如何为高级分析管理数据
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-04-08
统计技术（78％）仍然是当今分析的，但有趣的是随着企业寻求预测业务成果并根据这些预测动态调整其响应，预测性分析（65％）和机器学习（53％）迅速兴起（TDWI，《高级分析数据管理》，能够个性化报价，阻止欺诈者走上正轨并在设备发生故障之前防止设备故障是许多企业的新规范，有了各种各样的AA工具，还有无数种方法可以管理其中的数据，高级分析数据管理报告显示，有75％的受访者同意，数据管理要求因各种形式的高级分析而异，考虑到分析方法的多样性，不可避免的是，整个分析方法的数据需求也高度不同，根据分析需求量身定制数据管理是一个增加分析投资价值的机会。
高级分析所需的三大数据管理功能，成功进行高级分析所需的三大数据管理功能包括：
数据整合85％
数据仓库85％
数据质量80％
具有包含这些顶级功能的灵活数据架构
可让您在利用现有投资的同时响应新的数据需求，像工具主数据管理，数据虚拟化，以及元数据管理可与这些挑战帮助，会见了很多关于报告中所列的其他能力，还有趣的是，发现传统数据仓库非常适合报告，但对于AA却不那么适合，您可能会问报告和AA有什么区别？ 高级分析数据管理报告中的受访者同意，报告和分析是不同的做法（正确率为79％，也许为9％）。
报告的重点是定期跟踪知名实体和简单量化
分析更多是一种面向发现的数据探索，以发现以前未知的相关性或趋势。即使单个用户同时使用报告和分析，他们也倾向于像“戴不同的帽子”一样，回到传统的数据仓库为何可以用于报告，但又不是非常适合机管局的原因，标准业务报告依赖于关系数据（在当今大多数情况下都位于典型的关系数据库中），而某些现代形式的运营报告（例如，统计网站点击次数，解析企业服务器日志，对非结构化来源中的实体进行统计的报告）则依赖于与关系范式相比，更多的是数据挖掘或自然语言处理方面的内容，重要的是要知道公司的发展方向，以便为将来的任何潜在需求做好准备。
几乎有一半的组织仍完全依赖本地解决方案
令人惊讶的是，有一半（49％）的企业仍拥有专有的本地系统，其中28％被列为“越来越多的混合”，只有12％的组织在本地和云中以相同剂量托管其解决方案《高级分析的数据管理》，如果您的云之旅停滞不前，您不会感到难过对吧？但是他们确实要求受访者说出三年后的状况，只有8％的人仍在本地进行响应，因此现在就进入云计算以保持竞争力。
他们发现用户可以使用各种数据平台和工具（包括本地和云）对AA进行数据管理
数据仓库（本地为81％，云为43％），
数据集成平台（68％的本地，32％的云），
数据湖（本地为43％，云为29％）
分析工具（本地为81％，云为42％）
更多证据表明基于云的数据
数据平台工具已经建立并在增长，用于高级分析的数据管理，如果您的企业要专门针对高级分析量身定制数据管理，那么主要障碍将是什么？数据治理达到60％，已实现现代化，以涵盖其他数据平台和AA用例，维护的真实版本，准确率为53％，现代化数据仓库（初是为报告而建），以处理48％的AA数据，自助数据实践，包括商业友好的数据语义，易于使用的自助数据工具（58％）和用于简化集成的数据准备（58％）。
您如何应对这些障碍并为您的特定AA用例找到合适的数据管理解决方案？
在报告中，引入了其“高级分析数据管理”方法，以帮助您将AA解决方案与正确的数据管理解决方案配对，在调查受访者中排名靠前的是，他们一致认为，由于数据访问更好（68％），有可能产生更好的运营决策，受访者评论了数据管理对成功的AA计划的重要性：
良好的数据管理意味着良好的数据质量，这与AA的质量和成功有100％的关系。
数据管理增加了我们数据资产的价值。
数据管理需要提供质量基础，以降低AA返回不完整或不准确结果的风险。