資料分析變革：大資料時代精準決策之道
正如19世紀的製造業所經歷的那樣，如今的分析領域也需要經受一場「工業革命」。當下的分析流程多以一種像手工藝式的方式建立，需要花費很多心思和定製化服務。在大多情況下這種手工藝式的方法仍是適用的。然而，我們也必須將資料分析的規模和影響推進到乙個更高的層級。工業革命使製造流程實現了從手工製作到大規模高質量生產的現代科技奇蹟。在分析領域也必須要發生同樣的變革。
幾百年前，如果人們需要乙個碗，則需要去找陶藝工人，他可以根據任何需求定製出乙個碗來。但問題在於，這種方法無法大規模量產。有限的製陶工人們在一天內只能做出一定量的碗。如今，大多數的碗都是由工廠大規模生產出來的。雖然人們依然能從手藝人那裡買上乙隻定製的碗，但除非特殊情況，這種辦法並不是那麼划算。即便不考慮**，如今人們也偏愛批量生產出的產品的一致性。然而即使在今天的世界裡，碗也不是憑空出現的，仍然需要有人設計、建立原型、做出模具，並確定這樣的模具能夠重複多次製造出想要的碗來。只有到那個時候，才能啟動生產線大規模造出碗來。
運營型分析也需要乙個類似的過程。每一項新的分析都需要架構和設計。建立乙個分析原型並進行多次迭代測試以確保一切工作正常，也是必不可少的。只有這樣，分析流程才能公升級為運營流程，啟動並自動執行。啟動運營型分析後，必須持續監控分析流程的表現，就像監控乙個真正的生產線那樣。
建立運營型分析不會移除之前分析過程所需的任何步驟。相反，運營型分析將需要更多的步驟。運營型分析依照工業規模來部署分析，就像傳統製造流程使得碗可以大批量生產一樣。
運營型分析將分析嵌入商業流程並實現自動化決策，使得每天少則數千、多則數百萬的決策能夠在沒有任何人為干預的情況下由分析流程做出。無論這些決策是直接觸及客戶，還是僅優化一家企業的幕後行為，都將產生實質性影響。
如果乙個企業仍沒有開始轉向運營型分析，而它的對手們已將分析嵌入了業務流程，那麼它將面對更嚴峻的挑戰。更多的可用資料、不斷提公升的資料分析處理能力和強大的資料分析技術，給當今的企業帶來了無數運營型分析的商機。
無論你是否意識到了，運營型分析已經在我們身邊不停運轉並影響著我們的生活。很多情況下，這些分析也不再隱藏於幕後，消費者已經意識到正在發生的分析甚至還很期待。讓我們從某些方面簡要看一下運營型分析是如何影響我們的日常生活的，並以此來為本書拉開序幕吧。
很多曾支援傳統的分析流程開發及部署的技術和架構將不再適用於如今複雜的需求。在運營型分析的迫切要求下，傳統的系統、架構和分析方法將顯得不堪重負。企業必須適應並改變他們儲存資料、分析資料和部署分析結果的方法。這不僅需要改變基礎設施和分析方**，也需要改變企業政策。如果一家企業試圖將快速、高容量運營型分析擠進為滿足批處理需求而建立、架構的系統和流程中，它將舉步維艱。
隨著企業間分析領域「軍備競賽」的繼續，我們也將看到商業模式和競爭環境的持續混亂。20年前，許多企業很少甚至不使用分析，而如今大多數的企業正在大量使用資料分析。之前採用數週前的歷史資料在批處理環境下偶爾執行的分析流程就能足夠滿足企業的要求。但是，隨著分析領域的領導者們正在轉向運營型分析，傳統的分析流程顯然已經成為明日黃花。
5～10年以後，幾乎沒有企業能夠避免這一潮流的影響。抵抗只是徒勞。你的企業需要實施運營型分析，而這本書將幫助你起步。在未來的幾年裡，分析在持續的商業變革中真正成為核心的運營元件，而不僅僅是乙個附加元件，讓我們拭目以待。這本書重點說明了這項變革是如何發生的，並闡釋了理解並實施運營型分析需要哪些要素。
放輕鬆，讓我們開始吧！
第一部分 變革已然開始
第1章 了解運營型分析
1.1 定義運營型分析
1.2 歡迎來到分析3.0
1.3 分析是如何改變業務的
1.4 全面看待運營型分析
1.5 小結
第2章 更多資料……巨多資料……大資料！
2.1 穿越炒作的迷霧
2.2 為大資料做好準備
2.3 縱觀全域性看待大資料
2.4 小結
第3章 運營型分析實戰
第二部分 奠定基礎
第4章 想要預算？先制訂商業計畫
第5章 建立分析平台
第6章 監管和隱私
第三部分 分析運營化
第7章 資料分析
第8章 分析機構
第9章 分析文化氛圍
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