Maxto 的分析引擎：解锁数据驱动的决策

在当今数据驱动的世界中，企业需要借助强大的分析工具来获取有意义的见解并做出明智的决策。Maxto 的分析引擎为您提供了一套全面的功能，可帮助您挖掘数据的力量，实现更明智的决策。

数据整合与准备

Maxto 的分析引擎从将您的所有数据源整合到一个中心位置开始。无论数据存储在关系数据库、云存储还是其他平台上，Maxto 都可以无缝地连接和提取数据。该引擎配备了高级数据准备功能，可帮助您清理数据、处理丢失值并创建一致的数据集。

交互式数据探索

一旦您的数据准备完毕，您就可以使用 Maxto 的交互式数据探索工具对其进行探索。这些工具包括：

• 可视化仪表板：创建自定义仪表板，展示关键指标并监控数据随时间的变化。
• 交互式图表：使用各种图表类型创建交互式图表，以便深入了解您的数据并识别趋势和模式。
• 数据过滤和细分：根据特定条件过滤和细分数据，以专注于特定数据子集并获得更深入的见解。

高级分析与建模

借助 Maxto 的高级分析功能，您可以超越简单的描述性分析，进入预测分析和机器学习领域。这些功能包括：

• 统计建模：应用统计技术来建立数据模型，预测未来趋势和行为。
• 机器学习算法：利用机器学习算法自动化模式识别、分类和预测任务。
• 时间序列分析：分析时间序列数据以识别趋势、季节性模式和预测未来值。

报表与见解

一旦您完成了分析，Maxto的分析引擎可帮助您生成报告和见解。这些报告可以自定义以满足您的特定需求，并可以导出为各种格式（例如 PDF、Excel 和 PowerPoint）。Maxto 还提供了一个协作平台，您可以在该平台上与团队成员共享和讨论见解。

用例

Maxto 的分析引擎适用于广泛的用例，包括：

• 客户细分和目标定位
• 销售预测和优化
• 运营效率分析
• 风险管理和合规
• 新产品开发和创新

优势

使用 Maxto 的分析引擎可为您带来以下优势：

• 数据驱动的决策：基于数据而不是猜测做出明智的决策。
• 提高效率：自动化数据分析任务，节省时间并释放资源。
• 竞争优势：利用数据的力量获得对竞争对手的优势。
• 可扩展性和灵活性：随着您的业务发展，轻松扩展和定制分析引擎。
• 无代码功能：即使没有技术技能，也能轻松使用分析工具。

结论

Maxto 的分析引擎是解锁数据驱动的决策、提高效率和获得竞争优势的强大工具。借助其全面的功能集和用户友好的界面，您可以释放数据的全部潜力，并为您的企业做出更明智的决策。

立即联系 Maxto，获取展示并了解我们的分析引擎如何帮助您的企业。

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制造业进行数字化转型时，如何使用数据驱动决策？

在制造业进行数字化转型时，使用数据驱动决策是提高效率、减少成本、并增强市场竞争力的关键策略。 以下是实施数据驱动决策的几个步骤：数据收集与整合：首先，需要建立一个系统来收集和整合来自生产线、供应链、客户反馈和市场趋势等多个源的数据。 这可能包括机器数据、传感器数据、物流信息、财务数据等。 建立数据仓库和分析平台：使用数据仓库技术来存储和管理收集的数据。 然后利用数据分析平台，如BI（商业智能）工具，来处理和分析这些数据。 数据清洗和质量控制：确保数据的质量和准确性。 这包括数据清洗、去除重复数据、处理缺失值和纠正错误。 数据分析和挖掘：运用统计分析、数据挖掘和机器学习算法来发现数据中的模式、趋势和关联。 例如，可以使用预测分析来预测市场需求，或使用关联规则来发现生产中的瓶颈。 洞察和报告：将数据分析结果转化为易于理解的报告和可视化，帮助决策者快速获得洞察。 基于数据的决策制定：利用分析得到的洞察来指导生产计划、库存管理、质量控制、市场营销策略等方面的决策。 例如，基于需求预测调整生产计划，或者基于质量数据优化生产流程。 持续监控和迭代：持续监控数据分析的效果，并根据反馈迭代和调整数据分析模型和决策流程。 培训员工：对员工进行数据分析和数据驱动决策的培训，确保他们能够理解和利用数据分析结果。 构建数据驱动的文化：鼓励在整个组织中采用基于数据的决策制定方式，确保数据驱动的思维方式渗透到企业的各个层面。 通过实施这些步骤，制造企业可以充分利用数据驱动决策的优势，提高效率，减少成本，提升产品和服务的质量，从而在竞争中保持领先。

