分析数据优势

Your School Out of Campus

BA, Business Analytics, 翻译成中文叫 “商业分析” ，也可以把这门新兴的专业叫做 “商业数据分析” 。学习这门专业，就是学习如何应用商业世界中的数据。比如亚马逊可以根据你的购书历史，推荐你可能会感兴趣的书籍；或者沃尔玛根据你的购买记录，发放对应的优惠券；或者通用电气通过分析供应链数据，削减成本，提升效率，这些都属于商业数据的应用。

BA这门专业主要会学习一些用于分析数据的编程软件，比如SAS, R, Oracle等；接着会学习如何清理数据，分析数据，将数据可视化；最后会学习如何将数据应用在不同的商业领域，比如市场分析、供应链优化；风险分析等。

商业分析

数据帮你做决定

数据最能直观地将消费者的喜好展现在企业的面前。网页的按钮设计成方形还是圆形？收藏的图标设计成※还是？知乎Live是文字分享好还是语音分享好？用户会用自己的选择投票。于是一个产品特性的去留大多数时候不再由经理拍脑袋决定，更多的是由用户决定。大部分学生选择这个专业的原因之一，也是因为它有助于形成用数据支撑论点的思维模式。

从2016年起，美国越来越多的学校增加BA的项目开设，也有不少名校开设了BA专业，比如说麻省理工学院、哥伦比亚大学、西北大学、康奈尔大学、南加州大学、北卡罗来纳大学教堂山分校、纽约大学等。大多数开设在商学院，少数在工程学院、信息管理学院以及统计与运筹学院。

在大数据背景下，公司纷纷开始运用数据来辅助各项方案的策略的制定或者对市场行情的理解。这就意味着，跟商业分析时或相关的岗位会成为商业领域里越来越重要的角色，像管理分析师、运筹分析师、数据分析师、市场研究分析师、物流师等岗位的需求量会越来越大。根据美国各行各业就业数据的统计分析显示，这些岗位在未来5年的时间有超过20%的岗位需求量的增长，薪资水平也都在8万到12万美金至今，远高于商业与金融领域的整体年薪水平。

申请BA

商业分析作为交叉学科，需要申请的学生具备商科背景以及数理背景，而国内外院校本科阶段不直接设立商业分析这个专业，因此对于申请者的要求也相对较高。也有部分学校强调，喜欢招生来自数学、计算机、统计、工程、经济学和金融等领域定量分析能力强的学生，如旧金山大学。总体来看，来自任何背景的学生均可以申请此专业，但数理能力强的学生在申请过程中更有优势。

所以说，商科专业背景的同学需要着重弥补数学、统计、编程方面的课程和实践经历，例如在Coursera上自学相关编程软件或者学习Python的系列课程并拿到相关证书等等。而数学、统计等数理背景的同学，则需要增强自己在商业分析方向上的科研或者实习经历，并且对自己的面试能力进行系统训练。

具体来说，商业分析专业希望或要求申请者至少能学过高等数学、线性代数各一年，学过概率论和统计相关知识，并且具备一定的编程能力，例如至少学过一些编程语言或者能使用一些数据分析的程序软件等等。

另外，BA的申请有越来越火的趋势，建议在力所能及的范围内多投几所感兴趣的学校。

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所谓大数据（Big Data）是指不使用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用对所有数据进行分析处理。它代表着需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点：4V

Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，通过提高对数据的“加工能力”，来实现数据的“增值”。

1、黑暗数据

如果能把这些看似无价值的数据进行处理和挖掘，用作其他用途，就可以获取商业利益。那么如何挖掘数据呢？很多数据单个的看似乎没有意义，但把他们关连起来就可以发现平时看不到的东西。

2、数据机遇

今天，商业智能是巨大的杠杆，改变了公司的影响力，带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。大数据分析是商业智能的演进，有一套方法论在支撑，让我们看一个大型无线运营商数据分析流程：

