什么是数据分析？

企业从多个面向客户的渠道和内部渠道捕获统计数据、定量数据和信息。但是，要找到关键见解，需要仔细分析海量数据。这可不是一件容易的事。看看数据分析和数据科学为企业增值的一些示例。

可在来自各种客户数据来源的数据集上进行数据分析，例如：

分析可以揭示隐藏的信息，例如客户偏好、网站上的热门页面、客户浏览时长、客户反馈以及与网站表单的交互。这使企业能够有效响应客户需求，并提高客户满意度。

Nextdoor 是可靠地连接和交换有用信息、商品和服务的社区中心。利用本地社区的力量，Nextdoor 帮助人们过上更快乐、更有意义的生活。 Nextdoor 使用了 Amazon 分析解决方案用来衡量客户参与度及其所提供建议的有效性。借助数据分析，他们得以帮助客户建立更好的联系并实时查看更相关的内容。

数据分析消除了市场营销、产品开发、内容创建和客户服务中的猜测。数据分析支持公司通过分析实时数据来推出目标内容，并对其进行微调。 数据分析还提供了有关营销活动执行情况的宝贵见解。企业可以根据实时分析调整目标、消息和创意。分析可以优化市场营销，以提高转化率并减少广告浪费。

Zynga 是世界上最成功的手机游戏公司之一，开发了包括 Words With Friends、Zynga Poker 和 FarmVille 在内的热门游戏。全球有超过 10 亿玩家安装了这些手机游戏。 Zynga 的收入来自应用程序内购买，因此他们通过使用 Amazon Kinesis Data Analytics 来分析游戏玩家在游戏中的实时行动，以计划更有效的游戏内营销活动。

数据分析可以帮助该公司简化流程，减少损失并增加收入。预测性维护计划、经优化的员工名单和高效的供应链管理可以指数级提高业务绩效。

BT Group 是英国领先的电信和网络集团，为 180 个国家/地区的客户提供服务。BT Group 的网络支持团队使用 Amazon Kinesis Data Analytics 实时了解英国范围内在其网络上进行的呼叫。网络支持工程师和故障分析师使用该系统发掘网络中的问题，并响应和成功解决。

Flutter Entertainment 是全球最大的在线体育和游戏提供商之一。他们的使命是以安全、负责且可持续的方式为超过 1400 万客户提供娱乐服务。在过去几年中，Flutter 从大多数源系统中获得的数据越来越多。庞大的数据量及延迟是公司一直面临的挑战。Amazon Redshift 帮助 Flutter 随着需求的增长而扩展，同时提供一致的最终用户体验。

组织使用数据分析来确定产品开发的新功能，并确定新功能的优先级。他们可以分析客户需求，在更短的时间内提供更多功能，并更快地推出新产品。

GE Digital 是通用电气（GE）的子公司。GE Digital 在多个不同的垂直市场中拥有许多软件产品和服务。一个产品称为 Proficy Manufacturing Data Cloud。

Amazon Redshift 使他们能够极大地改善数据转换和数据延迟，从而能够为客户提供更多功能。

数据分析在数据迁移、准备、报告和集成等多个数据任务中引入了自动化流程。它消除了手动流程效率低下的问题，并减少了完成数据操作所需的时间和人工工时。数据分析支持扩展，让您可以快速部署新创意。

FactSet 的使命是成为内容和分析的领先开放平台。移动数据涉及大型流程、客户端的多名不同团队成员以及 FactSet 的多名人员。每当出现问题时，很难找出数据移动过程中出错的那个环节。Amazon Redshift 帮助简化了流程，使 FactSet 的客户能够更快地进行扩展，并带来更多数据来满足他们的需求。