未来的企业要胜出 做好商业智能化 比业务本身更重要

随着智能化决策逐渐受到重视，不论行业和企业规模大小，数据分析和可视化已成为企业建立竞争优势的关键。

各行各业的企业都在积极收集、存储和分析来自不同格式的数据。为了在商业智能化竞争中脱颖而出，利用数据驱动的决策变得至关重要。数据分析和可视化技术的迅速发展促使企业和个人迫切希望借助正确的技术选择来加速业务成功。

创业者们需要仔细评估他们所选择的语言、产品、架构和数据源是否正确，而个人则需确定自己是否正在学习能带来更好工作机会的正确技能。未能做出正确选择的人可能会面临被淘汰的风险，因为他们未能充分利用数据分析和可视化程序所提供的深刻洞察。

基于这一技术发展趋势，企业级服务商Zoomdata联合O’Reilly Media进行了一次智能商业现状调查，共有875名受访者分享了他们在使用这些技术方面的情况。在我们深入分析调研结果之前，让我们先来看看主要结论：

数据分析和可视化应用在制造业、金融服务和科技／软件公司中最为成熟。

这些技术通常被企业级用户和业务分析师所使用，他们依赖可视化仪表盘获取洞察，以优化业务流程并更好地了解客户。

关系型数据库仍是常见的数据源，尽管分析型数据库和Hadoop在大数据领域也很受欢迎。

企业对Python、SQL和关系型数据库的技能需求强烈。

Kafka和Spark正成为流数据技术的首选。

360度客户洞察是最常见的使用场景。

商业需求正引发业务流程的迭代。受访者来自各行各业，其中科技／软件、金融服务和医疗健康等领域占比较高。值得注意的是，小型企业在采纳这些新技术和业务流程方面表现出领导地位。

超过一半的受访者表示，他们使用数据分析来获得全方位的客户洞察，而43%的受访者则使用分析来优化业务流程。客户和业务流程是直接影响业务的关键因素，因此企业依赖数据分析和可视化工具进行决策。

在不同的行业中，数据分析和可视化的应用显示出特定的趋势。例如，在科技／软件、金融服务和零售等行业，360度客户洞察是主要的应用领域。而在医疗保健行业，医疗数据分析是重中之重。业务流程优化也是一个广泛应用领域，特别是在制造业和行业。欺诈检测和网络安全情报在金融服务和行业也备受关注。

当被问及“公司的大数据分析处于什么阶段”时，许多受访者表示已经开始将分析应用于工作的各个方面，而不仅仅是停留在初步探索阶段。这表明企业正积极利用数据分析和可视化技术来推动业务发展和创新。一、行业数据分析技术的广泛采纳与分布

在我们近期的调研中，揭示了各行业对数据分析技术的采纳程度及其背后的技术原理。令人惊讶的是，制造业行业在众多领域中率先采用了数据分析技术，高达26%的受访者表示他们的公司在多个方面已经广泛应用了这项技术。相比之下，行业在应用数据分析技术方面相对滞后，仅有7%的受访者表示其公司在多个领域已经采用了数据分析技术。行业也是选择“我们没有使用大数据分析技术”这一选项最多的行业，占比达到了33%，而科技／软件行业这一占比则最低。

二、介绍数据背后的技术原理

当我们深入了解数据来源的问题时，发现数据仓库／数据集市是最常见的数据来源途径，尤其在零售行业最为明显。而对于虚拟联合／糅合技术（即时混合数据而不移入仓库），它在医疗健康／医疗科技、科技／软件和行业的应用最为广泛。关系型数据库仍然是各行业的核心支柱，尤其在医疗健康／医疗科技行业的占有率高达39%。在大数据存储领域，金融服务和更倾向于使用分析型数据库，而零售和科技／软件行业则更多地采用云数据库存储。

三、大数据技术的流行与人才缺口

随着大数据技术的普及，人才缺口问题逐渐凸显。在我们对使用数据分析和可视化工具的技术人员的技能分析中，发现Python、SQL和关系型数据库的技能需求最为旺盛。行业最需要的是掌握Python的人才，其次是关系型数据库的专业人士。而医疗健康／医疗科技领域则最倚重拥有SQL技能的人才。

四、智能决策的价值探索

衡量大数据的价值有四个维度：准确性、实时性、多样性和数据量。其中，准确性被视为最重要的方面，因为它直接关系到数据分析结果的可靠性。多样性则表明数据分析必须结合多种来源和类型的数据，以提供更全面的见解。尽管实时性在整体评估中位列次要，但对于科技／软件和制造业而言，它却是最有价值的。这可能是因为这些行业需要快速响应市场变化，对数据的实时分析能够支持其快速决策。

五、总结与展望

随着智能化工具的广泛应用，大数据已经渗透到各个行业的日常工作中。这些工具为企业提供了丰富的信息支持，帮助业务分析师和管理人员做出更明智的决策。通过本次调研，我们希望能为各行业的企业提供一个关于大数据分析技术发展程度及采纳度的直观感受，为他们在未来采用新技术或拓展大数据相关应用提供参考。