在數字經濟時代，數位化轉型正在重新定義並支撐企業管理的進化。對傳統企業而言，數位化轉型涉及從根本上對戰略、運營和技術進行徹底改造。企業數位化轉型的關鍵在於組織變革與管控模式轉型、製造模式與業務模式創新，以及基於大資料的智慧型分析、智慧型決策，最終實現顛覆式創新、全渠道多接觸點的客戶體驗和運營數位化、智慧型化的目標。
工欲善其事，必先利其器
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大資料是什麼
大資料(big data)是指「指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的資料集合。」業界通常用4個v(即volume、variety、value、velocity)來概括大資料的特徵。
資料體量巨大(volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的資料量是200pb，而歷史上全人類說過的所有的話的資料量大約是5eb(1eb=210pb)
價值密度低(value)。價值密度的高低與資料總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成資料的價值「提純」成為目前大資料背景下亟待解決的難題。
處理速度快(velocity)。大資料區分於傳統資料探勘的最顯著特徵。根據idc的「數字宇宙」的報告，預計到2023年，全球資料使用量將達到35.2zb。
大資料的型別
傳統企業資料（traditional enterprise data）：包括 crm systems的消費者資料，傳統的erp資料，庫存資料以及賬目資料等。
機器和感測器資料（machine-generated /sensor data）：包括呼叫記錄（call detail records），智慧型儀表，工業裝置感測器，裝置日誌（通常是digital exhaust），交易資料等。
社交資料（social data）：包括使用者行為記錄，反饋資料等。如twitter，facebook這樣的社交**平台。
總的來說，所有產業都會或多或少的從這三類大資料中受益，只是多少、快慢、發展程度等的不同。
大資料應用
2023年，我國國家統計局明確地把我國產業劃分為三大產業：農業（包括林業、牧業、漁業等）定為第一產業；工業（包括採掘業、製造業、自來水、電力、蒸汽、煤氣）和建築業定為第二產業；把第
一、二產業以外的各行業定為第三產業。
由於資料缺乏以及從業人員本身的原因，第
一、第二產業的發展速度相對於第三產業來說會遲緩一些。第三產業即除第
一、第二產業以外的向全社會提供各種各樣勞務的服務性行業，主要是服務業。其中第三產業可具體分為兩大部門：一是流通部門；二是服務部門。
第三產業細分
第一層次，流通部門。包括交通運輸行業、郵電通訊行業、物資供銷和倉儲行業。
第二層次，為生產和生活服務的部門。包括金融業、商業飲食業、保險業、地質普查業、房地產業、公用事業、技術服務業和生活服務修理業務；
第三層次，為提高科學文化水平和居民素質服務的部門。包括教育文化、廣播電視事業、科學研究事業、衛生、體育和社會福利事業；
第四層次，為社會公共需要服務的部門。包括國家機關、黨政機關、社會團體、以及軍隊和警察公安司法機關等。
mckinsey報告中各個行業利用大資料的難易度以及發展潛力
可以發現，相對於第一產業和第二產業來說，第三產業憑藉自身的優勢，大多匯聚了當前最海量的資料以及大批的科研中堅力量。同時與其他產業比起來，對於第一產業和第二產業的企業這就是差距，發現差距並著力於發展，實現彎道超車。
大資料的價值
大家都知道賭場的每乙個遊戲有一定的遊戲規則，每一次遊戲的贏錢和輸錢是隨機的，當重複次數多了，隨機事件呈現出一定的概率，從統計學的概率上看贏錢的概率會比輸錢的概率大那麼一點點，可能差不了多少（百分之零點幾到百分之幾），但賭場每天的客流量非常巨大，而這就是賭場賺錢的根本，大量的隨機樣本的頻率近似於它的概率。
賭場正是大數定理的乙個具體應用場景，不管是**未來、精準營銷，還是優化資源配置，亦或降低風險等等，對於大資料而言，獲得的資料量越大，種類越多，能挖掘到的價值也就越多。
mckinsey報告中開放資料為七大行業帶來的經濟價值
（教育，運輸，消費品、電力、石油與天然氣、醫療護理、消費金融）
資料分析
含義：資料分析是指通過建立審計分析模型對資料進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將被審計單位資料的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現審計線索，蒐集審計證據的過程。
目的：對於企業來說，資料分析的目的，是為了給管理者更好的做出決策，優化企業的資源配置，為企業增加營收，創造價值。
if you can't measure it, you can't manage it.
--peter drucker
資料分析的型別
資料分析分為描述性統計分析、探索性資料分析以及驗證性資料分析。
描述性統計分析就是對資料做簡單的運算並展現，比如傳統的資料包表等；
探索性資料分析是為了檢驗假設而對資料進行分析，側重於在資料之中發現新的特徵；
驗證性資料分析則側重於已有假設的證實或證偽。
資料分析的實施過程
介紹了這麼多，大家應該對資料分析有了基本的概念了，隨著機器學習和深度學習的發展，當前資料分析也在往有監督學習和無監督學習的方向發展，為資料分析人員提供更深層次的資料分析結果。在未來，「機器學習+人」的資料分析模式將成為資料分析的主流形式，為各個產業的大資料分析提供不同程度的提公升。
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