一、数据分析在企业中的应用有哪些?

1、管理工作简单化

复杂的运营管理过程用科学思维分析，聚焦数据的主要矛盾点，配以简洁的数据呈现，且尽可能地简化概念来解决，不仅加速了决策效率，也往往还会收到柳暗花明的效果。一个简要的汇总不亚于面面俱到陈列，一组KPI呈现也比数十页的PPT效果要强很多。

2、优化运营管理流程

通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化;是访问流量的变化还是转换率的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

3、创造更大的价值效益

商业价值的创新来源于数据价值的有效转换，价值可以通过数据呈现。生产中，当NPI导入量产后，每多久需对ERP系统损耗系数进行调整，哪些制程、哪些料号需要调整?需要通过对生产过程数据进行分析来决定。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数的关键才能提升直通率，降低物料成本的同时才能创造更大的收益。

4、拓展新业务新商机

数据分析可以避免思维的盲点。有人把数据分析过程是比喻成医生把脉看病的过程。除了不仅要提供体检数据，更得要提供疾病医治与预防的方案。一份新备货方案，一条新的流水线的布局，一个新的客户导入或一个新业务模式的开发，均离不开数据预测、分析与推演。

二、企业大数据分析技术和方法是什么?

1、细分剖析

细分剖析是数据剖析的根底，单一维度下的目标数据信息价值很低。细分办法能够分为两类，一类是逐步剖析，比方：来北京市的访客可分为向阳，海淀等区;另一类是维度穿插，如：来自付费SEM的新访客。

细分用于处理一切问题。比方漏斗转化，实际上便是把转化进程依照过程进行细分，流量途径的剖析和评价也需要很多的用到细分办法。

2、比照剖析

比照剖析主要是指将两个彼此联系的目标数据进行比较，从数量上展示和阐明研讨目标的规划巨细，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的目标比照，能够发现，找出事务在不同阶段的问题。常见的比照办法包括：时间比照，空间比照，标准比照。

3、漏斗剖析

转化漏斗剖析是事务剖析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种意图的实现，最典型的便是完成买卖。但也能够是其他任何意图的实现，比方一次运用app的时间超越10分钟。

三、数据分析对于企业的重要性有哪些?

①销售&市场

企业业务部门非常重要，他们往往掌握着企业资金的流入和各个渠道。使用一款强大的商业智能BI数据分析软件，可以帮助管理者清晰的了解到哪些产品销量更好、哪些渠道更有价值，以及对未来的销售预测、销售布局做出合理规划。

对于市场部门也同样，通过销售搜集的数据进行价值分析，可以更加精准的投放广告，更加合理的把控预算，从而实现成本控制。另外，还能监测并分析行业竞品情况，收集并解读相关用户和市场研究报告，为公司产品规划提供支持。

②财务&运营

财务部门是企业的“钱袋子”，需要对企业的各项收入、支出进行管理。通过财务数据分析，可以帮助财务部门清晰的知道企业每月、每季度的花费都在哪些地方，并通过数据进行支出优化;另外，也能对利润进行直观的展示和核算，从而帮助管理部门对未来计划进行制订。

数据分析软件还能提供最新运营情况，对日报、周报、月报等日常报告和数据的制作与维护，及时反馈最新的运营情况。

③产品&研发

数据可对产品优化进行支持，对相关业务线产品进行用户分析，营收分析，行为分析、活动效果评估等，产出相应报告，为产品优化和业务运营提供支持。同样，新产品研发也需要数据支持，根据已有数据为新产品的开发提供决策依据和方向，实现业务所需的数据分析、数据产品设计。

④大数据平台支持方面

对于数据量容易达到海量级别的行业，比如金融行业(基金、证券、期货、投资)，或者是提供数据服务的IT企业，往往会有大数据平台搭建和维护等需求。