創新的普及所帶來的分析資料處理和資料民主化措施的進步，組織可以利用資料完成比以往更多的工作。
運算能力的進步、創新的數據處理方法和更廣泛的雲端採用加速了這些趨勢，將數據置於業務決策的最前沿。
讓我們來看看最近的技術創新
和新流程如何改變資料分析和分析處理系統的未來。
目錄
什麼是分析數據？
分析處理系統如何運作？
分析資料庫：入門
分析資料庫的優點
分析數據與操作數據
收集分析資料：最佳實踐和方法
資料收集方法
數據收集挑戰
處理分析資料：關鍵技術
數學與統計分析（選）
可視化和基於圖形的技術（選擇）
人工智慧與機器學習技術（選）
確保分析資料的資料安全和隱私
什麼是分析數據？
分析資料是一個術語，表示組織的事務或營運資料的基於時間的綜合視圖。與專注於記錄事件的事務處理相反，分析資料處理的全部內容是分析資料。
分析數據提供關鍵業務事實
的概述，幫助團隊深入了解過去的業務績效，並針對未來做出明智的、數據驅動的決策。正如您所期望的，前者由描述性和診斷性分析提供支持，後者則使用預測性和規範性分析。
公司使用分析數據來建立報告和儀表板，這些報告和儀表板有望為非技術用戶提供整個組織內數據驅動的見解，從而推動數 菲律賓 WhatsApp 號碼數據 據驅動的決策。資料民主化趨勢沒有任何停止的跡象，並影響了大型組織用來處理日益增長的資料孤島化的方法。
分析處理系統如何運作？
分析處理通常依賴儲存大量業務指標或歷史資料的系統，主要是物件儲存。分析師可以在特定時間點對該資料的快照進行分析。這些數據最好使用數據版本控制系統進行管理（如果您願意，可以使用 git 獲取數據）。
但是分析引擎如何準備好資料進行分析呢？組織如何將營運數據轉化為分析數據？
一切都始於數據工程團隊開發的數據管道。如今，您通常會看到 ETL 管道，這些管道從作業系統中提取數據，根據業務需求進行轉換，然後將其載入到資料倉儲或資料湖中。一旦到達那裡，數據就可以進行分析了。管道通常在編排系統中進行管理。
分析資料庫：入門
分析資料庫（也稱為分析資料庫）在設計時就考慮到了高效能。這裡的目標是為團隊提供快速的查詢回應時間和進階的資 向朋友展示個人亮點的願望促使更 料分析。分析資料庫軟體可以快速分析大量數據，比傳統作業資料庫快 1000 倍，可滿足要求嚴苛的分析工作負載。
為此，分析資料庫比傳統資料庫更具可擴展性。它們通常採用列式資料庫的形式，可以快速向硬碟儲存寫入資料或從硬碟儲存讀取資料。這種能力使他們能夠縮短反應時間。
分析資料庫的特點是基於
列的儲存、壓縮資料的記憶體載入、儲存和計算的分離以及跨各種特徵搜尋資料的能力。
分析資料庫由各種類型的 迴聲資料庫 資料組成，具體取決於用例。例如，專注於市場數據的資料庫將包括金融市場的歷史價格和交易量數據。組織可以使用它來評估交易技術。
分析資料庫還可以包括：
交易數據（通常用於更好的客戶定位和行銷）
感測器資料（預測性維護用例）
自然語言數據（用於社交媒體的情感分析）
流程數據（其分析有助於識別流程中的瓶頸或更好地了解物流）
分析資料庫的優點
列式資料儲存－與基於行的資料庫相反，基於列的資料庫架構可以超快速地處理列內的大量資料點。
高效的資料壓縮－列式設計為更有效率的資料壓縮版本打開了大門，從而最大限度地提高了資料庫的容量和速度。
分散式工作負載– 在分析資料庫中，資料儲存在一組稱為節點的機器上。由於資料儲存在獨立且平行的伺服器上，因此使用者可以全面執行查詢。這使得能夠有效率地處理大量數據。
分析資料庫的其他優點包括水平規模的可擴展性、相容性以及先進的數學和統計功能。