
資料分析工具的 5 大優點
資料分析工具和報告軟體將非結構化資料轉化為易於閱讀的見解,從而推動更好的商務決策。以下是這些工具可以使企業受益的五種方式。
1. 讓分析工具準備資料
分析總是始於收集及準備資料,以進行研究和解讀。在開始分析資料之前,許多組織依賴分析師手動組合和封裝資料。但是,即使審慎地包含所有相關資料,難免百密一疏,手動程序仍有可能遺失重要資訊或無意中包含不正確的資料。
以連接的資料獲得更好的結果
資料分析軟體可將自助與企業資料彙總在一個檢視中,即使這些資料來自多個來源。確保所選的報告工具有功能,可將所有資料來源整合在一起,包括 Excel 查詢和資料模型化。
一旦您將所需資料集中在一處,全方位資料分析工具就可以有效地清理資料,以確保資料完整、準確、最新、格式正確,而且沒有重複或不相關的資訊。這為分析師節省了大量時間。
從巨量資料報表中汲取意義
隨著公司現在累積的資料數量之多、種類豐富,以及每天產生資料的速度增加,快速和清晰的分析成為必要。資料分析工具的設計具有可擴縮性,其處理巨量資料的能力是傳統資料庫所無法提供的。
如果您需要包含來自多個來源的不斷湧入的資訊,分析大量資料集也具有挑戰性。資料分析工具可幫助您解讀有關廣泛主題的大量資料,例如目前市場趨勢或客戶細分的喜好。
2. 將資料轉化為生動的故事分享
視覺效果因為可將複合資料轉化為有用的商務資訊,是資料分析工具發揮作用的基石。資料視覺效果統一資料,將其轉化為引人入勝的故事,並讓您更深入地了解業務績效。此外,還可以有力地幫助說服組織中的其他人採取最佳行動方案。
透過報告軟體的故事分享來加強決策制定
在引人入勝的視覺顯示中,生動呈現資料,可讓您的所有同事更輕鬆地理解複雜資訊、發現關鍵見解,並做出更好的決策。資料視覺效果的工具可讓您:
- 使用預建範本建立視覺表示。
- 加入影像、文字、色彩和令人難忘的設計元素。
- 使用圖表、圖形、樞紐分析表和摘要檢視闡明您的分析。
- 揭露出以其他方式難以發現的趨勢和模式。
以 AI 獲得更深刻的見解
在研究資料分析軟體時,尋找結合了人工智慧 (AI) 和機器學習的工具。這些工具有助於您的專案共同作業者和公司了解過去績效、根據這些知識對未來進行預測,並主動進行規劃。
更加了解客戶
個別的預測性分析可幫助您更加了解客戶,並以更高的效率和成效接觸客戶。這些增強分析使用 AI 和機器學習,透過分析不同群組的客戶行為和偏好的歷史資料,幫助企業預測未來的市場需求。
一些資料分析軟體提供不需要任何程式碼訓練或經驗的預測性 AI 功能,讓組織中更多人都可以使用。這有助於非技術的商務人士準備資料,並擷取寶貴的客戶見解。此外,技術專業人員也能更快地完成這些工作,從中受益。
受益於進階 AI
進階統計分析為資料科學家和機器學習工程師提供了製作進階資料模型、建立更好的視覺效果、從資料中了解更多,以及加強規劃的方法。這種 AI 功能受到 R 開放原始碼程式設計語言的支援。
5. 保護您的資料
當您考慮連接來自多個來源的大量資料,並隨後發佈商業智慧報表時,您可能會擔心安全性。尋找具有保護客戶資料的保護措施的資料分析工具,以及將傳輸中的敏感資料保持私密的加密金鑰。
具有內建保護的資料分析工具的一大優點是,可阻止對資料構成威脅的風險活動。當您共用報表時,這些工具可以透過發佈到單獨的工作區,提供工作區層級安全性。它們還透過限制資料列層級的資料存取,並讓您在需要的地方設定更廣泛的存取控制,來實現資料列層級安全性。
選擇可在分析資料的同時,在背景中執行治理功能的工具。並確保工具可幫助您遵守產業標準、法規控制和認證,例如 IL6、FedRamp、HIPAA 和 FINRA。
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