数据洞察
释放数据中的所有可能性
定义、示例和最佳实践。本指南提供定义、示例和实用建议，以帮助您从有助于您的业务的数据中获得洞察力。
什么是数据洞察？
相关术语：
- 可操作的数据洞察力是指足够具体和相关的洞察力，它们会导致可以提高效率、收入和利润的行动。
- 主动智能是指从旨在触发即时洞察力和行动的实时数据中即时了解业务的各个方面。
数据分析和洞察力之间的差异
在这里，我们定义了术语数据、分析和洞察力，并检查了它们之间的差异。
什么是数据？
简而言之，数据是事实的集合，代表对特定情况的测量或描述。这些事实可以是数字、符号或文字的形式，并且通常以数字方式存储。
原始数据，也称为源数据或原始数据，是从源头收集的原始形式和组织的事实和数据。鉴于当今我们的生活中有多少是通过数字方式发生的，因此组织手头有大量的原始数据。为了进行数据分析 ，必须通过称为数据集成的过程将这些原始数据转换为干净、业务就绪的信息。
什么是分析？
分析是使用工具和流程来组合和检查数据集以识别模式、关系和趋势。分析的目标是回答特定问题、发现新见解并帮助组织做出更好的数据驱动决策。
最好的数据分析工具使用户能够自由探索结合了来自多个来源的相关数据的大数据集。通过这种方式，用户不仅可以回答他们开始时提出的具体问题，还可以发现要提出的新问题。
什么是洞察力？
洞察力的广义定义是对情况（或人或事物）的深刻理解。在数据和分析的上下文中，洞察力一词是指分析师或业务用户发现数据中的模式或他们以前不知道存在的变量之间的关系。这可能有一个激动人心的“啊哈时刻”方面。
有什么区别？
当我们明确定义时，差异变得清晰：
数据 = 事实的集合。
分析 = 组织和检查数据。
洞察力 = 发现数据中的模式。
这些术语还有一个线性方面可以区分它们。收集和组织数据，然后执行分析，并生成如下见解：
数据洞察示例
数据洞察力会因行业和组织部门而异。尽管如此，以下是四个可以适用于许多团队的关键数据洞察示例。
数据洞察力：
- 优化流程以提高绩效。
- 发掘新市场、产品或服务以增加新的收入来源。
- 更好地平衡风险与回报以减少损失。
- 加深对客户的了解，提高忠诚度和终身价值。
让我们用最后一个，更深入的客户理解，来举一个更具体的数据洞察例子……
广告系列优化示例
营销团队可以收集不同电子邮件活动的数据，并使用数据分析来洞察哪一个最能引起客户的共鸣。下面的营销仪表板 提供了电子邮件活动转化渠道的深入视图。本案例中的数据洞察是“Bend the Trend”活动的入学率最高，这是该团队的主要关键绩效指标 。
如何获得数据洞察力
获得可操作的数据洞察力的过程通常包括定义目标、收集、集成和管理数据，分析数据以获得洞察力，然后分享这些洞察力。
1) 定义业务目标
利益相关者通过明确定义目标（例如改进生产流程或确定哪些营销活动最有效）来启动流程，如上例所示。
2) 数据收集
理想情况下，系统已经到位以收集和存储原始源数据。如果没有，组织需要建立一个系统的流程来收集数据。
3) 数据整合与管理
收集后，源数据必须通过数据集成转换为干净的、可供分析的信息。这个过程包括数据复制、摄取和转换，以将不同类型的数据组合成标准化格式，然后存储在数据湖或数据仓库等存储库中。
4) 数据分析
数据分析软件或BI 工具 允许用户探索数据并与其他人协作以开发回答特定问题的数据洞察力。然后，用户可以通过仪表板和报告分享他们的发现。一些现代工具提供自助分析，使任何用户无需编写代码即可分析数据。这种能力促进了数据素养，这意味着更多的用户可以使用他们的数据并从他们的数据中获得洞察力。以下是现代分析工具的三个关键方面，它们可以带来更深入的数据洞察力：