当今，传感器、GPS 系统、QR 码、社交网络等正在创建新的数据流。所有这些都可以得到发掘，正是这种真正广度和深度的信息在创造不胜枚举的机会。

在新的经济环境中的赢家将会是最好地理解哪些指标影响其大步前进的人。要使大数据言之有物，以便让大中小企业都能通过更加贴近客户的方式取得竞争优势。

当然，企业仍将需要聪明的人做出睿智的决策，但大数据可以赋予人们近乎超感官知觉的能力。大数据将会放大我们的能力，了解看起来难以理解和随机的事物，提供了获取崭新知识和能力的机会，将改变企业运作的方式。

3、数据的应用

要将大数据和分析转变为竞争优势，实现业务转型，必须做到以下三点：

培养一种将分析融入方方面面的文化。支持所有员工根据大数据和分析做出决策，而不是依靠直觉和过往的经验。主动维护隐私和安全性以及开展监管活动。确保所分析数据的安全性和准确性。投资于大数据和分析平台，这种平台通过调整，可以执行各种用于处理所有数据和分析类型的任务，无论其形式和功能如何。

大数据分析在以下几个方面，已经有了很多成功案例：

对于企业而言，大数据应用需要有严密的逻辑。有时候就像是二战中的密码破译，分析者需要换位思考，要站在对方的角度想问题，分析数据产生的原因和场景，同脱落及连接数据碎片之间的缝隙，这样才能够拨开重重迷雾，找到问题的本质以及解决方案。

当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景。为何大数据如此受欢迎，郑州大数据学习怎么样呢？下面一同来看看吧。

作为中国政府重点扶持的新兴产业，大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经极其广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活。

国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目前，我国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。

为什么大数据会如此受欢迎?发展大数据有什么优势?

1、对于企业而言，通过微信连接用户和商家已是企业重要的发展方向，大数据将为你的企业带来优势。

对于一般的企业而言，大数据的作用主要表现在两个方面，分别是数据的分析使用与进行二次开发项目，大数据的运用，不仅标志着时代的进步，同时还激励着人们进行更深领域的探究。

2、大数据可以提高数据的可用性，大数据需要尖端的可视化数据工具，以把所有的数字和数据点转化成一些更具体的数据。这将增加数据整体的可用性，以便企业自己或他们的用户使用。

3、大数据的就业薪资，这应该是想要学习大数据朋友非常关心的问题了，大数据的发展前景很好，因此薪资待遇是比较不错的。

郑州大数据学习怎么样？互联网是当下流行趋势，大数据的发展是必然的，如果你想要学习大数据的话可以关注千锋教育，主打全程面授的教学方针，先进的技术+项目：以北京的中关村、西二旗等IT密集的公司为技术背景。如：sina微博的DSP广告大数据分析平台、百度搜索引擎挖掘计算流量等。

至顶网CIO与应用频道 06月19日 编译：企业会将各种IT和业务功能外包给服务提供商，这就包括一些非常具有战略意义的功能。而数据分析也越来越多地成为技术领域更具竞争优势的领域之一。

通过数据分析外包，企业雇佣服务提供商对他们提供给外包公司的数据进行分析。有行业研究表明，市场对这项服务的需求正在上升。

市场研究和咨询公司Hexa Research的一份2017年报告称，2016年至2024年间全球数据分析外包市场的复合年增长率（CAGR）将超过30％，在预测期末期年收入将超过60亿美元。

据Hexa的报告称，对数据分析优势的认识提高，也是一个关键的市场推动因素。报告称，企业正在逐渐意识到数据分析在收入最大化和分析消费者选择方面所扮演的重要作用，而且并非每个企业组织具备有效的数据分析所需的知识和资源。

另外，数据分析专业人员的稀缺，阻碍了数据分析的竞争发展，这进一步推动了对数据分析服务的需求。Hexa报告将数据分析分为这三个主要类型：预测型、说明型、描述型，并称描述型分析在整个市场中占据主要份额。Hexa预测，随着企业组织的广泛采用，说明型分析将会呈现明显增长趋势。

