马金韬：数据分析驱动行业数字化发展
【时间】2020-01-28 10:58:40 【阅览】次
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目前，数据分析作为一种技术和方法，已经被广泛运用于商业、教育、政治和社会等各个领域。随着数据的产生和采集方式的不断进步，数据分析的技术和工具也在不断发展和改善。然而，数据分析的核心实际上是数据进行梳理，从中发现潜在规律并加以利用。如果经过分析得出的结论是正确的，但是缺乏一个直观的方式对其进行透彻的解析，就会让用户难以理解。而直观有效地展示出整体的分析结果，往往更容易让人接受数据分析所传递的信息。尤其是在大数据背景下，庞大而且繁琐的数据量，可视化的方式能够帮助人们更为直观的去发现数据中潜在的信息与知识，发展则是最为有效的方式之一。
国内知名数据分析专家马金韬多年任职于大型世界500强企业数据中台总监，拥有多年丰富的项目数据分析经验。他致力于推动企业数字化发展，为企业的数字化转型和行业的可持续发展作出重要贡献。马金韬坦言：“将数据以可视化方式呈现工具可以使数据价值最大化，它可以直观地展示数据之间的逻辑关系，让数据自己表达，让受众了解从不同维度思考，并进一步论证结论的正确性。而作为数据分析师，我们应该对数据心存敬畏，数据的背后往往潜藏着业务发展规律、市场趋势、不易察觉的危机以及对风险的预判等，这需要我们客观、准确地找出隐藏在数据背后的真相，不被表象所误导。”
随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。由于数据处理需求的迫切性和重要性，近年来数据分析技术已经在全球学术界、工业界和各国政府得到高度关注和重视。
当谈及数据分析在现今社会的发展时，马金韬表示，在传统的数据研究中，主要是强调将一些复杂的数据转变成为简单的数据。在信息技术加持的背景下，如果可以更加有效地组织和使用这些数据，人们才能更好地利用科学技术来推动现代社会的发展。“因此，在数据分析工具不断发展的过程中，准确、高效的利用数据中的潜在价值，实际上就是衡量数据分析工具的关键所在。”
在数据时代下，要求数据科学分析工具可以更好地适应海量数据的分析工作，其次，数据的价值同数据的种类之间也有着一定的联系，通常情况下，数据种类越多，那么包含的信息量也就越大，挖掘的潜在信息也越多。因此，为了实现全数据分析的发展，就要求数据分析工具应该具备一些格式多样化的分析模式。一般人可能理解通过数据分析展现的内容才是数据，其实不尽然。数据结构化展示是一方面，更为重要的是数据能给数据分析师呈现出的客观规律或真实场景的有价值反馈，才是真实信息的传达，而数据分析师可以根据这些关键信息做出更具可靠性的判断或结论。马金韬表示：“人在做决策的时候，总是容易做出主观非理性的评判或者选择，往往与自己想要的结果实际上是会有较大偏差的。而数据分析的作用就是借助量化的数据，让自己的判断回归理性、客观。”因此，数据分析对于企业的经营策略和决策有着至关重要的影响，数据分析的价值也在结果中逐渐得到体现。
数据分析是大数据价值化的重要环节，所以在伴随着大数据发展的过程中，数据分析也得到了广泛的重视。“目前，数字化已融入各行各业的发展中，如何利用日常工作中所产生的数据，从中发现潜在的商业机遇，是我热爱数据分析的初衷。时代在进步，技术也不断升级，我希望帮助更多的企业发现深藏在日常工作中的增长机会，为企业带来更多价值。” 马金韬在采访的最后表示。在未来，数据分析也会促进传统行业的创新，朝着数字化方向转型升级，推动行业的可持续发展，为社会经济发展助力赋能，同时促进社会各业的数字化发展。
【责任编辑】liaoningpindao
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