括传统的商业智能功能,还包含预测建模、数据和文本挖掘、情绪分析、机器学习、神经网络、统计算法以及复杂的事件处理等功能。

大数据分析是一种高级分析,该技术能够分析来自各类数据源的大型数据集,其中包括结构化、半结构化和非结构化数据。通过采用预测建模、假设分析和机器学习算法等高级工具和技术,大数据分析解决方案可以揭示数据集中隐藏的趋势、未知的关联以及其他有价值的洞察。而面对这些过于庞杂的数据集,传统分析解决方案根本无济于事。

增强分析是指由机器学习和自然语言处理 (NLP) 等人工智能技术“加持”的分析。这些由 AI 驱动的强大分析工具不仅能快速发掘更深入的洞察,还能自动运行复杂的流程,让用户无需大量培训即可提出问题并理解答案,从而实现了高级分析技术的普及。

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