[数据挖掘新闻] 深入了解现代分析堆栈 [推广有奖]

在我们今天生活的数据驱动的世界中，分析领域对于保持业务竞争力变得越来越重要。事实上，一项研究麦肯锡全球研究院表明数据驱动型组织在客户获取方面胜过竞争对手的可能性是竞争对手的 23 倍，在客户忠诚度方面超过竞争对手的可能性是竞争对手的 9 倍。

分析堆栈中有许多不同类型的工具——其中一些专门用于单一解决方案，而另一些则提供端到端分析。近年来，现代分析软件堆栈一直在经历根本性的重组，这主要是由于人工智能和机器学习.

人工智能如何重塑分析
数据分析是关于从各种来源获取原始数据并提取洞察力以做出更好的业务决策。这些见解可以通过分析过去的表现、预测未来的需求或实时检测异常的形式出现。

拥有权利人工智能驱动的分析stack 使公司能够在变革时期在数据驱动的行业中保持竞争力、敏捷性和盈利能力。

人工智能分析堆栈有望执行类似的基本功能，例如使数据可访问并增强数据安全性和治理。该技术还可以叠加在现有工具之上，以扩展覆盖范围和规模，使团队能够事半功倍地进行监控。

使用人工智能，公司能够分析他们收集到的 100% 的数据，这是通过以下方式无法实现的传统的 BI 仪表板. 它还被用来促进实时的运营决策，一些解决方案为最终用户提供“智能推送”——每个通知都附有可操作的见解。

由于移动部件更少，人工智能分析堆栈允许更少的人工干预和转换，从而显着减少数据处理过程、洞察力生成和人为错误。

现代分析的五个要素
堆栈中有五个关键构建块：

数据管道：在数据到达数据湖之前，需要对其进行清理、准备、格式化，有时还需要对其进行丰富。这是通过 ETL 流程完成的，其中涉及提取、转换和将数据加载到仓库中。领先的数据管道供应商市场包括 Skyvia、Rivery、Segment、Fivetran、mParticle 和 Tealium。
数据湖：虽然您的数据源不是实际分析堆栈的一部分，但它们是驱动洞察力的燃料。构建有效分析堆栈的第一步是构建一个地方，统一来自各种来源（IT、应用程序、业务等）的数据并将它们整合到一个管道中。现在数据位于中央存储库中，它已经准备好查询和分析。为了克服快速增加的数据创建和摄取的挑战，云存储已成为许多组织的选择，因为它们提供了大数据所需的速度、安全性和可用性。领先的数据仓库供应商包括 Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake 和 Panoply。
可视化：一旦数据被正确存储，这部分堆栈将结合交互式工具，用于数据分析、可视化和利益相关者之间的协作。领先的数据分析和可视化供应商包括 MicroStrategy、Sisense、Tableau 和 Looker。
业务监控和人工智能分析：可视化解决方案正在兴起正在收集不到 1% 的数据，自主监控是分析 100% 捕获的数据的唯一行之有效的方法。跨越数据孤岛，许多组织每天收集数百万个数据事件。有效的业务监控使公司能够在影响客户体验、运营或底线的事件之前实时检测到影响收入的问题。实时监控数据和检测异常的能力是堆栈的秘密武器，因为它使数据驱动的组织能够提高对各种运营的可见性和透明度，例如财务状况、产品使用以及销售和营销绩效。最终，这确保了尽可能快的时间来检测客户体验问题，并允许团队在客户注意到之前修复它们。
人工智能驱动的分析软件已成为 21 世纪适应大数据需求的最重要技术之一。获取原始数据并将其转化为战略见解的能力已成为数据驱动型经济中必不可少的竞争优势。在近乎实时地做出明智决策时，人工智能驱动的业务监控和异常检测是现代分析堆栈中的秘密武器。

就现代分析堆栈而言，既有提供端到端分析的工具，也有专门针对单一解决方案的同类最佳选项。在审查市场上可用的分析软件工具时，企业领导者必须考虑该解决方案是否跟上技术趋势，例如使用机器学习提高自动化程度、实时主动洞察等高级功能以及自动自适应预测随着条件的变化优化其预测。