京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
为什么嵌入式分析将改变一切
数据分析正在被嵌入到各种各样的软件中,这意味着一种重大的转变即将到来。本文解释了为什么人们对数据分析认知以及数据分析的应用方式将会彻底改变。
数据分析正在被嵌入到各种各样的软件中。这带来的结果是,整个生态系统都在改变。以前,分析和BI(商业智能)一直是被分离出来的——我们“做”分析,我们“写”报告。但是今后,不管是网上购物、智能手表还是企业级应用程序,数据分析越来越成为软件不可分割的一部分。
我们对数据分析的认知和应用方式转变的背后,有三个因素在起作用。一是之前提到的嵌入到所有类型软件中的数据分析,二是自动化,三是软件构建方法的转变。
自动化是助燃剂
现代的软件产生和分析的数据数量前所未有,而且还在不断增加。如此庞大体量的数据远远超出了人类管理和分析的能力,于是自动化的数据分析和决策成为必然。因此,在某些情景中,数据分析“隐形”了,而且在未来这种场景还会更多。
“‘零阻力(frictionless)’很好地形容了人们在有效的用户体验上试图达到的状态。当然,随着自动化和后台分析的普及,我们对数据分析的认知会改变。”Forrester Research的VP兼研究总监Gene Leganza说道。“我们会更多地考虑结果——我们喜不喜欢这个网站或app的推荐引擎,或是那个更好一些?我们只需要关注那些能让我们满意的服务,而不用知道它背后的工作原理。”
但Leganza说:“这并不表示,自动化分析像黑匣子一样运作。尽管人类对嵌入式分析投入的有意识的思考减少了,我们仍然想知道决策是如何做出来的,特别是在这些决策变得日益重要的情况下。”成功的软件并不只是将数据管理和分析自动化、寻找合适的微服务组合来实现某一特定的目标,还能够对所需的路径做出解释。
微服务将带来冲击
软件开发实践在不断进化,被构建出来的软件也是如此。上个世纪,单一整体式的企业级应用软件被分解成了一个个小块,形成了一个个的SaaS解决方案。在微服务的架构下,功能变得越来越模块化,它是为了达成某个特定的目标而被开发出来的碎片化的功能模块。因为微服务是在创造功能块,这些功能块就能够以不同的方式结合起来对数据分析产生影响,反之亦然。
软件将变得更模块化,因为模块化意味着灵活性。随着企业业务的加速,软件必须能够快速适应不断发展变化的环境,减少不必要的支出。
为了使自动化更加普及,适用于越来越多的场景,我们将会使得软件能够动态地将所需的微服务拼凑在一起。微服务的粒度需要与数据模式相匹配。眼前的任务是将软件变得足够灵活以适应主流的数据模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04