檢查資料集以得出收集到的資訊的過程稱為資料分析。 它涉及多種技術和處理方法的組合。 這些技術使用整合自動化的專用系統和軟體。
資料科學家在他們的研究活動中使用這些技術。 企業使用資料分析技術來做出明智的決策。 它使他們能夠了解他們的客戶、評估廣告展示位置並開發產品退貨。 簡而言之，企業使用資料分析來提高績效。
資料分析還使組織能夠利用其資料來尋找新的機會。 這反過來又有助於更明智的業務行動、更高效的運營和更高的利潤。
在資料分析之前，商業智慧型解決方案用於提取和載入資料。 挑戰在於資料庫技術無法同時處理多個資料流。 因此，它無法實時更改輸入資訊。 報告工具也無法處理關係查詢以外的任何內容。
但隨著大資料解決方案的出現，組織現在可以做出更好的決策。
大資料分析軟體使使用者能夠深入了解從大資料集群收集的大型資料集。 這些工具使組織能夠消化資料趨勢、異常和模式。
大資料分析使軟體開發公司能夠了解哪些有效，哪些無效。 在軟體開發過程中，大資料分析在發現趨勢和模式方面發揮著重要作用。 這使開發人員能夠開發適合其使用者的產品。
資料分析使軟體開發人員能夠根據使用者與軟體的互動方式來分析軟體的每個功能。 人類可以手動執行此操作，但可能需要很多時間。 通過自動化軟體測試，這允許組織使用自動化測試的軟體工具。
為了提高工作效率，組織應該讓團隊成員學習自動化測試。
組織必須能夠自動執行測試，有效地管理測試資料，並提高整體軟體質量。 自動化測試使這成為可能。
這就像一種質量保證措施。 但是，它必須涉及整個軟體開發團隊的承諾。
自動化測試有很多好處。 它處理繁瑣和廣泛的案件。 它還可以處理重複性任務。 這反過來又降低了業務成本，節省了時間，並提高了準確性。
有許多自動化測試工具，您正在執行的任務決定了您將使用哪種工具。 一些自動化測試工具包括 MABL、TestProject、TestingWHIZ、Selenium、TestM 和 Squish。 這些工具使組織能夠以最少的人力執行任務。
現在讓我們詳細討論自動化在大資料分析中的作用。
1.玻璃化。
資料透明度意味著資料不僅可供分析師和高管使用，而且可供所有人使用。 這使員工能夠理解他們正在訪問的資料。 他們還能夠影響業務決策並擴大機會。
分析和資料科學曾經是為專家設計的功能。 但現在使用者可以借助合適的分析自動化平台來分析資料。
如果您從事人力資源、營銷或財務分析等職位，則必須求助於 IT。 另一種選擇是聘請專家進行資料分析。 如今，分析自動化增強了雲計算和開源的能力。
那些支援資料透明度的人認為，企業對其資料保持透明非常重要。 因為它為企業提供了競爭優勢。
透明度的好處之一是它使員工能夠進行自助分析。 為了更好地使用資料，員工接受了資料治理方面的培訓。
透明度的侷限性在於組織必須從頭開始。 他們需要軟體來管理所有資料。 他們還被要求培訓員工使用該軟體。
2.使用者體驗。
使用者體驗已經得到認可一段時間了。 現在市場上有易於使用的手機應用程式和便捷的功能。 消費者現在可以享受 B2B 產品附帶的比在 B2C 設定中體驗到的更好的應用程式。
使用者更喜歡與他們的分析工具進行簡單的互動。 這正是他們通過自動化平台得到的。 這些分析工具為他們提供了所需的替代方案**。
分析方面的專業知識不再是必須的。 這是因為自動化工具可以輕鬆地從資料轉向見解。 從建立巨集到建立引數分析應用程式。
自動化使使用者能夠專注於實踐良好的資料敘述。 這涉及以一種建立連貫敘述的方式放置資料元素。 他們還可以專注於業務中最重要的見解。
當人們想到大資料趨勢時，首先想到的是雲計算。 當雲計算與大資料相結合時，使用者體驗得到增強。 許多品牌互動也是通過數字服務進行的。 因此，組織必須提前更新。 他們還應該以更快的速度提供新穎的產品和服務。
3.提高資料質量。
資料質量就是一切。 如果使用現有資料來訓練模型而不對其進行清理，則最終肯定會得到乙個糟糕的模型。 這種模式可能很好。 但是，如果將低質量的資料放入其中，結果將不盡如人意。
使用低質量的資料會導致消費者對您失去信心。 它還可能對企業產生巨大的財務影響。 據估計，低質量的資料每年對乙個組織造成1 500萬美元的財務影響。
那麼，如何定義什麼是高質量資料，什麼不是？這個問題的答案取決於你要解決的問題。
資料準備是識別資料質量問題的關鍵方面。 它確保及時進行資料修復，這就是自動化的用武之地。 資料分析師可以通過自動化減少他們花在準備資料上的時間。
有幾種產品可以自動執行資料收集、清理和其他任務。 借助自動化流程軟體，組織可以從不同的系統中提取資料。 它還可以執行初始質量檢查並將資料編譯到單個檔案中。 資料質量基於四個主要維度進行衡量：
1.準確性。
2.一致性。
3.完整性。
4.及時。
RPA 可自動實現資料的數位化和收集，確保資料質量。 資料提取和同步是自動化資料管理的常用方法。 除了提取和準備資料外，自動化還可以提高基礎資料的質量，從而避免手動資料輸入帶來的錯誤。
4.來自任何系統的資料分析。
一些組織依賴於沒有 API 的舊系統。 這樣做的問題是提取資料進行分析的挑戰。 它通常也需要手動工作。
組織可以將分析工具的資料範圍擴充套件到沒有 API 的舊系統。 自動化使提取和分析組織資訊成為可能。 它還可以將非結構化資料合併到單個資料來源中進行分析。
減少錯誤是 RPA 的優勢之一。 通過減少錯誤，您可以提高客戶滿意度。 RPA 還使資料分析師能夠減少加班時間並提高效率。 另乙個優勢是，借助 RPA，使用者可以更快地獲得所需的見解。
5.更智慧型、更負責任、更具可擴充套件性的 AI。
資料專家知道，擁有自動化資料和平台功能可以帶來良好的結果。 為了獲得更好的學習演算法，組織需要更智慧型、更負責任和可擴充套件的 AI。 因此，組織必須弄清楚如何擴充套件技術。
由於傳統的人工智慧技術依賴於歷史資料，因此它們可能不相關。 隨著大流行改變了企業的運營方式，人工智慧已經能夠使用更少的資料技術和自適應機器學習。
6.提高生產力。
在自動化之前，在大資料分析方面，員工經常自己做很多事情。 隨著技術時代的變化，他們現在可以將這些任務交給計算機。 這使得工作更快、更準確地完成，並為組織節省資金。
一般來說，自動化讓員工有時間處理複雜的任務。 他們還能夠根據自動化資料制定新的行動方案。
可以肯定地說，大資料分析的自動化將導致新產品和對現有產品的調整。 這使它們更實惠和有用。 這增加了組織在市場上的競爭優勢。
在資料分析中整合自動化對組織來說非常重要。 在當今世界，資料分析的自動化是提高員工效率的一大步。 由於自動化，資料分析也變得更加容易獲得和具有成本效益。
本文**來自Snow Beast Software。
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