关键词：
随着数据分析计划被越来越多的接受，组织将从传统的报告转移到更高级的实时分析解决方案。随着数字化转型和数据驱动的组织变得越来越重要，公司内的数据分析程序将会迅速发展。
一、简化，协作并做更多事情
当今的顶级数据分析解决方案简化了过去非常复杂的过程。简化大数据生态系统（例如Spark和Hadoop）中的端到端分析生命周期，使您可以大规模使用数据科学技术。在大数据分析项目上跨数据科学，业务线和IT团队进行协作可提高整个组织的效率和生产力。
二、查找异常并采取措施
在核心业务系统内部和边缘都分析大量流数据，使您能够发现异常，做出决策并在影响点采取行动。随着数据量的不断增长，能够实时分析，过滤，汇总并获得洞察力，使您能够在异常成为大问题之前就找到它们。
三、运营，监控，管理和信任
许多组织都在努力使分析操作化。随着数据的漂移和模型的衰减，能够在边缘或直接在核心业务系统中保留，刷新和自动部署新的分析模型，可让您了解可信赖的结果并采取行动。
四、将智慧与行动联系起来
借助对任何地方所有数据的完全可见性，您的组织可以基于实时，可行的见解和情报做出最佳决策。通过将分析融入业务并自动化决策来改善业务成果。通过具有内置，连续反馈的闭环解决方案，改进现有业务和构建智能化的决策系统。
五、快速正确的回应
在不到一秒钟的时间内响应事件，并确保合适的人员在正确的时间采取正确的行动，以快速纠正问题。使用微服务来实现边缘评分和基于开放源技术的占用空间很小的现代无服务器应用程序。
数据分析的影响
正确利用数据分析，可以成为竞争优势的来源。着眼于数据分析的组织可以推动数字化转型，改善客户体验并创建数据驱动的公司文化。使用数据分析，组织可以识别新的商机并使用见解来确定操作的优先级并创建新的收入来源。
为了利用数据分析可以为组织提供的价值，公司必须考虑每个业务决策的数据，以优化结果并推动更明智的决策。
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数据分析的最佳应用方向
1、检测异常
2、管理客户数据
3、管理风险
4、检测欺诈
5、个性化和定制
6、进行市场调查
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