数据分析（DA）是分析、收集、组织和存储原始数据以获得与业务运营相关的见解的过程。这是通过使用不同的工具、技术、框架和统计分析来实现的。您可以将数据分析视为商业智能的一种形式回答与业务相关的问题，确定趋势和解决每个组织都面临的问题。
凭借对数据的深入了解，公司可以对其受众、整个组织和行业做出更明智的决策。虽然商业智能软件可以处理更定量的交易评估（例如销售数量、交付量），但也有市场智能，它提供对公司销售环境的更定性和面向外部的分析（例如使用增强现实等未来市场趋势）。另一方面，销售智能完全专注于优化销售流程，还有媒体情报结合了许多不同的媒体领域。
处理数据分析时可能会遇到的另一个术语是数据挖掘——将统计方法应用于非常大和复杂的数据集，以识别新模式。例如，如果要评估某些客户群体的购买行为，则需要收集客户数据并执行良好的客户数据管理。之后，数据挖掘就是一条路。在处理大型数据集时，执行数据规范化以确保剔除所有异常值至关重要。
数据分析对各种规模的公司都很重要，有以下几个原因。在收集销售数据后，数据分析工具开始发挥作用，以确定和可视化提议的更改实际成功程度。
在个性化客户体验方面，在让客户满意并满足他们的需求方面，数据分析发挥着至关重要的作用。企业通过各种来源收集客户数据，比如社交媒体和社交媒体机器人、实体商店、电子商务平台等。
通过应用数据分析，您可以创建个性化的客户档案，以了解他们的行为。想想一家拥有实体服装店和在线服装店的公司。通过对销售和社交媒体数据进行实时分析，它可以在电子商务平台上发起有针对性的营销活动，以推广客户已经感兴趣的产品。为了预测未来的客户行为和事件，您还可以运行一个基于机器学习技术的所谓倾向模型——如果您想充分挖掘个性化和数据驱动营销的潜力，建议使用这种统计模型。
在另一方面，数据分析可以提高运营效率。假设您的组织正在经营一家在线服装店，与许多不同的供应商合作。在假日季节，对产品的需求急剧增加，您需要确保有足够的商品库存。那么使用数据分析工具，您可以收集有关供应链的数据，以了解供应链可能出现的情况，例如生产延迟。因此，您可以更换可能无法跟上的供应商，从而提高运营效率。
每个企业都面临风险，尤其是在员工安全、法律责任等。基于通过数据分析方法收集的见解，该公司可以轻松了解这些风险并采取措施预防这些风险。如果您经营一家特许经营店，您也许可以分析哪些商店可能被盗的风险更高。进行分析后，您可以决定特定商店所需的安全级别。
当然，数据分析还有很多其他用途，它还可以帮助您根据业务需求等选择最佳的营销自动化软件。
