调研机构Forrester公司发现74%的公司表示希望采用“数据驱动”策略，但许多公司并非如此。Forrester公司调查的企业中只有29%表示他们擅长将数据与实践联系起来。而大数据收集和数据驱动业务之间存在很大障碍：从大量数据中做出可操作的决策需要花费大量时间和精力。
大数据可以对企业产生重大影响，但前提是企业需要了解数据的含义，并根据这种理解采取行动。了解大数据的方式有三种：报告、分析和可操作的分析。每种数据学科都相互依赖，在每个阶段都增加了洞察力和价值。
大数据分析需要正确的工具
(1)报告工具
简单的数据报告是了解企业业务如何运转的重要方法。报告是企业开始了解他们从客户收集的数据所需的基准工具。
报告工具将大数据组织成易于理解的摘要，以便工作人员可以监控业务的不同区域。通常这些是一组预定义报告，提供操作输入并由服务和运营团队使用。
(2)分析工具
数据分析工具使报告进行更进一步的分析。分析工具不是简单地让工作人员轻松观察数据，而是将大数据的数据海洋转变成为具有洞察力的结论。
与报告工具一样，分析工具需要工作人员了解他们正在寻找的内容，但分析工具开始比较和分析报告和趋势，以便提供有关不同业务流程如何相互影响和宝贵见解。
这种洞察力和商业价值的结合使得分析工具成为管理者和工作人员的强大解决方案，他们试图了解趋势如何影响他们的运营。良好的分析工具允许具有使命的管理人员了解业务流程的执行情况，并确定应采取哪些步骤来实现下一个目标。
(3)可操作的分析工具
基于其报告和分析对应物，可操作的分析工具使大数据具有吸引力。可操作的分析工具采用主动监控、预定义变量和警报阈值，自动将通知和操作推送给管理人员和工作人员。
该定义以其名称命名。可操作的分析采用分析工具创建的报告和见解，并将其转化为可操作的结果。激励行动的见解对于企业而言通常比只是回答问题的洞察更有价值。如果工作人员希望通过数据实际更改业务的任何内容，则工作人员需要在使用报告和分析工具时解释和分析数据报告。可操作的分析会自动将该分析放在重要的位置，并根据预定的阈值向用户发出潜在的变化警报。这可以在危机发生之前预防危机，也可以指出需要特别关注或采取行动的关键变革。
激励行动的见解对于企业来说通常比只是回答问题的洞察力更有价值。企业可以采用所有三个阶段的数据分析，为企业提供成功所需的信息。行业厂商的可操作分析套件自动为管理人员提供他们做出决策所需的趋势分析和客户统计数据，为运营管理人员提供服务运行方式的实时报告，业务管理人员提供趋势分析和业务相关报告，以及企业管理人员能够定义警报和操作的阈值。当所有三个阶段得到适当利用时，大数据将充分发挥其潜力。就其本身而言，大数据可能是压倒性的信息海洋，而采用开发工具，企业可以了解数据流，并对数据提供的结论采取行动。
分析工具变得更加智能
企业的目标是不断创新并突破技术极限。大数据分析的下一步是开发更先进的工具。人工智能(AI)即将彻底改变数据分析。虽然可操作的分析能够将正确的趋势和结论放在平台上，以便管理人员轻松理解并做出决策，但配备人工智能的数据分析将帮助企业发现他们甚至没有想到的数据趋势。
人工智能和机器学习集成将不断测试和发现新的变量和数据集，以获得信息和形成结论，而无需人工分析。
大数据技术的所有三个阶段都有助于企业了解客户。即将到来的人工智能创新浪潮将进一步加深人们对数据的理解，自助服务平台将迎来更加广泛的应用潮流，将企业与前所未有的可操作分析和见解联系起来，为消费者提供卓越的客户体验。