大数据分析的未来图景 万物皆可分析

大数据分析的未来图景：万物皆可分析

在云计算、大数据之后物联网成为新晋热点话题，物联网改变了我们看待世界的方法，改变了我们做业务的方法，甚至改变我们的生活方式。但是即使是最精通技术的企业也承认，从物联网生成的数据中获取价值非常困难，需要大量技巧。

Teradata认为的数据分析未来图景是“万物皆可分析”，所以在本次大会上也发布了Teradata Listener，其是一款具有实时“听取”功能的自助式智能软件，对客户而言可跟踪他们世界各地存放的多条传感器和物联网数据流，并将该数据传送到分析生态系统中的多个平台，使得我们能够在数据源的发生地就可以进行分析。

Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦

同时Teradata也强调，在建设数据分析系统中，要避免数据孤岛。由于单一技术无法解决全面数据分析的需求，必须简化各种技术难度，创建统一生态数据管理系统。简化是非常重要的需求，任何数据分析系统都要使得架构简化。所以，在本次大会上，Teradata还更新了其统一数据架构（UDA），推出了在单一机箱内整合Teradata数据仓库、Teradata Aster Analytics和Hadoop系统，使用户能够在更小的数据中心空间内发挥整个分析生态系统管理的优势。

在本次大会上，ZDNet采访了Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦，以下为访谈实录：

ZDNet：2015年的大会以Breaking Big为主题，请问其寓意是什么？这是否代表Teradata对于大数据认知在概念上的颠覆？

辛儿伦：Breaking Big这个主题，我理解最核心的应该是“打破束缚和限制”，不管是企业还是个人应该探索和追求“创新、差异化、勇气、重大进展和卓越表现。”

第一，在大数据时代，企业必须坚持创新和追求创新，不管技术上寻找突破，还是从业务流程、商业模式、组织架构、企业的分析文化上，都可进行积极的创新。例如，去年我们刚刚收购的Think Big公司，帮助我们增强对Hadoop的咨询、顾问和实施能力， 以及与其它分析平台的交互能力。在本次大会上，我们刚宣布Think Big成为业内首个能够为Hadoop数据湖（数据资源池）提供全面的管理服务，这将帮助企业非常便利地创建数据分析的生态系统，确保数据质量、可靠性、实时性以及日常的运营任务。

我强调一下，我们的Think Big公司支持主要的Apache? Hadoop?，包括Cloudera、Hortonworks、MapR、Spark、Kafka、NoSQL以及其他开源技术，非常全面。而且更重要的是，我这里也是首次宣布，我们的Think Big业务已经确定引入到大中华区，目前已经在完成人员的配备。

第二，我觉得企业中在数据分析上的务实和积极进取的文化非常重要。其中，这个主题中提到“勇气”是企业实现大数据项目成功的重要保证。很多的企业，曾经面对大数据项目的投资犹豫、徘徊，其实这就需要更大的勇气支持。Teradata以及广大客户的反馈已经看到，我们是时候积极行动了。我们也理解，文化上的转变可能比技术和分析流程上的转变历时更久，但是我们一直强调，大数据从小做起，相信你也能很快看到大数据的价值，看到大数据分析在商业变革中带来的不可替代的驱动力。

ZDNet：每年的全球用户大会，Teradata都会发布业界注目的新产品。今年发布的产品中，您认为哪些是最具亮点的？

辛儿伦：今年，我们在大数据技术、开源技术的支持以及咨询服务上都有重要的更新和发布。这里，我特别强调一下，本次大会上最亮点的应该是针对物联网的传感器数据的分析能力，甚至实现了万物皆可分析（Analytics of Everything）。Teradata Listener技术能够通过整合开源技术，帮助客户分析物联网中不计其数的数据源，简化数据分析的难度。Teradata QueryGrid技术能在统一数据架构上快速有效地进行主题分析或查询多元化的大数据，以取得业务需要的信息。

同时，Teradata Aster新的版本能直接交互Hadoop数据资源池或数据仓库平台，帮助客户进行实时的数据探索，例如高效营销中进行客户路径和消费模式分析，等等.