在一般外包类别中，服务可以划分为离岸外包和在岸外包

市场研究公司451 Research的云和IT服务研究总监Katy Ring表示：“云交付使得企业可以更容易地从劳动力成本较低的地区访问数据，这也许可以降低持续管理算法的成本。但实际上，相比之下机器学习技术更有可能大幅降低这方面的成本。数据管理系统的工程设计本身可能比数据分析更适合于离岸的方式。“

安永咨询服务全球分析合作伙伴负责人Beatriz Sanz Saiz表示，由于机器在数据处理中占主导，所以随着时间的推移，离岸概念将逐渐被淡化，未来不是说离岸外包或在岸外包，而更多地是关于人与机器如何合作获得最佳结果。”

数据分析外包可能并不适合与所有类型的组织或者各种类型的分析。显然有潜在的好处，但也有风险。下面我们根据行业专家的见解，总结了数据分析外包的一些优缺点。

优点：获得短缺技能

众所周知，具有某些IT技能的人才供不应求，例如专门从事云计算、高级分析、大数据、数据湖和数据科学等领域的专业人才。外包公司通过提供这种专业技能可帮助缩小这一差距。

Ring说：“随着数据量的不断增加，想要在传统数据中心内跟上数据增长的步伐是不太可能的。这促使人们利用AWS、微软Azure和Google Cloud Platform上的大数据来管理云中的数据资产。”

Ring说，为此企业组织需要云管理平台，这样他们就能够配置大数据湖，通过单一控制台管理数据负载和数据传输。“然而，与不具备适当技能的IT团队实施这种方法是充满挑战的，而通过外包的方式可以让企业组织获得这种技能。”

缺点：面向错误选择提供商的风险

决定与哪个服务提供商合作，这对任何一种外包来说都是一项挑战，数据分析也不例外。

Close表示：“选择供应商可能是件很困难的事情，因为有那么多被吹捧为‘最佳的’技术。成本显然是选择供应商过程中一个主要因素，但团队文化的适应和协调也同样重要。”

他认为，如今企业期望建立更具有战略意义的、高度互动的合作伙伴关系，在这种合作关系下，资源汇聚到日常运营中，沟通渠道是有效的，实现业务成果至关重要。她说：“这些都是除了降低成本之外可以取得的成果。”

优点：行业专长

虽然一些数据分析功能是普遍的，但也有一些数据分析功能是某些行业特定的，如医疗和金融服务。寻找到具有深厚行业专业知识的外包合作伙伴，这是一个体现竞争优势的加分项。

“例如，具备零售领域专业技能的供应商，拥有特定的分析服务产品，如客户终身价值分析、商店销售分析、盈利能力分析或市场购物篮分析——所有这些都是零售行业特定的。” International金融和会计、Data BPaaS和分析服务研究经理Alison Close表示。

“这些供应商还可以提供基准数据/指标，以显示与行业标准或行业其他参与者的对比点。这可以被视为竞争优势。”

缺点：成本与价值的折中

Ring说，一旦外部服务供应商将预测模型打造和转换为一款产品，那么就需要根据需求进行实施。这意味着要在算法中进行调整和重新部署规则，使其提供的洞察仍是有意义的。

Ring说：“数据不断变化，所以模型不能降级。但是，持续不断的更新是有代价的，而且价格要超过业务线用于BI（商业智能）报告所购买的内部IT服务。”

事实上，整个外包服务成本问题可能是一个挑战，特别是对于那些运营着模式更复杂的大型组织而言。

得到企业高管的认可和资金支持，这“可能是个挑战，尤其是如果你试图集中各种孤岛式的数据源，以及集中那些参与决策或者资金流程的不同业务线”。

优点：轻松可扩展，数据分析快速成熟的一个途径

除了获得数据分析能力之外，外包服务还可以帮助企业快速建立一个分析基础架构，这一点并不容易，甚至不太可能企业自己在内部做到。

数据分析“已成为开展业务过程中一个自然而然的部分，而且现在不仅仅涉及数据仓库和商业智能，还需要一定程度的可扩展性和复杂性，这在企业内部并不容易发现。企业组织寻求外部[分析]支持的最常见原因之一，是因为他们缺乏[内部资源]来满足这种不断增长的需求，”Gartner数据和分析研究总监Jorgen Heizenberg这样表示。

