2.1　优化企业业务

在大数据时代下，企业会主动利用数据分析技术，结合业务应用点，发现业务中存在的问题，并提出解决方法，从而创造业务优势。数据分析主要从全方位提升用户体验和优化整合企业资源两方面提高企业业务流程的效率和正确率，对企业业务进行全面优化。

2.1.1　全方位提升用户体验

企业对用户体验的重视，使得推动企业业务决策的不再是企业，而是用户。企业通过对用户的深度理解，不断推动决策升级，愈发凸显提升用户体验的重要性，因此许多企业都开始重视数据分析来深度挖掘用户信息。

数据分析师可以从用户购买行为角度分析用户特征，从而实现个性化服务。例如，某家装企业购物网站通过分析用户在网站上购买的产品推断用户正处于装修的哪个阶段，如起始阶段的用户需要大量硬装产品，而软装产品将成为后续装修阶段用户考虑的重点。通过对用户购买数据的分析，系统可以根据用户不同阶段的装修特点推荐相应产品，重视用户个性化需求，从而提升用户体验。

数据分析师可以通过分析用户年龄等信息对用户需求进行判断，从而实现个性化服务。如用户在某段时间内购买某阶段的婴幼儿奶粉，系统由此可以推断出婴儿的年龄阶段，并随着婴儿的成长推荐适合其年龄段的其他产品。

数据分析师可以根据用户对价格的敏感程度不同的角度挖掘用户需求，为不同的用户贴上不同的特性标签。将相似产品依据价格分类，如果某用户比较关注价格较低的产品，那么该用户就属于价格敏感型；如果某用户关注价格较高产品，或者每类产品都会关注，那么该用户就是非价格敏感型用户。

在大数据时代，企业要注重积累客户行为等数据。数据分析师担任着利用企业数据资产提升用户体验的任务。从数据中发现问题，并通过解决问题增加企业的竞争优势。

2.1.2　优化整合企业资源

企业每时每刻都在产生海量的数据。传统的信息资源管理技术只能应对结构化数据，而约占据数据总量85%的非结构化数据蕴含着巨大的潜在价值。传统粗放式信息资源管理的整合度不高、缺乏对大数据的深度认知以及缺乏数据治理体系化建设。全新的数据分析管理方法可以整合企业资源，为企业分析海量的非结构化数据，并提供高效、低成本的解决方案，最终为企业带来效益。

某网站是一家网上购物商城，有非常庞大的用户群体，网站的日均访问量接近100万人次。但是企业发现，网站每次做促销活动，用户的响应远低于预期，销售商品的比例并不高。于是某网站的数据分析师结合客户行为数据库，分析每位用户的数据信息、用户访问的网页、用户购物车内容及购物车转化率等数据进行了综合评估。

通过确认促销活动中用户搜索最多的关键词和商品，确定网站热点区域和非热点区域。利用这些数据，企业可以置顶高流量商品，并且针对其设置营销活动。同时该网站进一步将数据分析的重点延伸至购物车，找到用户不消费的原因，如产品价格太过昂贵，商品内容太过简单等。提出优化企业资源的整改意见，从而提升消费转化率，提高客户满意度，使企业获得更多的利益。

大数据时代的到来提升了企业对数据分析的关注，企业开始在数据分析方面投入更多的资金和资源，利用数据分析这个工具，为企业带来更大的利益。信息的重要性日益增加，掌握了信息源，就掌握了市场的动脉。企业可以基于海量的数据，深度挖掘其中的信息，进行统筹分析整理，并制定企业特有的产品优化方案，全方位、多角度地助力企业不断发展和进步。