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数据集成是数据分析中的关键要素吗?

数据集成成为数据分析关键要素的五个原因是: 数据集成改进了组织的数据管理,是分析的第一步。 数据集成提高了分析作业的输入数据的质量。 数据集成将信息存储在单个存储库中,以便在分析期间轻松访问。 数据集成节省了时间和精力,可用于更高级别的分析活动。 数据集成为业务用户提供反向 ETL 来运行分析工作负载。 IDC 和 Tableau 的研究表明,83% 的 CEO 表示他们希望自己的公司“更加由数据驱动”。研究发现,数据驱动的组织观察到了许多积极的影响,从更快的上市时间到更多的新客户。 当然,成为一家真正的数据驱动型公司说起来容易做起来难,而数据分析就是实现这一目标的方法。利用数据分析的结果,组织可以了解如何在多个层面上改进其业务: 优化他们的业务流程 创建更具说服力的营销活动 留住更多员工 提供更好的客户个性化 然而,如果无法轻松访问和分析数据,即使是最强大的数据分析计划也会失败。这就是数据集成的用武之地: 有效地从各种来源提取信息 精炼它 收集它以便更容易理解和挖掘见解 您的组织是否正在寻求构建数据集成和数据分析管道?在本文中,我们将讨论数据集成和分析,以及为什么数据集成是任何数据分析工作流程的关键组成部分。

什么是数据集成?

数据集成 (有时称为数据摄取)是将来自不同位置的多个数据源和数据集组合到一个集中式存储库中的实践。这通常是通过结构化数据集成过程来完成的,例如 ETL(提取、转换、加载): 首先 从各种不同的源系统和软件中提取信息。 然后,提取的数据 从其源格式进行转换 ,以适应目标模式。 转换后的数据最终 加载到数据仓库 等目的地 ,提供统一的信息视图,以便于访问和数据分析。 相关阅读:数据摄取与 ETL:差异以及如何利用两者 每个组织  巴林电话号码列表 在数据集成过程中消耗的企业数据内容会有所不同。例如,电子商务企业主要对客户数据感兴趣,而其他公司主要处理特定类型的数据,例如医疗保健数据或物联网(IoT)数据。 这些不同的来源可能包括内部数据库和文件,以及外部网站和资源。在数据集成过程中您可能会使用的一些不同系统包括: 关系型和非关系型(SQL 和 NoSQL)数据库 CRM(客户关系管理)软件 ERP(企业资源规划)软件 用于营销、电子商务等的 SaaS(软件即服务)工具。 尽管数据仓库是数据集成管道最常见的目的地,但它绝不是唯一的可能性。

什么是数据分析?

数据分析 是处理原始数据并将其转换为隐藏见解的过程,以便组织成员可以做出更明智的业务决策。以下是四种类型的数据分析: 描述性分析 试图描述和总结过去发生的事件。 诊断分析 旨在识别问题、错误和异常(例如,检测错误、欺诈或网络攻击)。 预测分析 使用当前和历史数据来做出更准确的预测。 规范性分析 寻找组织可以在决策中使用的可行建议。 员工通常以“数据分析师”或“数据科学家”的头衔来执行数据分析任务。这些人员承担许多工作职责,识别相关数据源、构建分析 EU Email List 模型以及通过报告和可视化提供结果。 “数据分析”和“商业智能”这两个术语经常组合使用,甚至作为同义词使用。毫无疑问,这些概念之间存在大量重叠。然而,当谈到 商业智能与数据分析的问题时,我们通常会做出几个关键的区别: 商业智能侧重于更直接的“什么”问题)。因此,商业智能通常属于描述性分析的范畴。数据分析侧重于更开放式的“为什么”问题(例如,“为什么这些产品如此成功?”)。 商业智能通常会产生更多事实和/或定量结果,例如数字、百分比或定义的实体。