Heizenberg说，另外也要考虑在获得数据分析能力的同时还可以降低成本，因为这些供应商通常会利用起各种分析资产，如框架和加速器。

Close表示，利用供应商的技术专长，不管是实施数据仓库、还是引入机器人流程自动化、或者是基于云计算的工具来提高运营效率都是一大优势。“将数据分析外包给第三方供应商还有助于推出企业目前可能不会想到的、更具有创新性的解决方案。”

优点：失去对数据存储和分析模型的控制

任何外包通常意味着放开某些东西例如控制权，在某些情况下甚至包括员工。分析外包要牺牲的最大资源之一就是分析模型。

Ring说：“对于作为洞察即服务来说，客户通常会提供数据给服务提供商，让服务提供商给客户提供答案。在这种模式下，客户从来也不是逻辑或算法的拥有者。因此，当客户退出时，他们拥有的只是数据和建议，而不是模型、方法、框架或配置。”

Close表示，那些把数据分析外包的企业可能会担心他们数据实际存储在哪里，以及这个存储位置是否是他们的最佳选择。她说：“数据是否保存在提供商数据中心的一个专有环境中，仅面向你的企业？或者保存在提供商数据中心的一个托管‘共享’公有云环境中？”

优点：确保持续的数据保护合规

随着数据量的增长，对数据的管理和分析可能会使企业组织面临更大的违规风险。

Ring说，跨不同数据源系统的治理和安全策略之间的差异，给企业审计数据湖中的数据带来了挑战。

“特别各种围绕个人身份信息的要求，以及通用数据保护条例（GDPR）的生效，需要更容易地审计数据，这将成为寻求外部外包合作伙伴的一个催化剂，”Ring说。

缺点：需要自己制定数据管理策略

要支持企业组织内部的数据民主化，就需要一位首席数据官（CDO）来负责制定企业范围内数据的获取、管理和共享策略。

Ring说，需要正确设计自助服务式分析和治理层，才能随着时间的推移支持支持一系列场景，这就是首席数据官这个角色如此重要的原因。

Ring说：“首席数据官最终负责围绕数据管理的业务和IT协调。如果[外包的部门]没有这种内部角色，那么外包方式所能取得的成功就会是有限的。”

优点：利用数据价值发挥更大潜力

有人说数据是企业的新型货币，利用分析获得业务收益肯定是有很大潜力的。

Saiz说：“机器在数据处理中占据主导，因此数据和分析的价值链将从根本上发生改变。正如在每个数字化业务中都会发生‘脱媒’，这样价值将停留在业务两端，无论是在数据端还是在决策支持/业务洞察端。”

在这种情况下，外包可能带来的好处就是，有机会利用数据市场并建立替代性的业务模式，“由独立的第三方运行多个组织的数据保管，并推广匿名和安全的数据交换概念平台”。

缺点：潜在的冲突

达成外包协议的双方，都希望合作能顺利进行。但是问题可能会突然出现，打破关系的和谐。如果企业在签署合同的过程中不够彻底的话，更是如此。

当外包数据分析的时候，“企业组织经常忘记包括终止、数据治理、IP[知识产权]所有权、责任、指标和SLA、定价模式、额外容量和更新成本等重要合同条款，”Heizenberg说。这可能会导致在合作期间或结束时发生潜在的冲突。

大数据无处不在，几乎迫切需要收集和保存任何正在生成的数据，以免错过重要的事情。因为有大量的数据在生成变化。我们现在所做的一切都是重要的。这就是为什么大数据分析处于IT领域的原因。大数据分析已变得至关重要，因为它有助于改善业务，决策并提供超越竞争对手的最大优势。这适用于Google Analytics域中的组织和专业人士。对于熟悉大数据分析的专业人士来说，这里有很多的机会。

