企业如何做好大数据分析

 

数据分析概念对每个人来说已经司空见惯，而数据分析技能也普遍成为了应聘者和职场人的加分项，那对于企业来说，面对自身积累的庞大的财务数据、业务数据、运营数据、流量数据等数据资产，企业如何做好大数据分析工作？我们从一下几个方面看看。

 

       1.什么是大数据分析？

企业首先应该明确大数据分析的概念是什么？我们知道数据分析是指通过一定的统计分析方法对具有一定规模的数据进行分析，提取有用的数据并对这些数据加以研究从而得出结论。而大数据分析相对数据分析来说是最根本的就是处理的数据量级的差异，这个数据量级是超出了我们用常规软件进行处理、分析和管理数据的数据集合。因此做大数据分析我们需要借助新型的处理方式才能完成。其次，企业还应当明确自身积累的数据量级是怎么样的？是用常规的工具就能就进行处理还是需要通过一些大数据分析工具进行处理。

 

2.企业做大数据分析需要配备什么人员？

当企业了明确大数据分析任务后，还需要有一定的大数据分析人才配置才能实现最终目的。那企业需要配置什么样的大数据分析人才呢？一般会有数据开发工程师、数据架构师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据可视化工程师。

 

3.企业做好大数据分析需要借助的工具有哪些？

我们前面提到大数据分析的数据量已经超出了常规工具的处理能力，那企业要做好大数据分析就需要借助一些专业处理大数据的工具和软件，我们下面看看具体可以借助哪些专业的软件？

 

(1)数据存储和管理类：

MySQL数据库：部门级和互联网企业一般都用MySQL来存储数据 ，优势在于免费，性能、稳定性和架构也比较好。

SQL Server：SQL Server 2005或者更高版本集成了商业智能功能，为中小型企业提供数据管理、存储，数据报表和数据分析。

DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有海量数据资源的企业。

 

(2)数据清洗类：

DataWrangler是一款在线数据清洗工具，操作起来简便，但是由于软件是在线工具，数据需要上传到外网，对一些敏感数据有一定的风险。

 

(3)数据分析挖掘类：

SPSS更适合于初学者，操作简单，功能强大，无需写编程，可通过界面下拉框点击执行命令，完成数据统计分析工作。

Python或者R语言，Python较R来说更容易学习，也是目前比较流行的免费开源语言，有丰富的Python包支持数据挖掘功能。

 

(4)数据可视化类：

永洪BI是国内比较有代表性的一款具有可视化功能的工具，当然不仅仅是一款可视化工具，更是集数据分析、数据挖掘和报表可视化为一体的一站式企业级大数据分析工具。