非資料科學家如何進行資料分析?

文章講的是<b>非資料科學家如何進行資料分析</b>，Gartner報告稱，到2018年，大多數業務人員和分析師都将通過自助式BI工具來準備和分析大資料。雖然目前國内的發展現狀無法在2018年達到自助式分析的局面，但這一趨勢無法否認。即便不是資料科學家，但仍然可以輕松地分析資料，從中擷取價值，才是大資料的正确打開方式。

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　　大資料戰略成功的關鍵是什麼?

　　大資料戰略成功的關鍵是從一開始就有一個明确的目标。如今公司收集和存儲的資料量是難以想象得龐大，但這些資料的影響力是什麼，公司如何從這些資料中擷取價值，進而推動業務成功呢?

　　此外，公司需要合适的工具，幫助企業實作資料對所有人可見可用。如果隻是對IT部門可見，資料的價值并不能真正地發揮出來，通過使資料對所有員工易于通路，公司可以進一步定義目标，并确定适當的資料來支援這些工作。

　　過去一年大資料發生了哪些變化?

　　大資料技術現在在任何地方都可用，并且使用者很容易通路。自助式服務解決方案的興起使公司能夠以新的方式接受資料，并真正實施資料驅動戰略。例如國外的Sisense，通過轉向人工智能和物聯網技術将資料洞察人性化，這些技術将資料帶入員工自然工作環境的生活。

　　使用哪些技術或解決方案收集和分析資料?

　　在收集和分析資料方面，公司最好是先評估想要解決的業務挑戰，然後着手評估具體的解決方案。重要的是確定選擇一種可複制複雜資料的技術，應對多個來源的大型的不同資料集，因為這才是當今公司面臨的挑戰。

　　哪些因素阻止公司實作大資料?

　　兩個最常抑制公司實作資料潛力的問題，一是無法動态連接配接不同的資料源，如果資料都以孤島方式呈現，這些資料是無用的。二是需要不斷的人工互動或手動處理不同資料源之間的資料連接配接。資料洞察需要運作一定程度的自動化，以便人們可以專注于更高層次的活動，并使用資料來驅動業務。

　　大資料發展的最大機會在哪裡?

　　随着大資料的不斷發展，資料的進一步傳播将至關重要。公司需要打破大資料僅用于技術或執行團隊的概念，将大資料，商業智能和分析技術帶入全部員工隊伍中。在數字時代，企業隻會變得更加資料驅動，資料流暢性應該像閱讀和寫作一樣具備易通路的性質。

　　開發人員需要具備哪些大資料技能?

　　大資料領域正在不斷變化。我們看到了許多新的技術和創新，對于開發人員來說，不要期望完全掌握每種技術，也不應該因技術的不斷發展而感到被威脅，應該對技術的發展感到興奮!Gartner報告稱，到2018年，大多數業務人員和分析師都将通過自助式BI工具來準備和分析大資料。雖然目前國内的發展現狀無法在2018年達到自助式分析的局面，但這一趨勢無法否認。即便不是資料科學家，但仍然可以輕松地分析資料，從中擷取價值，才是大資料的正确打開方式。

　　大資料領域正在不斷變化。我們看到了許多新的技術和創新，對于開發人員來說，不要期望完全掌握每種技術，也不應該因技術的不斷發展而感到被威脅，應該對技術的發展感到興奮!

作者： 編譯 | zyy

來源：IT168

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