为什么大数据分析是最佳职业方向？

如果您仍然不相信大数据分析是最热门的技能之一，那么还有10个理由让您了解全局。

1.对分析专业人员的需求飙升

埃森哲高绩效研究所高级主管Jeanne Harris强调了分析专业人士的重要性，他说：“没有技能就无法分析数据。”大数据管理和分析中的工作机会多于上次并且许多IT专业人员准备投入时间和金钱进行培训。

来自Indeed的Big Data Analytics的工作趋势图证明，这种趋势日益增加，因此就业机会的数量稳步增加。

资料来源：Indeed

目前对合格数据专业人员的需求仅仅是一个开始。SRIKANTH Velamakanni，班加罗尔的创始人之一和CA的首席执行官，总部设分形分析指出：“在未来的几年中，分析市场的规模将发展到全球IT市场中至少从现在是十分之一发展到三分之一” 。

由于企业正在寻找利用大数据强大功能的方法，因此具有分析经验的技术专业人员需求量很大。明显的激增是由于实施分析的组织数量增加，从而寻找分析专家。

在QuinStreet Inc.的一项研究中，发现实施大数据分析的趋势正在缩小，并被认为是美国企业的高优先级。大多数组织正在实施它，或正在积极计划在未来两年内添加此功能。

2.巨大的就业机会与技能差距

对分析技能的需求稳步上升，但供应方面存在巨大的赤字。这在全球范围内发生，并不局限于地理的任何部分。尽管大数据分析是一项“热门”工作，但由于所需技能的短缺，全球仍有大量空缺职位。麦肯锡全球研究院的一项研究表明，美国将面临大约190,000名数据科学家和150万名管理人员和分析师的短缺，他们可以在2018年前使用大数据来理解和做出决策。印度目前在全球范围内的分析集中度最高。尽管如此，数据分析人才的稀缺性尤其突出，而且随着更多全球性组织外包他们的工作，对人才的需求预计会更高。

根据Fractal Analytics联合创始人兼首席执行官Srikanth Velamakanni的观点，人才问题有两种类型：可以执行分析的数据科学家和可以理解和使用数据的分析顾问。这些职位的人才供应尤其是数据科学家非常稀缺，而且需求量巨大。

3.薪酬方面

对数据分析技能的强烈需求促进了合格专业人员的工资，并使大数据为正确的技能付出了巨大的代价。澳大利亚和英国等国家正在目睹这种“Moolah马拉松”，这种现象正在全球范围内出现。

根据澳大利亚分析专业人士协会（IAPA）发布的“2015年技能和薪酬调查报告”，数据分析师的年薪中值为13万美元，比去年上涨4％。继续在2013年和2014年设定的趋势，中位数应答者获得澳大利亚全职工资中位数的184％。对分析专业人士不断增长的需求也体现在IAPA的会员身份上，自2006年成立以来，该会员在澳大利亚的会员人数已超过5000人。

任仕达表示，印度分析专业人士的年薪提高比其他IT专业人员平均高出50％。据Great Lakes Institute of Management 的印度分析行业薪酬趋势报告显示，2015年，印度分析专业人员的平均薪酬与2014年相比上涨了21％。该报告还指出，14％的分析专业人员获得薪水超过卢比。每年15万卢比。

英国大数据分析公司的薪酬趋势也显示出正增长和呈指数级增长。对Itjobswatch.co.uk的快速搜索显示，2016年初的大数据分析工作的平均薪水为62,500英镑，而2015年同期为55,000英镑。同时，薪金中值年比变化为+观察到13.63％。

