数据分析之核心技术的创新

　　大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的是数据仓库、数据安全、数据整理、数据挖掘，可视化呈现等各领域的研究与探索，围绕大数据的商业价值利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。同时随着大数据时代的来临，行业大数据分析也应运而生。

　　那么大数据分析又是什么呢？

　　大数据分析结合了大数据和分析两个方面。如今大数据已经频繁出现在生活中的方方面面，但大数据与大数据分析并不是同一概念。假如没有数据分析，再多的数据都只能是一堆储存维护成本高而毫无用处的IT库存。专业的大数据分析更注重分析，从分析和实际应用角度出发去找数据，然后再将数据中得到的有效信息最大化利用。如果没有针对性的数据处理，盲目注重于大数据的采集而未能对收集到的数据有效利用，或许只是简单地画个图表得出表层结论而已，错失了对数据的深层解读，未对其价值进行深入挖掘。

　　“一般来说，数据分析通常都针对某些待解决的问题，通过对数据处理和解读，找出可能存在的潜在规律并加以利用，进而以直观的视觉效果呈现，为决策提供客观依据。在分析过程中，对于问题边界加以明确规定、对可能出现的问题进行预判、对逻辑关系进行对敲，过滤海量信息，得出有效结论，是数据分析为商业决策提供的宝贵价值。”数据分析专家袁林就现在的大数据分析提出了自己的专业见解。

　　在医药行业从事多年数据分析的袁林见证了数据分析从建立到发展的过程，深知行业痛点。早在2009年互联网蓬勃发展之后，袁林逐渐意识到数据挖掘和数据分析将成为大数据应用的核心技术，也是大数据应用的关键所在。于是他着重从这两方面入手，经过几年时间成功研发了以可视化业务、SPL技术为重点的软著发明，如“基于业务大数据平台的动态可视化业务监测及分析系统V1.0”、“基于开源SPL技术的多源数据分析系统V1.0”、“基于大数据分析的采购与供应商管理系统V1.0”以及“基于OLAP技术的营销智能分析系统V1.0”。他一直在寻找一种技术可以解决医药行业国内数据可视化的问题，面对行业内各类数据源之间的壁垒，数据质量参差不齐，时效性过于滞后，无法在形式和功能之间取得平衡，华丽的数据可视化无法实现其主要目的-深度洞察并高效展示数据所蕴含的商机。

　　袁林研发的这几个软著针对行业的大难题都提出了相应的解决方案，并成功应用于行业运作。其中用“基于业务大数据平台的动态可视化业务监测及分析系统V1.0”为例，本发明将行业内不同领域的数据进行清洗，标准化，并进行整合，以企业战略的视角挖掘数据底层所潜藏的商机，通过数学建模，专业图形化展示等方法，灵活的交互式的操作界面，清晰地展示业务流程中每个节点产生的数据特征，识别数据特征的相关性，呈现业务发展的客观态势，辅助用户探寻业务规律，助力企业通过全景业务流程数据呈现进行行业动态监控，洞察商业机会。

　　该系统的出现是医药行业数据分析领域的一大进步。以往为了让人们更加直观地理解数据，数据分析师通常会以图表或图形的形式来呈现数据。但这个转换过程数据分析师往往需要耗费大量的时间，从不同领域中提取信息，再将其进行整合，从而生成报告。但自从袁林研发的这个系统面世后，数据分析师仅需单击按钮，就可以迅速地得到想要的图形和报告，这大大地节约了人力和时间成本，同时也让数据分析不再是那么高深莫测的一个领域。

　　除了该系统在领域内的突破，袁林的另外几个软著发明也都在商品供应与采购、用户市场营销智能推销等的方面有着很大的发展，如“基于OLAP技术的营销智能分析系统V1.0”能够根据不同用户的消费习惯来对不同类别的用户给予不同的推送方法，避免单一的同类品推送，进而使得市场营销的推送推销模式更加多元化，提高用户对商品推销的兴趣。

　　“数据是钢，分析是铸造，如果你想制造出一件好兵器，二者缺一不可。如果其中存在一个短板，你可能就会因为一件烂兵器而死在战场上”，数据分析专家袁林表示，未来的日子也会坚持磨好每一把“兵器”，继续在数据分析行业披荆斩棘！