【情报课堂】数据情报与数据分析

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“数据情报”和“数据分析”这两个术语供任何希望利用信息力量的现代企业使用。问题是是否掌握了什么是数据情报和数据分析，更重要的是，它们对职业生涯意味着什么？

数据情报的第一步是收集信息。但是，必须采取一些重要步骤才能将收集到的数据转化为可读，可操作且功能强大的数据。这就是数据情报和数据分析发挥作用的地方，最成功的组织知道如何利用这两者来实现其数据战略。

在本文中将探讨数据情报和数据分析之间的差异，实现业务转型的能力，以及如何帮助数据更有效、更专业。

什么是数据情报？

向 10 个不同的数据专家询问数据情报定义，可能会得到 10 个略有不同的答案。

通常，数据情报是将原始数据转化为数据见解的做法。或者，更简单地说，这是使数据有用的过程。

在实践中，将原始数据转换为易于理解的图表和图形。人工智能驱动的进程，扫描庞大的数据集，只提取最有用和最相关的信息。毕竟，现在处理如此庞大的数据集合，以至于期望一个甚至许多人来梳理所有这些并确定其含义是不现实的。

但是，一旦数据情报被应用到使原始数据更有用，数据分析又从何而来呢？

数据情报和数据分析之间有什么区别？

数据情报有时被描述为拥有的所有数据的集合。但这并不完全准确。毕竟，一个两岁的孩子看着写着ABC的黑板上有数据，但这并不意味着幼儿对这些数据有情报，除非他们特别先进，否则他们无法从这些字母中得出意义。

数据情报是以对决策者和利益相关者有意义且可解释的方式呈现数据的过程。此过程可以使用AI，机器学习或两者的组合手动或自动完成。

另一方面，数据分析是分析数据以根据它告诉的内容进行预测并采取行动的过程。

这是另一种看待它的方式。数据情报收集和检查有关操作、事件和其他信息的数据，以确定过去发生的情况以及原因。数据分析使用相同的数据，并应用数据科学和分析技术来预测未来会发生什么，然后根据这些数据做出业务决策。

假设企业上个季度推出了一款产品，而该产品发布的销售额刚刚到来。拥有有关销售了多少个产品单元、销售地点和购买者数量的定量数据，以及定性信息，例如买家留下的有关您的产品的评论、支持它的营销活动以及其他相关数据。这些都是具有高度业务价值的重要信息。

在这种情况下，数据情报将涉及查看所有这些历史数据，并确定“A，B和C是我们上个季度销售产品数量的原因，而X，Y和Z是此次发布的重要收获。

数据分析将采用所有这些信息，以及有关您运营所在市场的更多最新数据，以便对未来进行预测并采取行动，以便能够在下个季度销售更多产品。

数据情报使用案例

来看一个数据情报在工作中的真实示例：

某个大型组织正在寻求提高透明度并降低可持续能源投资者的风险，这是一项具有全球影响的重要使命。他们使用数据情报来创建机器学习模型，这些模型不断将电力公司的过去价值与当前业绩进行比较，以创建最新的风险评估，供投资者用于决策。

深度学习是数据情报的一个重要方面，这个用例也说明了数据管理的一个重要方面——安全性。对于处理大量潜在敏感数据（如投资者数据）的公司来说，数据访问控制至关重要，并且需要保持对数据的访问安全并受到仔细监控。

数据分析使用案例

在现实世界中，数据情报与数据分析相比如何？

考虑一家制造公司，该公司寻求最大限度地减少由于损坏，维修，错误和零件交付等待时间而导致的设备停机时间。借助数据分析的强大功能，机器学习算法可以组合设备制造、型号和年份、日志条目、传感器数据、错误消息和使用率等数据，以开发一个系统，预测某些机器何时需要维护 ，在它们发生故障之前。

这种数据分析的使用有助于优化维护计划，减少机器停机时间，并最大限度地减少因生产延迟而导致的利润损失。

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原文始发于微信公众号（情报分析师）：【情报课堂】数据情报与数据分析