下表列出了英国各地广告的IT职位的大数据分析技能统计数据。其中包括在2016年6月23日引用大数据分析的IT职位上提供的薪酬指南，与过去两年同期相比。

4.大数据分析：在很多组织中都是首要任务

根据“同行研究 - 大数据分析”调查，得出的结论是，大数据分析是参与调查的组织的首要任务之一，因为他们相信它可以提高组织的绩效。

根据这些回应，调查发现大约45％的受访者认为大数据分析能够提供更精确的业务洞察力，38％的受访者希望使用Google Analytics识别销售和市场机会。超过60％的受访者依靠大数据分析来提升组织的社交媒体营销能力。QuinStreet在他们调查的基础上进行的研究也支持分析是需要小时的事实，77％的受访者认为大数据分析是当务之急。

Deloitte在中型市场的技术调查; 透视和优先事项“报道，高管们清楚地看到分析的价值。根据调查，65.2％的受访者正在使用某种形式的分析来帮助他们的业务需求。下面的图片清晰地描绘了他们对大数据分析的态度和信念。

5.大数据分析的采用越来越多

新技术现在可以更容易地在一个非常大的和多样化的数据集上执行日益复杂的数据分析。数据仓库协会（TDWI）的报告显示，这一点很明显。根据这份报告，超过三分之一的受访者目前正在使用某种形式的大数据高级分析，商业智能，预测分析和数据挖掘任务。

利用大数据分析提供竞争优势，必要分析工具的实施率呈指数级增长。事实上，“同行研究 - 大数据分析”调查的大多数受访者表示，他们已经有了处理大数据分析的策略设置。那些还没有制定战略的人也正在制定战略。

有各种商业和开源框架可供选择，组织正在根据他们的要求作出适当的选择。超过一半的受访者已经部署或正在实施Hadoop发行版。其中，四分之一的受访者已经部署了开源框架，这是部署了Hadoop框架商业分布的组织数量的两倍。

6.分析：决策中的关键因素

分析是许多公司的关键竞争资源。毫无疑问。根据Tom Davenport监督的“分析优势”调查，96％的受访者认为分析将在未来三年对其组织变得更加重要。这是因为存在大量未被使用的数据，此时，只有基本的分析正在完成。约有49％的受访者坚信分析是提高决策能力的关键因素。另有百分之十六的喜欢它的上级关键战略举措。

尽管争夺“大数据分析的最大收益”称号，但有一点是不可否认的，也是最突出的一点：分析在推动业务战略和制定有效的业务决策方面发挥着重要作用。

“同行研究大数据分析调查”中74％的受访者已经同意大数据分析为他们的组织增加价值，并允许重要信息对及时有效的业务决策至关重要。这是一个明确的指标，因为大数据分析公司在这里留下来，而其职业生涯是可以做出的最明智的决定。

7.非结构化和半结构化数据分析的兴起

“同行研究 - 大数据分析”调查清楚地表明，在非结构化和半结构化数据分析方面存在巨大的增长。84％的受访者提到他们工作的组织正在处理和分析非结构化数据源，包括博客，社交媒体，电子邮件，照片和视频。其余的答复者表示，正在采取措施在未来12至18个月内实施这些措施。

8.大数据分析无处不在

由于其强大的功能，对于大数据分析有着巨大的需求。Google Analytics的巨大增长也源于各个领域。下面的图片描绘了各个领域的工作机会。

9.超越大数据分析的市场预测/预测

大数据分析已将Nimbus Ninety开展的一项调查列为首项，这是三年内影响力最大的最具颠覆性的技术。除此之外，还有更多的市场预测支持这一点：

根据IDC的数据，2015年全球大数据分析市场将达到1250亿美元。

IIA指出，大数据分析工具将成为第一道防线，将机器学习，文本挖掘和本体建模相结合，提供整体和集成的安全威胁预测，检测，威慑和预防计划。

根据“大数据分析的未来 - 全球市场和技术预测--2015-2020”调查结果显示，大数据分析全球市场在此期间的复合年增长率将增长14.4％。

大数据分析全球应用程序和分析技术市场年复合增长率将增长28.2％，因为云技术将以16.1％的年均复合增长率增长，因为计算技术将以7.1％的年均复合增长率增长，因为NoSQL技术在整个年度的复合增长率将增长18.9％ 2015-2020年期间。

