数据洞见

什么是数据洞见?

数据洞见是深入理解企业组织信息的直接成果。由分析某些问题和模式产生的数据洞见可帮助企业更好地进行决策,同时也能获得更大的投资回报和对市场更深刻的认识,并为企业自身和其客户群带来更多优势。

如何获得数据洞见?

数据洞见通过深入分析数据中的模式和统计数据而获得。通过对这些模式的解释,企业将洞见转化为对客户需求的预测,从而做出更有效的决策。为从数据中提取切实可行的洞见,企业必须遵循以下几个步骤:

1. 收集原始数据是开发数据洞见的第一步。通常情况下,最初收集的原始数据“杂乱无章”,因为大量数据常属于结构化和非结构化形式。

2. 获得数据洞见的关键步骤,是对数据进行分类并重新格式化以适应您的分析结构。在对用于分析的数据进行整合和分割时,重组和“清理”必不可少。

3. 从策略分析阶段进入预测算法阶段是获得数据洞见的下一必要步骤。在此阶段使用适当的算法对于数据验证至关重要。

4. 预测分析可带来更好的决策,因为对所观察数据的预测决定了客户群的发展方向,或者市场走向。

5. 了解您的数据洞见是将数据转化为洞见并助力做出更明智决策的最后一步。

数据分析和数据洞见有何不同?

数据分析和数据洞见的主要区别在于洞见是通过分析建立的。数据分析是可控因素,可充当企业的数据边界。需要对特定数据进行有意识的访问和分析才能获得洞见。分析必须经过定义才能发挥作用,而洞见则需要企业去发现。

数据分析包括:

·有意将数据分组

·战略分析过程

·深入探究模式和细节

数据洞见导致的结果:

·理解通过结构化分析获得的数据

·客户满意度提高

·利润和销售额增加

·为管理和决策带来优势

HPE 和数据洞见

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