数据分析工具的 5 大优势

1. 利用分析工具帮您准备数据

分析的第一步始终是收集数据，然后进行数据准备，以供进行研究和解释。许多组织在开始分析数据之前，依赖于分析师来手动合并和打包数据。但是，即使非常小心地纳入所有相关数据，手动过程仍有可能丢失重要信息或无意中包含不正确的数据。

利用互联数据获取更佳结果

利用数据分析软件可以在一个视图中聚合自助服务和企业数据，即使这些数据来自多个地方。请确保您选择的报告工具能够将所有数据源整合在一起，包括 Excel 查询和数据建模。

在将您需要的所有数据集中到一个位置之后，综合数据分析工具可以高效地对其进行清理，以确保其完整、准确、最新、格式正确，并且没有重复或不相关的信息。这样将为您的分析师节省很多时间。

从大数据报告中挖掘意义

现在，公司的数据量和数据种类不断增长，每天生成数据的速度也在加快，这就需要快速和清晰的分析。以可扩展为目标而设计的数据分析工具能够以传统数据库无法实现的方式来处理大数据。

如果您需要纳入多个来源涌入的信息，那么分析大量数据集也会非常具有挑战性。数据分析工具可帮助您解释有关广泛主题的大量数据，例如当前市场趋势或客户细分的偏好。

利用 AI 获取更深入的见解

在研究数据分析软件时，应寻找融合了人工智能 (AI) 和机器学习的工具。这些工具有助于您的项目协作者和公司了解过去的表现，据此对未来进行预测，并主动制定计划。

更全面地了解客户

个性化预测分析有助于您更全面地了解客户，从而更高效且更有效地与客户接触。这些增强型分析使用 AI 和机器学习，通过分析不同群体客户的行为和偏好历史数据，帮助企业预测未来的市场需求。

一些数据分析软件提供不需要任何代码训练或经验的预测性 AI 功能，使组织中的更多人可以使用它们。这有助于非技术业务专业人员准备数据并提取有价值的客户见解。此外，也能使技术专业人员受益，他们能够更快地完成这些工作。

受益于高级 AI

数据科学家和机器学习工程师利用高级统计分析可以制作高级数据模型、构建更出色的视觉对象、从数据中了解更多信息以及增强规划能力。R 开源编程语言支持此类 AI 功能。

4. 分享商业智能

在您和您的协作者从数据可视化对象中获得见解后，报告软件可帮助您与组织内外的人员分享您的商业智能。

报告软件是数据分析工具包的一部分，利用该软件可以高效地发布您的发现、嵌入视觉对象，以及为需要查看您的报告的人员分配权限。此外，还将简化报告分发、维持版本控制并避免产生脱机副本。

创建和分发自定义报告

根据为您的业务自定义的格式和布局主题，自行制作报告。利用报告软件，您还可以按照最适合自身沟通的方式来发布内容，例如按照表格格式制作的分页式静态或交互报告。您也可以优化报告，使其便于在移动设备上打开和阅读。

指定您希望发布特定类型的报告的频率，例如每周或每月一次。或者提供临时自助服务报告，用于在人们需要特定问题的答案时回答这些问题。报告软件的一大优势是它可以将整个公司的分析师创建的报告分发给大量收件人。

5. 保护数据

在考虑连接来自多个来源的大量数据并在随后发布商业智能时，您可能会担心安全性问题。寻找的数据分析工具应具有可保护客户数据的安全措施，并应具有加密密钥用于在传输过程中保持敏感数据私密性。

具有内置保护功能的数据分析工具可阻止对数据构成威胁的有风险活动，从而使您受益。当您共享报告时，这些工具可以通过发布到单独的工作区，来提供工作区级别的安全性。这些工具还通过限制行级别的数据访问，并允许您在需要的位置设置更宽泛的访问控制，来实现行级别安全性。

您选择的工具应允许您使用在后台工作的治理功能来分析数据。另外还应确保您的工具可帮助您遵守行业的标准、监管控制和认证，例如 IL6、FedRamp、HIPAA 和 FINRA。