什么是大数据分析？大数据分析技术为什么很重要？

一提到大数据分析大家的第一反应往往是数据很多、系统很复杂、技术门槛很高。这个印象不算错但如果只停留在这里其实还是离实际应用有点远。因为企业真正关心的从来不是数据有多大而是这些数据能不能被稳定处理能不能真正服务业务能不能变成可落地的分析结果。也正因为这样越来越多人开始关注大数据分析技术。听上去像是偏底层的话题但只要企业在做报表、做经营分析、做业务复盘其实都绕不开这部分内容。说得直接一点大数据分析能不能真正用起来靠的不是几张图做得多快而是背后的技术能力够不够稳。这篇文章我就想把这个问题说清楚大数据分析技术到底在解决什么企业为什么越来越重视它以及普通人该怎么理解它。开始之前我整理了一份数据化全流程资料包里面汇总了企业进行数据建设和推进数字化转型的完整方法涵盖有BI项目建设指南和指标体系搭建等等的核心内容。这份资料包可以助力你更好了解大数据分析尤其是在大数据分析技术方面会给你更多的感悟。需要自取https://s.fanruan.com/tyac0复制到浏览器一、大数据分析技术到底在解决什么问题如果只从结果看大数据分析好像就是把很多数据整理后拿来分析。但往前追一步你就会发现真正麻烦的地方其实发生在分析之前。数据从哪里来能不能接进来接进来之后怎么处理不同系统之间怎么统一指标口径怎么保证一致这些才是大数据分析技术真正要解决的问题。企业里的数据来源通常都很分散。ERP里有订单和库存CRM里有客户和销售过程财务系统里有收入和成本业务系统里还有各种过程数据。数据一多格式、结构、更新频率往往都不一样。这个时候如果没有技术能力支撑分析工作基本就只能靠人工拼接和反复整理不但效率低也很难长期稳定。所以从本质上看大数据分析技术解决的是两类问题。第一类是数据能不能用也就是接入、整合、处理这些基础问题。第二类是数据能不能持续用也就是规则统一、口径稳定、结果可复用的问题。很多企业前期做分析时觉得很累其实不是分析本身太难而是前面的基础没理顺。我自己的感受很明显。很多团队做不好大数据分析并不是因为没有工具而是没有把技术能力和业务需求接起来。我平时用得比较多的是FineBI这个BI工具在团队里做大数据分析时它从数据收集到分析展示整个流程都很顺畅特别是展示环节比起Excel这些传统工具FineBI更容易上手而且结果呈现更直观。它很好地把技术实力和具体的业务需求连接了起来用起来感受确实不错。数据采集一套逻辑报表展示又是一套逻辑最后分析结果很难形成闭环。所以理解大数据分析技术最重要的一点就是别把它只当成技术名词而要看到它背后是在搭企业分析的底座。二、企业常说的大数据分析技术通常包括哪些能力大数据分析技术听起来很大但拆开看其实核心能力并不难理解。一般来说企业最常遇到的几个部分分别是数据接入、数据处理、数据建模和分析展示。先说数据接入。这一步看起来基础但非常关键。因为企业的数据通常不是放在一个地方只有把不同系统的数据稳定接进来后面的分析才有可能持续开展。否则每次都靠人工导表、拼表随着业务增长工作量只会越来越大。然后是数据处理。原始数据通常不会直接拿来分析因为里面往往有缺失、重复、格式不统一、命名混乱这些问题。处理这些问题本来就是大数据分析技术的一部分。很多企业之所以分析结果反复出错不是因为后面的图表做错了而是前面的数据处理没做好。接下来是数据建模。这个环节其实特别重要。因为企业分析里最容易出问题的不是没有数据而是同一个指标每个人理解都不一样。比如收入怎么算客户数怎么算利润按什么逻辑取值如果这些定义不提前统一后面再做分析结果一定会乱。数据建模本质上就是把这些规则沉淀下来让后面所有人使用的是同一套逻辑。最后才是分析展示。很多人理解大数据分析技术时只会看到图表、报表、驾驶舱这些内容但实际上它们只是最后一层。真正决定这些页面能不能长期稳定运行的还是前面的接入、处理和建模能力。说白了大数据分析技术一旦要落地工具就不能只看表面好不好看更要看整套能力是不是完整。三、为什么现在企业越来越重视大数据分析技术这一点其实和企业管理方式的变化有很大关系。以前很多企业做分析更多是为了解释结果等问题发生了再去找数据。但现在不一样了很多管理动作都越来越依赖实时数据和过程数据。销售要看进度运营要看转化财务要看偏差管理层要看趋势和预警。需求一多原来靠人工处理的方式就很难跟上。这时候大数据分析技术的重要性就会越来越明显。它不只是让企业分析得更快更重要的是让分析这件事变得可持续。也就是说不是今天做出一版报表就结束而是明天、下周、下个月还能在同一套逻辑下继续用。我在项目里看到过一个很典型的变化。企业刚开始做数据分析时所有需求几乎都堆给IT结果需求越积越多业务等得很急技术也很累。后来把数据模型和分析平台逐步搭起来之后业务自己就能基于统一数据做一部分分析很多临时需求不需要再从零开发整体节奏就顺很多。像FineBI这类工具之所以在很多团队里用得比较广也是因为它在自助分析和仪表板搭建上能帮企业减轻不少反复开发的压力。工具链接放在这里有兴趣可以体验https://s.fanruan.com/0j1bm复制到浏览器所以你会发现企业越来越重视大数据分析技术不是因为技术本身多高级而是因为业务发展到一定阶段之后没有这套技术能力很多分析工作根本撑不住。四、写在最后说到底大数据分析技术的核心不是把技术堆得多复杂而是让企业的数据真正变得能用、好用、持续可用。它看上去像底层能力实际上和分析效率、管理决策、业务协同都有直接关系。所以如果你现在在了解大数据分析不要只看最后的图表和看板也要往前多看一步去理解数据接入、处理、建模这些能力为什么重要。只有底层稳了后面的分析和展示才有意义。常见问答Q1大数据分析技术和数据分析工具有什么区别数据分析工具更偏使用层解决的是怎么做分析、怎么展示结果大数据分析技术更偏底层支撑解决的是数据怎么接入、处理、统一和长期复用。Q2中小企业也需要关注大数据分析技术吗需要。企业规模不是唯一标准只要数据来源开始变多、分析需求开始频繁、人工处理开始吃力就有必要关注这部分能力。Q3不会编程的人能理解大数据分析技术吗可以。不一定要懂代码但最好知道它在解决什么问题。这样你在做业务分析、参与项目或选工具时会更有判断力。