20、数字化转型中的大数据与分析：全面指南

数字化转型中的大数据与分析：全面指南

1. 数据处理与消费

1.1 数据处理层

在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理，通常包括数据清洗、标准化、转换和聚合。Apache Spark、PostgreSQL 和 Amazon Redshift 是可以执行此任务的工具示例。

1.2 数据消费层

该层使用数据处理层提供的输出。企业可以使用许多高级工具之一运行查询来回答业务问题、对数据进行切片和切块、构建仪表板并创建可视化效果。在某些情况下，该层的数据由组织内的用户以及组织外部的实体（如客户、供应商、合作伙伴和供应商）直接消费。

利用该层的见解，企业可以针对客户进行产品推广。例如，通过数据分析获得的业务见解，公司可以利用客户偏好数据和位置感知，在客户走过通道或路过商店时向他们提供个性化优惠。这些见解还可用于通过实时拦截交易并将其与使用企业中已存储的数据构建的视图进行关联来检测欺诈。在欺诈交易发生时，可以通知客户可能存在的欺诈行为，以便立即采取纠正措施。

市场上有几种数据消费和分析工具，如下所示：
| 工具名称 | 描述 |
| ---- | ---- |
| Tableau | 强大的商业智能和数据可视化工具，可连接数据，进行深入挖掘、复杂分析以及构建图表和仪表板。 |
| Chartio | 基于云的商业智能服务，允许连接数据源、探索数据、构建 SQL 查询并根据需要转换数据，还能创建实时自动刷新的仪表板。 |
| Looker | 基于云的商业智能平台，可查询和分析大型数据集。 |

2. 数据运营（DataOps）

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