ZDNet：最近，Gartner发布了2016年可能影响企业的十大技术趋势，其中万物信息化以及物联网等技术入选。在目前发展出现这些趋势之时，您怎们看技术的发展趋势？如果时间放长远一点，据您观察未来5年甚至10年，那些技术可能会成为影响企业比较显著的技术趋势？

辛儿伦：我们看到这些十大技术趋势，这些都是战略性大趋势，其中包括Information of Everything（万物信息化）以及物联网架构和平台。其实，我认为这不仅是趋势，而是新的IT现实。

关于万物信息化，可以理解为我们身处在一个数字网格之中，这个环境会产生、使用其产生的无计其数的信息。在这些数据和信息的海洋中，不管是企业还是个人，必须学会判断和识别哪些信息能够带来战略性的价值，掌握如何访问这些不同的数据源，并通过各种分析方法和算法找出其中的业务价值。

其实，这些预测也是真实IT现实的写照。实现万物皆联网或者信息化，最主要之一靠传感器技术。在我们目前生活的时代，传感器技术结合大规模并行处理能力，使我们能够测量并整体分析几乎所有现象。先进的仪器使我们能够跟踪万物的变化，例如天气变化模式、汽车驾驶习惯、乃至快餐店冰箱的温度、医院里（或家里）病人的生命体征。将这些数据采集至数据库，并运用广泛的统计、分析及可视化工具对这些数据进行细致的分析。

正是由于这些传感器，我们的生活、工作中产生了新的数据源。例如，通过射频识别读取器，我们能够进行零售库存跟踪与控制、医疗测试采样跟踪、预防欺诈行为等；通过GPS定位跟踪器，能够进行车队管理和交通运输和货运管理；通过数据采集传感器，我们就能在制造业、环境保护、交通运输系统中采集到实时的数据用于分析。

例如，西门子公司就通过部署Teradata技术提升其制造流程及产品质量。西门子首次实现了整合来自传感器、制造流程、机器生成数据，以及各种源系统的数据。西门子技术领域商业分析及监测总监Michael May博士对此说：“现在，我们可以更快、更有效地获得数据中的价值。把大数据转换为智能数据，我们将能够优化产品质量，为客户提供更加优质的服务。”

关于物联网我提两点：《2014－2015年中国物联网发展年度报告》中指出，物联网技术与云计算、大数据、移动互联网等新兴一代信息技术的协同创新进一步深化，与农业、制造业、服务业等传统产业，与新能源、新材料、先进制造业等新兴产业的“双向融合”不断加强。物联网加快向经济、社会、生活众多领域渗透，不断催生新变革、新应用和新业态。这些都是非常可喜的发展成绩。现在快速发展的物联网，以及未来的“万物皆联网”，任何人、事、物之间将能实现连接，这将带来沟通模式的变化、业务模式的变化，甚至发展模式的变化。

但是，我们更要强调，要想让物联网发挥出价值，企业必须对传感器数据进行整合和分析，并把分析结果利用到生产流程中来，而由大数据驱动的物联网才是有价值的物联。

由于物联网数据都是非结构化数据，这种JSON数据的分析都非常复杂。在今年5月，我们就宣布首次在同一数据库实现三大JSON数据格式的原生存储，这将为客户提供更强的查询性能。通过对Teradata数据库升级，能够帮助业务用户充分利用网页应用、传感器和物联网机器生成JSON数据的商业价值。而Teradata数据库具备分析JSON数据、操作数据和历史业务数据的强大功能，而这一顶级查询性能使其成为物联网分析枢纽。此外，本次大会上发布的Teradata Listener是一款自助式智能软件，具有实时“听取”功能，可协助客户跟踪他们世界各地存放的多条传感器和物联网数据流，并将该数据传送到分析生态系统中的多个平台，这些都是巨大的技术突破。

针对未来更长时间的趋势预测，如果从更加宏观的角度看，我们先梳理一下整个IT 行业的发展，然后就能看到未来的发展趋势。过去从70或者80年代开始，对整个IT产业的关注，不管是产业给予的专注，还是IT供应商的专注，或是企业对于成立自己的IT部门的专注，更多的是一种小I大T的专注，什么叫小I大T？小的专注于Information能够体现的价值，而大量专注于运用用和研发Technology方面的议题。这就是小I大T，更多地认为IT就只是Technology这个课题，但是我们要注意IT不仅仅是Technology，IT是两个课题，是Information和Technology。

随着技术的发展，现在的技术能够承载的Information的价值度是迅速提升的，，未来更多的机会会更多在Information这个主题，延伸出来未来10年、20年、30年的前景。特别是未来这30年，这个时代将会是大I小T的时代，更多的主轴是在Information主题。，

