检查数据集以得出收集到的信息的过程称为数据分析。它涉及多种技术和加工方法的结合。这些技术使用集成自动化的专门系统和软件。

数据科学家在他们的研究活动中使用这些技术。企业使用数据分析技术来做出明智的决策。它使他们能够了解他们的客户，评估广告投放量和开发产品回报率。简单地说，企业使用数据分析来提高绩效。

数据分析还使组织能够使用他们的数据来获取新的机会。这反过来又有助于更明智的业务行动、更高效的运营和更高的利润。

在数据分析之前，商业智能解决方案用于提取和加载数据。挑战在于数据库技术无法同时处理许多数据流。因此，它无法实时更改输入信息。报告工具也不能处理关系查询以外的任何事情。

但随着大数据解决方案的进入，组织现在可以做出更好的决策。

软件在大数据分析中的作用

大数据分析软件使用户能够深入了解从大数据集群收集的大型数据集。这些工具使组织能够消化数据趋势、异常和模式。

大数据分析使软件开发公司能够了解什么可行，什么不可行。在软件开发过程中，大数据分析在发现趋势和模式方面发挥着重要作用。这使开发人员能够开发出适合用户的产品。

数据分析使软件开发人员能够根据用户与软件的交互方式分析软件的每个功能。人类可以手动做到这一点，但这可能会花费很多时间。有了自动化的软件测试，这就允许组织使用自动完成测试的软件工具。

为了提高生产力，组织应该让团队成员学习自动化测试。

组织必须能够自动运行测试，有效地管理测试数据，并提高整体软件质量。自动化测试使这一切成为可能。

这就像一个质量保证措施。但是，它必须涉及整个软件开发团队的承诺。

自动化测试有很多好处。它既要处理繁琐的案件，也要处理广泛的案件。它还能处理重复性的任务。这反过来又降低了业务成本、节省了时间并提高了准确性。

有许多自动化测试工具，您正在执行的任务决定了您将使用的工具。一些自动化测试工具是Mabl、TestProject、TestingWhiz、Selenium、testm和Squish。这些工具允许组织以最少的人力来执行任务。

现在让我们详细讨论一下自动化在大数据分析中的作用。

1. 透明化

数据透明化意味着数据不仅可供分析师和高层使用，而且可供所有人使用。这使员工能够理解他们正在访问的数据。他们还能够影响商业决策并扩大机会。

分析和数据科学曾经是专门为专家准备的功能。但现在用户可以在合适的分析自动化平台的帮助下分析数据。

如果你从事人力资源、市场营销或财务分析等职位，你不得不求助于IT。另一种选择是聘请专家进行数据分析。今天，分析自动化已经增强了云计算和开源的能力。

那些支持数据透明化的人认为，企业对其数据保持透明非常重要。因为它给企业带来了竞争优势。

透明化的好处之一是它使员工能够进行自助分析。为了更好地使用数据，员工接受数据治理方面的培训。

透明化的局限性在于组织必须从零开始。他们需要软件来管理所有的数据。他们还被要求培训员工使用该软件。

2. 用户体验

用户体验得到认可已经有一段时间了。现在市场上有易于使用的手机应用程序和方便的功能。消费者现在可以享受B2B产品带来的更好的应用程序，而不是他们在B2C设置中体验到的。

用户更喜欢与他们的分析工具进行简单的交互。这正是他们通过自动化平台所得到的。这些分析工具给他们提供了他们需要的替代代码。

分析方面的专业知识不再是必须具备的要求。这是因为自动化工具能够让您轻松地从数据转移到见解。从创建宏到创建参数化分析应用程序。

自动化使用户能够专注于实践良好的数据叙述。这涉及到将数据元素以一种创建连贯叙述的方式放置。他们还可以专注于业务中最重要的见解。

当人们想到大数据趋势时，首先想到的是云计算。当云计算与大数据相结合时，用户体验得到了增强。许多品牌互动也通过数字服务发生。因此，组织必须提前更新。它们还应该以更快的速度提供新颖的产品和服务。

3. 提高数据质量

数据质量就是一切。如果您使用现有的数据来训练模型而不清理这些数据，那么您肯定会得到一个糟糕的模型。这种模式可能是好的。但是，如果您将低质量的数据放入其中，结果将不会令人满意。

使用低质量的数据会导致消费者对你失去信心。它还会对企业造成巨大的财务影响。据估计，质量差的数据每年对一个组织造成1500万美元的财务影响。

那么，如何定义什么是高质量数据，什么不是高质量数据呢?这个问题的答案取决于你想要解决的问题。

数据准备是识别数据质量问题的关键方面。它确保数据修复及时发生，这就是自动化的作用所在。数据分析师可以通过自动化减少他们在准备数据上花费的时间。

有几个产品可以自动执行数据收集、清理和其他任务。有了自动化过程软件，组织可以从不同的系统中提取数据。它还可以进行初始质量检查，并将数据汇编到单个文件中。数据质量是基于四个主要维度来衡量的：

1. 精确性

2. 一致性

3. 完整性

4. 及时性

RPA自动化了数据的数字化和收集，保证了数据的高质量。数据提取和同步是自动化数据管理的常用方法。除了提取和准备数据之外，自动化还提高了底层数据质量，从而避免手工数据输入带来的错误。

4. 来自任何系统的数据分析

一些组织依赖于没有API的遗留系统。这样做的问题是提取数据进行分析所带来的挑战。它也经常需要手工工作。

组织可以将分析工具的数据范围扩展到没有API的遗留系统中。自动化使组织信息的提取和分析成为可能。它还可以将非结构化数据整合到单个数据源中，以便进行分析。

减少错误是RPA带来的好处之一。错误少了，就能提高客户满意度。RPA还使数据分析人员缩短加班时间，提高效率。另一个优点是，由于RPA，用户可以以更快的速度获得所需的见解。

5. 更智能、更负责、更可扩展的人工智能

数据专家知道，具有自动化的数据和平台功能可以提供良好的结果。为了更好的学习算法，组织需要更智能、负责任、可扩展的人工智能。因此，组织必须弄清楚如何扩展技术。

因为传统的人工智能技术依赖于历史数据，它们可能不相关。由于疫情改变了企业的运营方式，人工智能只能使用更少的数据技术和自适应机器学习。

6. 提高了生产率

在自动化之前，当涉及到大数据分析时，员工常常自己做很多事情。随着科技时代的变化，他们现在可以把这些任务交给电脑来完成。这使得工作完成得更快，也更准确，并节省了组织的资金。

一般来说，自动化让员工有时间处理复杂的任务。他们还能够根据自动化数据开发新的行动方案。

可以肯定地说，大数据分析的自动化会带来新产品，并对现有产品进行调整。这使得它们更实惠，更有用。这增加了组织在市场上的竞争优势。

最终的想法

在数据分析中集成自动化对组织来说非常重要。在当今世界，数据分析的自动化是朝着提高员工效率迈出的一大步。由于自动化，数据分析也变得更容易获得，获取的成本效益也更高。

本文转载自 大数据分析：自动化的作用- 雪兽软件

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