10.职位名称和分析类型中的众多选择

从职业角度来看，就领域和工作性质而言，可用的选择非常多。由于分析技术应用于各个领域，因此有许多职位供您选择。

大数据分析业务顾问

大数据分析架构师

大数据工程师

大数据解决方案架构师

大数据分析师

分析助理

商业智能和分析顾问

指标和分析专家

大数据分析的职业很深入，根据大数据环境，您可以从3种数据分析中进行选择。

规定性分析

预测分析

描述性分析。

Ayata，IBM，Alteryx，Teradata，TIBCO，Microsoft，Platfora，ITrend，Karmasphere，Oracle，Opera，Datameer，Pentaho，Centrofuge，FICO，Domo，Quid，Saffron，Jaspersoft，GoodData，Bluefin Labs，Tracx等大量组织，Panaroma软件以及无数其他企业正在利用大数据分析来满足他们的业务需求，并为他们创造巨大的就业机会。

结论：

分析无论他们多么先进，都不会消除对人类见解的需求。相反，对于有能力理解数据，从业务角度思考并提出见解的技术人员存在迫切需求。基于这个原因，具有分析技能的技术专业人员正在发现自己处于高需求之中，因为企业希望利用大数据的力量。拥有分析技能的专业人员可以掌握大数据的海洋，成为企业的重要资产，从而推动企业和他们的职业生涯。

数据分析历经报表、BI、敏捷BI、自服务BI、数据挖掘等传统发展阶段，科技创新快速发展，今天，大数据已经进化到智能革命的阶段，任何企业都面临数据智能化的转型，ETHINK在以上传统功能基础上，已为企业带来新的智能基因：

智能BI是“敏捷BI+深度洞察算法”

智能DM是“特征工程+机器学习+自动化挖掘”

智能AI是“数据+专家经验+智能算法”

ETHINK数据智能分析平台主要包括如下5款产品：

快速BI：快速、简单、敏捷，帮助数据运营企业，建立拖拽式、数据探查式、在线分析的分析平台，可适应大屏、PC、移动BI等各类场景。

智能BI：强大、专业、智能，帮助行业企业建立拖拽式分析分析平台，有100个可视化，5类表格，与50个交互组件、以及4个中国式报表组件，以及强大的2次开发能力。

数据挖掘分析：分布式内存计算大数据挖掘平台，可以实现从客户流失分析、故障预警、风控、征信、推荐、预测等各类数据挖掘应用。

统计分析：集成了丰富的统计分析算法，包括数据探索、相关分析、方差分析、聚类分析、回归分析、时间序列分析、参数估计、假设检验等100余种统计分析方法，能够解决制造业、电信、金融、医疗、电力、零售、教育、政府等各个领域的问题。

小e机器人：包含图像、语音、自然语言感知，情感分析的听说读写感知，基于大数据深度学习的认知计算能力，是企业提供深度AI应用的基础平台。

大数据分析平台ETHINK有哪些优势

1数据分析智能化

无论是报表、BI、敏捷BI等，都是以人为主导的规律发现方式。下一步，随着科技进步以及数据环境的复杂化，让机器发现的更多，数据分析产品智能化，是未来的必然趋势。

ETHINK依托智能化，解决之前可视化，交互分析，交互洞察所发现不了的问题。

2数据分析平民化

数据分析是一个复杂的过程，包括了大数据，数据挖掘，机器学习，人工智能，可视化等各个环节。这些对于一个普通的数据分析人员来说，是难以全部掌握。而ETHINK把这些打包在一起，一体化的综合平台，产品是在云端SAAS模式设计，定位在让没基础的人很快就能驾驭大数据，利用大数据，发现数据的价值。

3ETHINK产品不是工具，是陪伴与成长

ETHINK从BI到AI，全程的产品线，陪同客户企业从最初的数据分析，到未来的智能分析。ETHINK自身带了近百个数据分析建模案例，陪同客户的数据分析人员一起成长。

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