ZDNet：从Teradata以及服务客户的经验看，如果让您建议一个企业要建立起自己的大数据战略，应该要去准备什么战略？

辛儿伦：首先建议客户要先问自身几个问题，那就是为什么要建立自己的大数据战略？是什么业务发展方向需要数据驱动型战略？。大数据战略要针对具体的业务场景，有了明确的业务场景目标，建设驾驭大数据的能力才有针对性性和使命感。

例如某企业要提升他的客户价值贡献度，希望建立起大数据战略，能够通过与客户的多种互动渠道的信息中获得洞察例如通过360度的统一客户视图等，在正确的时间、正确的地点、适当的方式，提供这位客户需要的服务或产品。又如金融机构通过建立起针对风险控制的大数据战略，能够发现和判断自己企业面对的风险以及危害程度，如担保圈分析等。如电信运营商可以通过建立针对客户服务品质优化的大数据战略，发现即将离网的用户等，提高自己的业务支持并挽留用户。

但是，在这里我要强调一点，数据驱动型战略不等同于数据收集战略，目前企业应尽量避免“存而不用”，建立大数据能力绝不是收集数据、存数据。

根据我们协助全球许多客户建设高效的大数据战略呢？，我想分享几个成功的关键：

第一，全面。企业需要采取宏观视角来识别构成高效体系的诸多不同要素，将不同的数据集（比如内部和外部数据流，或来自企业不同职能部门的信息）链接起来，通过关联分析，找出富有意义的信息。

第二，以业务为核心。针对大数据的战略规划应当以业务为导向，大数据战略并非科学项目，而是必须以满足实际的业务需求为核心。

第三，灵活。必须考虑到未来的使用情形，大数据战略和大数据分析方法论应避免常见的限制，比如过多地依赖于单一技术或单一平台模式或过于制式的流程等；由于数据驱动的转型不会一步到位或立刻传遍整个企业，因此在制定战略时，必须认识到价值是逐步创造出来的，并将整个演变过程考虑在内。

第四，有条理且可扩展。要确保大数据战略能够得到全面贯彻，而不是导致另一大群数据孤岛的产生。

第五，数据分析、科学决策。形成以分析为导向的思维方式，并培养真正的数据驱动文化。

网站分析实战:如何以数据驱动决策,提升网站价值

1，获取网站数据不仅仅是只装「统计工具」。 除此之外，还可以通过「网站日志文件」、「web beacons打点」、「JS页面标记」获得数据。 2，网站中常见的三种流量来源分为：「推介网站流量」、「搜索引擎流量」和「直接流量」，而直接流量是最难统计的，书中也给了我们提示。 直接流量又分为三大类流量，「浏览器地址栏」、「浏览器收藏夹流量」和「丢失来源信息」。 而丢失来源信息的流量包括flash广告、IM工具、弹窗广告等流量来源。 整理好这些信息，就更容易细分流量的来源了。 3，建立自己的网站流量日记，每天记录不同流量来源中发生的故事，可以让我们掌握每一次网站流量变化的原因，大量节省我们的时间，让我们的分析结果更有价值。 (图为作者蓝鲸的网站流量日记)4，如何挖掘有价值的搜索关键词?找到一个有价值的关键词，再加上好的排名，就可以给网站带来大量优质的流量。 通过统计工具，我们可以对搜索引擎流量和关键词进行标记。 首先，我们可以给网站设定一个合理的目标，如访客完成网站注册、购物成功等。 其次，我们就可以对关键词的质量进行衡量，找到该词在页面中的排名，获得所有关键词的排名情况。 再次，通过Google分析的过滤器排除第一页的词，有一些关键词，他们没有排在搜索结果的第一页，但却有很高的转化率。 例如:下图中的第一个关键词，排在搜索结果的第三页，但有200%的目标转化率。 找到这些词后，就可以调整推广和SEO策略，如果它们没有在你的推广列表中，那么就能判断这可能是一个非常有潜力高价值的关键词，对它进行一下优化，提高这些词的访问量。 写在最后： 想要在Google和网络获得好的排名和流量不是一件容易的事情，需要不断的学习和积累经验才可以。 尤其是对那些刚入行的新人。 而《网站分析实战》恰恰就告诉我们，如何通过分析网站数据来获取流量。 因为「网站分析」一个新兴的行业，随着各个网站、公司的重视，完整分析这个行业注定会不断向前发展。 内容全面、由浅入深是我对这本书的第一印象，本书结合大量案例、数据、用户的分析，也让我受益匪浅。 不过本书的许多术语、各种表达式看起来比较头疼，而且大量案例是结合Google Analytics来展示的，所以需要用点心。

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