数据智能与数据分析：释放商业潜力

数据智能和数据分析是提高业务效率的两个重要催化剂。数据智能帮助企业更好地理解其收集的数据以及如何帮助他们改善服务，而数据分析则检查数据并将其转化为洞察力，以帮助企业做出明智的决策。

要了解分析如何帮助企业，企业必须认识到数据分析可以提高效率和效力的多种方式。这就是为什么专业人士必须更多地了解如何使用数据分析来改善业务管理和绩效。圣博纳旺蒂尔大学的在线商业分析理学硕士学位解决了这个问题。这个完全在线的课程提供了关键技术及其在商业成功中的实用性的第一手经验。

本文讨论了数据智能和数据分析使企业的不同方面受益的九种方式。

数据智能和数据分析的定义
数据智能是指收集、处理和解释数据，以做出战略性和长期性的商业决策。它使用人工智能 (AI)、机器学习和预测模型等先进技术。例如，企业可以使用数据智能来了解新市场的潜力及其营销活动的可能影响。

另一方面，数据分析涉及使用数据来发现有价值的见解，帮助公司做出短期战术决策。这意味着数据分析可以：

描述性分析来显示已经发生的事情。
预测分析根据之前的活动来预测可能发生的情况。
规范分析可以建议可帮助企业实现预期结果的具体行动。
所有这些都有助于短期内取得业务成功。它还为长期战略提供信息，因为公司可以从数据中获得洞察力，为未来的行动提供指导。

数据智能和数据分析如何使企业的各个方面受益
这两种技术工具可以  Whatsapp 号码列表 通过多种方式彻底改变企业。这些方式包括战略规划、运营效率、客户关系管理等等。

战略规划 数据智能

战略规划定义了组织的长期愿景、 联盟营销：它是什么以及它如何运作 使命和目标。这也是制定政策和计划以帮助组织实现这些目标的过程。规划通常需要数年时间，公司的最高领导层（例如首席执行官和首席财务官）是核心。

在这种背景下，数据智能通过将各种数据综合成可操作的见解来增强公司的增长决策。

数据智能将原始数据转换为战略层面上可理解的叙述。非技术领导者能够比理解技术术语更好地理解呈现的数据。它使用预测分析等先进方法来处理来自不同来源的大型数据集。公司的数据可能包括市场趋势、客户行为和社会文化变化。数据智能分析这些复杂的层次并使用它们来预测未来结果。

例如
例如，一家制药公司可能正在考虑投资研究一种新型抗生素。传统方法需要人力资源来分析市场需求、监管条件和未来盈利能力， 澳大利亚号码 这可能需要时间。数据智能可以加快这一过程。它还可以使用机器学习算法来考虑诸如新出现的细菌菌株和人口健康趋势等变量。这可以预测新型抗生素的潜在成功，而且速度很快。

数据智能处理宏观层面的长期决策，而数据分析则更深入。数据分析将复杂问题分解为更小、更易于管理的查询。它为特定问题提供定量答案。