传统分析技术有哪些困惑?
传统分析技术有哪些困惑呢?由于分析手段的限制不能充分利用所有数据,学统计知道,如果分析能力不到,取样时候可能取小量,取多了运算不下来。样品量越大,里面含的信息越多越完整。我们希望能够对所有的样品量做一个分析。如果是分析手段达不到,所使用的数据会受到限制,再有就是没办法对复杂数据做分析。
传统分析技术有哪些困惑?
大家知道建模,有干扰量,修正量这些东西,分析手段达不到这些精度会受到影响,会使用简单的模型做分析。还有有些模型需要不断地迭代,得到较精确的结果,迭代次数太多运行速度就慢,传统的分析手段会受到一些限制。
想得到最好商业结果,分析工具分析手段必须要具有:能够达到最高的精确度,要有前所未有的性能-就是运算能力和速度,还有就是达到最大深度和广度。只有这样才能带来最好的商业结果。
如果你的决策比对手快,你就能够占得先机,争取主动,速度在你做事情过程中是非常重要的。
在大数据分析方面,你不光要有SAS高性能分析软件,你还要有一个完整的战略。分析工具应该和企业架构,分析战略结合起来才能发挥作用。
接下来是一个企业做分析的生命周期,每一家企业可能都是不一样的,但是他们做分析的生命周期应该是一样的。如果我们按照这个分析的生命周期对我们一个固有的数据做分析的话,并不会带来太大的利益或者是一个优势。你应该要不断使用这种方法对你不断变化的数据进行分析,这个数据原来比如有这么大量,随着时间会不断地增长,随着数据增长时候要不断使用分析生命周期对数据做分析,这样才能带来大的竞争力。因此,高性能分析才是现代分析的有力工具。