数据分析平台 ” 这个短语最近被大量出现 – 在会议,市场研究以及像这样的技术出版物中。Forrester去年将数据分析平台命名为顶级新兴技术,在企业层面使用数据分析的公司正在迅速扩展的平台提供商市场中被提供的产品所吸引。但究竟什么是数据分析平台呢?

首先,定义:数据分析平台旨在涵盖整个数据科学家的工作。这意味着它们通常提供工具,帮助用户集成和探索来自不同来源的数据,构建和部署模型,并使这些模型的输出可操作。从本质上讲,这套工具旨在使数据科学工作保持透明,可重复和可扩展 – 并使数据科学家能够轻松地将动态结果(如广告活动的预测结果)推送给根据这些工具做出决策的人员结果,替换或补充静态(和快速过时的)报告。

这些平台也不是闪存产品。作为一个专业的数据科学学科- 数据科学家在美国已经连续有两年被认为是最佳的工作。我们需要了解是否 – 以及为什么 – 企业正在使用数据分析平台。

平台的崛起

数据科学平台1

大数据技术投资的最后一波浪潮主要集中在为组织提供数据科学:构建数据湖,集中数据和扩展支持,以通过Hadoop等技术不断整合数据。但现在公司可以获得大数据,数据科学平台的采用率在未来两年内将增加一倍以上 – 到2018年底将从29%上升到69%。该公司得出的结论是,越来越多的公司将很快意识到潜在的好处。调查受访者表示,其中包括改善的客户体验,更明智的业务决策,更好的业务规划,以及更高的运营成本效率和客户保留率。

围绕中央软件中心执行数据科学工作并不是只有好处。工具数量超出了组织有效利用它们的能力,是数据驱动型企业面临的首要挑战,平均有6.7种工具用于发现数据的价值,来自商业智能工具和关系数据库,用于预测分析,流分析和NoSQL数据库。在Forrester的208家公司中,几乎有一半(46%)采用了缺乏数据科学技术堆栈的综合方法。

“洞察力领导者”是真正的MVP

数据科学平台2

另一方面,已经使用数据科学平台的公司也很出色。Forrester确定了一组经常超出利润和增长预期的企业,它被称为“洞察力领导者”。这些领先的公司最有可能是小型和敏捷的(53%报告员工总数少于5,000),最值得注意的是,他们中有88%的人使用功能齐全的平台来完成数据科学工作。大多数(62%)还拥有数据科学发展计划和路线图,以及从高管层开始的自上而下的数据科学计划支持。

Insights领导者目前仅占市场的22%,在投资数据科学和保留分析人才方面远远领先于数据驱动型同行。但几乎所有接受调查的公司 – 无论是洞察力领导者还是落后者 – 都报告说,数据科学是一个重要的发展学科,并且是最重要的企业计划之一。

很明显,运营业务涉及很多组件,可以很好地完成数据科学。但随着围绕平台的讨论声变得越来越响亮,我相信这些工具将成为整体商业成功秘诀的重要组成部分。能够迭代实时数据模型,共享代码并将结果推送到其他部门,甚至到CEO的桌面上的报告,还会影响产品开发,帮助优化营销决策等等。

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