如今，你很难找到一家不以某种形式或形式使用分析来为商业决策提供信息和衡量业绩的企业。
预计到2022年，全球在大数据分析解决方案上的支出将超过2743亿美元，这不仅仅是大公司的投资。研究表明，近70%的小企业每年在分析上花费超过1万美元，以帮助他们更好地了解客户、市场和业务流程。
绝大多数高管表示，他们的组织已经通过大数据和人工智能取得了成功。数据也会对你的底线产生重大影响，利用大数据的企业平均利润会增加8-10%。据报道，Netflix每年通过使用数据分析来改进其客户保留策略，节省了10亿美元。
那么，企业使用哪些数据分析方法来产生这些令人印象深刻的结果呢？
描述性、预测性和规范性分析
商业分析是企业使用统计方法和技术分析数据以获得见解和改进战略决策的过程。
企业可以使用三种类型的分析来推动决策；描述性分析，告诉我们已经发生了什么；预测分析，它向我们展示了可能发生的事情，最后是规定分析，它告诉我们未来应该发生什么。
虽然这些方法中的每一种在单独使用时都很有用，但当它们一起使用时会变得特别强大。
描述性分析
描述性分析是使用两种关键方法——数据聚合和数据挖掘——对历史数据进行分析，这两种方法用于揭示趋势和模式。描述性分析不用于从其发现中推断或预测未来；相反，它关注的是代表过去发生的事情。
描述性分析通常使用线图、条形图和饼图等可视化数据表示来显示，尽管它们本身提供了有用的见解，但通常是未来分析的基础。由于描述性分析使用了相当简单的分析技术，因此任何发现都应该易于更广泛的业务受众理解。
因此，描述性分析构成了许多企业日常报告的核心。年度收入报告是描述性分析的经典例子，还有库存、仓储和销售数据等其他报告，这些报告可以轻松汇总，并提供公司运营的清晰快照。另一个广泛使用的例子是社交媒体和谷歌分析工具，它们根据点击和点赞等事件的简单计数来总结某些分组。
虽然描述性数据有助于快速发现趋势和模式，但分析有其局限性。孤立地看，描述性分析可能无法给出全貌。为了获得更多的见解，你需要更深入地研究。
预测分析
预测分析是一种更先进的数据分析方法，它使用概率来评估未来可能发生的事情。与描述性分析一样，预测分析使用数据挖掘，但它也使用统计建模和机器学习技术，根据历史数据确定未来结果的可能性。为了进行预测，机器学习算法利用现有数据，并试图用尽可能好的猜测来填补缺失的数据。
这些预测可以用来解决问题和确定增长机会。例如，组织正在使用预测分析来防止欺诈，方法是寻找犯罪行为模式，通过发现交叉销售机会来优化营销活动，并通过使用过去的行为来预测哪些客户最有可能拖欠付款来降低风险。
预测分析的另一个分支是深度学习，它模仿人类的决策过程，做出更复杂的预测。例如，通过使用多个级别的社会和环境分析，深度学习被用于更准确地预测信用评分，在医学领域，它被用于对MRI扫描和X射线等数字医学图像进行排序，为医生诊断患者提供自动预测。
规定性分析
虽然预测分析向公司展示了其潜在行动的原始结果，但规定分析向公司显示了哪种选择是最好的。
规定分析领域大量借鉴了数学和计算机科学，使用了各种统计方法。
尽管与描述性和预测性分析密切相关，但规定性分析强调可操作的见解，而不是数据监控。这是通过从一系列描述性和预测性来源收集数据并将其应用于决策过程来实现的。然后，算法创建并重新创建可能的决策模式，这些模式可能以不同的方式影响组织。
规范性分析之所以特别有价值，是因为它们能够根据不同的未来情景来衡量决策的影响，然后建议实现公司目标的最佳行动方案。
使用规范分析的商业效益是巨大的。它使团队能够在做出决策之前查看最佳行动方案，从而在实现最佳结果的同时节省时间和金钱。
能够利用规范性分析的力量的企业正在以各种方式使用它们。例如，规定性分析允许医疗保健决策者通过为患者和提供者推荐最佳行动方案来优化业务结果。它们还使金融公司知道如何降低产品成本，以吸引新客户，同时保持高利润。
以数据为导向的未来
尽管在决策中使用数据分析有明显的好处，但许多组织仍然缺乏优化数据分析所需的技能。
数据分析是一门复杂的学科。目前，不到四分之一的企业将自己描述为数据驱动型企业，《福布斯》报告称，几乎所有企业都认为管理非结构化数据的需求是其组织的一个问题。
能够操纵和解释数据的商业专业人员的技能差距越来越大。
ThoughtSpot首席执行官苏迪什·奈尔（Sudhesh Nair）表示：“2021及以后的企业最理想的人选将是一个既能理解数据又能说数据的人，因为在短短几年内，数据素养将成为雇主的需求和期望。那些想取得成功的人现在正在获得这些人才。”。
