數據分析，也稱為數據洞察力，是一個蓬勃發展的行業，也是一個不斷增長的 IT 部門。在云計算的世界里，數據為王，隨之而來的是利用信息推動業務決策和規劃未來戰略的無限可能。

要成為大數據的領導者，收集、處理和轉換數據集是必不可少的。企業使用 AI 例程創建智能工作流程，數據科學家使用復雜的建模程序處理結果。如果沒有云計算，這一切都不可能實現。因此，加入我們，探索利用云中數據的最具創新性的方法。

數據

數據分析幾乎適用于任何行業，但營銷和零售是兩個依賴準確數據而蓬勃發展的行業。公司需要使用客戶數據來確保他們在正確的時間和地點向正確的客戶提供正確的產品或服務。收集數據相對簡單；然而，根據收集的數據創建準確的信息是一項巨大的挑戰，需要熟練的數據科學家團隊和訓練有素的學習模型。

作為消費者，我們在商店和網上為我們最喜??歡的品牌創建數據。我們的行為會根據地方和國家事件發生變化。以 COVID-19 為例；大流行期間客戶的購買習慣發生了根本性的變化，促使客戶在線上購物。消費者已經度過了大流行病，但現在正面臨生活成本危機的挑戰。

如今，企業必須快速做出關鍵決策，而數據可以洞察客戶的態度和行為。這些知識使您的企業在留住和吸引新客戶時占據上風。您可能想知道如何訪問大數據。這里有幾種途徑可供探索。

購買數據集：您知道您可以簡單地從全球規模的數據企業購買這些數據嗎？全球有多家數據收集機構，例如CACI International Inc。可供購買的數據集，包括任何可靠的信息，例如客戶習慣和行為、地理人口統計細分工具、金融服務以及數字、生活方式和態度特征。

創建您自己的數據集：幾乎所有企業都至少有一個包含有關其客戶、銷售等信息的數據庫。那些在數據分析方面投入大量資金的企業將收集各種數據，可能是使用點擊流數據從他們的網站或調查、銷售訂單、退款和退貨。這是我們看到云中數據顯著增長的地方，因為企業將這些 CPU 密集型工作負載卸載給云提供商。

見解

您可以從經過訓練的數據集中獲得什么樣的見解？可能性是無限的，但以下是企業可能需要的一些標準數據洞察力：

購買習慣：了解客戶購買的方式和原因是一項關鍵的業務需求。它使您能夠創建有效的廣告活動并定制定制的營銷策略。此外，準確的數據集將使您能夠發現客戶在哪里購物、他們購買什么以及他們購買某些產品和服務的原因。

客戶參與：經過訓練的數據集可以通過了解客戶互動和偏好并預測未來行為，發現客戶如何在物理和數字環境中與您的品牌互動。

人口統計洞察：此類數據對于了解您所服務的人群至關重要；共享的見解包括性別、位置、職業和年齡。此數據使您能夠定位高價值客戶并了解誰與您的業務進行交互。

客戶獲取成本：這是了解讓客戶購買您的產品的成本的過程。考慮營銷成本、廣告支出、薪水、運行費用和傭金。

營銷洞察：企業依靠營銷來獲得有關產品和服務的信息。廣告可能成本高昂，因此了解活動的范圍至關重要。了解活動產生了多少新業務、與活動互動的人口統計數據以及成功的活動平臺。

蒙特卡洛模擬：影響客戶旅程的因素不計其數。該模擬器計算可能影響客戶購買的可能性和選項，并確定事件發生的概率。它可以幫助預測失敗。

因素分析：這種數據縮減技術采用大量數據集，并將它們縮小為一個更小、更準確的數據集，具有可操作的洞察力，使數據沿襲更直接地可視化數據趨勢和習慣。

我們只是觸及了數據洞察的皮毛；毫不夸張地說，可能性是無限的。其他常見示例包括使用數據來預測欺詐、信用違約風險和客戶分析。此外，可用的模擬數量每天都在增加；其他聯合分析工具有回歸分析、隊列分析、聚類、時間序列和情緒分析。

行動

云計算為數據分析和洞察打開了大門。云存儲為您的數據庫、數據集和經過訓練的數據提供了無限空間，并且云計算可按需提供以處理數字和處理數據立方體。盡管在本地執行這種類型的數據建模具有挑戰性，因為您總是會受到基礎設施規模的限制，但您可以根據需要在云中充分利用或盡可能少地利用。

數據組織在法規遵從性方面更加頭疼，需要考慮 HIPAA 和 HITRUST 等法規。云服務提供商與他們的客戶密切合作，以確保他們遵守必要的合規性和監管準則。因此，他們為數據公司樹立了先例。