編譯/李代麗

如今，資料分析已成為企業的核心競爭力。越來越多的企業意識到，資料能為業務賦能。企業要想緊跟時代步伐，必須藉助雲計算、人工智慧、機器學習和邊緣計算等新一代資訊科技，提升資料分析能力。

問題是，重視資料分析雖然是主流應用趨勢，但在實際應用場景中，資料變化太快，企業很難高效地進行資料分析，這也是AIOps為什麼會和資料分析齊頭並進的根本原因。

AIOps為什麼會興起？

眾所周知，AIOps更多偏向於自動化運維，是將深度學習演算法和大資料的業務流程結合起來的一種運維管理方式。那麼，AIOps為什麼會被應用於資料分析領域？AIOps和資料分析到底是怎樣一種關係？答案其實非常簡單！那就是AIOps解決了資料分析的諸多難題，助力資料分析走向了更高階段。

首先，AIOps解決了資料分析的最大挑戰，實現了資料的豐富性。

其次，實現了應用現代化的轉型。隨著5G 和物聯網 （IoT） 的發展，使用者的資料量在不斷增加，基於傳統IT架構下的資料分析方法，已經無法滿足業務需求。而AIOps的出現，不僅從技術層面有效解決了資料分析難的問題，還極大地避免了資料孤島的出現。

其三，讓資料分析走向自治化。AIOps 帶來的最大好處是，助力資料分析邁向智慧化階段。過去，為了控制風險，一些應用系統會自動響應資料警報，但過度緊張，會讓應用出現警報疲勞的現象，導致大家對所有的警報視而不見。而以AIOps為核心構建的軟體解決方案，可以進一步明確哪些是必須要報備的事件，要實時響應；哪些是不太重要的異常處理，可以透過模式識別或者閾值警報等技術來過濾警報。

當然，除了在主流技術趨勢上要緊跟時代，具體的方式方法也很重要。

什麼是資料民主化？

這兩年，資料民主化也是資料分析的另一重要趨勢。那麼，什麼是資料民主化？資料民主化思維是怎麼流行起來的？我們有必要弄明白！

所謂 “資料民主化”，是指企業所有部門都可以訪問資料，而不僅僅只是最高管理層和 IT 團隊的專有能力。實際上，在企業數字化轉型過程中， 即使企業的整體技術水平比較低，也可以透過對資料的正確理解，透過新的自助式資料分析工具來解決。所以，有些時候，技術雖然很重要，但正確的方式方法是利用好一切技術的前提。

而資料民主化帶來的好處，顯而易見：

一個是，能更全面地瞭解客戶需求。資料民主化允許多個部門分析和利用資料集，這讓公司能更全面地理解客戶意圖和需求，也就是我們常說的“精準分析”。

另一個是，提高溝通效率。資料民主化可以讓企業對應用工具的使用變得更廣泛，包括人工智慧分析和網路安全軟體等。從更深層次的角度看，如果員工有權訪問他們真正想了解的資料，能極大地減少跨部門溝通的效率。

第三個是，提升客戶服體體驗。由於資料民主化實現了多樣化展示，可以為客戶打造更個性化的解決方案或者產品，自然客戶的服務體驗也會得到相應改善。比如：如果你的團隊可以訪問首選聯絡資訊，訪問使用者以前的購物資料，便能為客戶提供專有服務，帶來服務體驗上的整體提升。

低程式碼解決方案發揮什麼作用？

隨著資料民主化方向的發展，低程式碼解決方案成為資料分析的“中流砥柱”。

低程式碼解決方案的核心內容是，允許除開發人員以及 IT 團隊之外的其他部門，能夠分析和利用資料。這讓資料分析有了更大發展空間，低程式碼可以讓使用者以更友好的方式訪問資料，讓資料分析走向平民化。這不僅提升了企業員工的應用技能，在整體業務及商業模式創新方面，也帶來了顛覆式改變。

至於，如何實現資料民主化，提升資料分析體驗？資料整合是第一步！

為什麼要做資料整合？

資料分析不是一個孤立的系統，更不會以一個獨立的應用存在，而是內嵌於企業已經使用的應用程式中，透過對現有的資料進行分析，進而獲得洞察力。

為了獲取資料分析能力，企業會把現有的軟體解決方案進行整合，對所有資料進行整合。從某種角度來看，資料整合能力如何，決定著資料分析效率。如果企業使用的是無需切換的軟體，那便可以直接採集資料，減少了資料傳遞的時間。好的資料整合能力，可以從根本上降低資料出錯風險，讓企業員工快速找到所需要的資料。

為啥說小而寬的資料同樣重要？

隨著企業數字化轉型程序的加快，“大資料”已經成所有企業的“高科技標籤”，似乎沒有大資料，企業都不好意思做資料分析。

其實，相對大資料，小而寬的資料，同樣值得思考和分析。要知道，“大資料”之所以“大”，是因為有廣泛的資料支援，其中即包括了結構化資料，也包括非結構化資料。正式因為這種資料的多樣性和廣泛性，才能為企業提供更獨到的見解。但如果資料量較少，卻同樣能給企業帶來業務指導作用，那麼這樣的小資料，自然也是企業需要重視的高價值資料。

總之，資料分析越來越重要，不再像企業過去認為的那樣可有可無，而是已走向業務運營的最前沿。透過最有效的手段和正確的方式方法擁抱資料分析，不僅為企業帶來業務的敏捷性和快速的市場響應能力，還能帶來更可觀的業績收入。