我們會被大量數據淹沒嗎？
在數位轉型的浪潮下，我們將焦點放在數據分析的重要性上。過去，各行各業常透過問卷等人工方式收集數據，試圖了解顧客的需求和喜好，以改善保險產品，達到滿足顧客需求、產品銷售的雙贏局面。
然而，人工操作的效果有限，資料量少且難以發揮完整數據價值。隨著數位時代的來臨，顧客的每個行為都會產生數據，這同時提高了數據量和準確度。然而，面臨的問題是如何有效地利用如此龐大的數據？
這就是數據分析工具的重要性所在。接下來，我們將介紹市場上最常見的兩大分析工具：
分析利器大比拚
Power BI
Power BI是Microsoft的BI工具，最大的優勢是能夠輕鬆地與Office系列等工具整合。許多公司會選擇與Office系列一同購買使用。此外，Power BI的操作難度不高，只要會使用Excel就能上手。因此，它是目前商務使用率最高的工具之一。
然而，Power BI也有缺點。例如Desktop版不支援Mac系統、線上版功能不完整、美化功能有限，而且瀏覽者也需要下載Desktop版或者付費才能閱覽。儘管如此，除了系統相容性外，Power BI沒有其他嚴重缺失，因此大部分公司仍然選擇使用Power BI進行產品開發等商業應用。
Tableau
Tableau在視覺效果方面優於Power BI，它能夠連接的資料源非常多，且使用者社群非常活躍，方便提問和學習，因此使用人數也相當多。
然而，Tableau主要以分析為主，需要事先將數據整合處理才能使用，而且操作相對較為不直覺，對於無數據分析背景的人來說較難上手。此外，它的免費版有一個致命的缺點，就是所有資料都會公開在網路上。考慮到資訊安全問題，如果用於輔助產品開發，就必須購買每人每月75美金的付費版，相對而言成本較高。
最後，我們用表格簡單總結一下Power BI和Tableau的特點：
Power bi vs tableau
Netflix的成功之道：Data的極限在哪邊？
數據分析工具的優勢不僅止於此，它們能夠為企業帶來哪些實際好處呢？讓我們看看數據分析是如何幫助Netflix提供更好的用戶體驗的。
當你在下班後想放鬆時，打開Netflix。首頁上推薦的電影引起了你的興趣，於是你點擊了進去。在觀看完畢後，你感到非常滿意，封面吸引人，演員出色，劇情符合你的口味。而片尾還推薦了其他你可能喜歡的影片！這樣的良好體驗使你決定繼續訂閱Netflix會員。
所有這些看似巧合的元素實際上都是你和Netflix數據分析團隊共同努力的成果！
用戶的使用記錄提供了大量的數據，Netflix利用這些數據來分析用戶的喜好，並以AI算法精確推薦更多用戶可能喜歡的影片。正是依靠數據分析，Netflix才能茁壯成為現在的影音串流巨擘。
Netflix的成功當然也可以應用在其他產業。如果將數據分析應用於例如金融業保險產品的開發、餐飲服務、電商等行業中，無疑將為產品經理帶來巨大的效益。更有甚者，將現在最熱門的話題「生成式人工智慧（AIGC）」技術融入其中，勢必將帶來高效導向的各行業產品開發的新浪潮。
