数据分析平台如何成为企业标配

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3月4日，中共中央政治局常委召开会议，强调要加快5g网络和数据中心等新基础设施的建设，简称“新基础设施”。这一政策也表明，数据应用正变得越来越受全民欢迎。21世纪以来，随着云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术的快速发展和行业的数字化转型，数据量几乎呈几何级数增长。如何从海量数据中获取有用的信息尤为重要。

在这个过程中，数据分析的概念被提到并被越来越广泛地使用。众所周知，数据分析的目的是集中、提取和提炼隐藏在混沌数据中的信息，从而找出研究对象的内在规律，这几乎与商业智能(bi)的思想不谋而合。

数据分析是企业获取商业价值的重要手段

随着互联网的发展，越来越多的企业用户从线下转移到网上，用户的特征和属性需要通过网络获取。企业需要依靠大数据来把握市场变化和了解客户，从而提供满足市场需求的产品。数据分析作为企业运营中的一项基础工作，越来越受到重视。

许多企业在运营的各个环节都会产生大量的数据，而数据分析报告在深化数据处理后，对企业的运营管理和发展战略起着非常重要的作用。一方面，企业可以根据分析结果进行业务预测和决策支持；另一方面，它还可以衡量员工的工作效率，用于企业内部管理。

数据分析与处理平台通过整合不同侧重点的大数据处理与分析框架和工具，筛选和整理海量数据，从中提取关键信息点，支持企业进行业务洞察和行业分析，帮助企业实现商业价值。

企业数据分析平台建设的实施

数据分析平台的建立是基于企业业务场景和用户需求，参考未来需要通过平台获取的价值信息和访问数据，根据场景业务需求定义数据平台的基本功能，从而构建适合自己企业的数据分析处理平台。

通用数据分析平台可分为四个层次:数据采集、数据存储、数据分析和数据应用。所有的企业数据，包括系统数据、业务数据、人员数据和管理数据，都在一个统一的框架下进行分类和分析，从海量数据中挖掘潜在的商业价值。作为一家专业的商业智能领域提供商，我们还计划拥有多个产品组件，包括查看商业智能、查看机器人、查看移动终端、查看报告、查看数据收集和查看门户，从而为数据收集、处理和展示提供端到端的整体解决方案。

图1还查看了几个组件

对于企业来说，在构建数据分析平台的过程中，他们可能会面临来自各方面的问题，而如何选择合适的工具是最重要的:

1.各种来源的数据

在企业运营和维护中，数据采集系统将从erp、wms、crm和其他来源获取数据。在数据分析之前，企业需要整合数据库中所有分散的数据，这将影响对实时性要求高的业务场景的反馈速度。查看bi具有超级数据集成功能，无需外部工具或数据存储库，即可清理、转换和组合来自许多不同来源的信息。

此外，手表站bi还具有智能自动数据加载配置文件数据和显示关联的特点，允许非技术用户轻松组合多个来源和加载，具有良好的可用性。在此平台上，客户可以获得内部和外部集成数据的完整信息视图，并发现跨数据源的更多数据价值。

2.数据无法关联和汇总

在数据分析中，数据和数据之间隐藏的相关性可能不会被工作人员和系统很好地理解，并且缺少一个或多个相关信息可能会在不同程度上影响最终结果。相关引擎技术和增强智能技术被集成到bi中，一方面，数据之间的关系只能通过关键词搜索来理解；另一方面，关联引擎技术和增强智能技术的结合使平台能够更灵活、更自由地探索数据之间的所有可能性。企业可以在分析过程中引入更多的数据，打破了用预选条件建立数据模型的传统方式，使从多个角度和平面展示结果成为可能。

同时，商业智能中的机器学习功能也使平台能够从许多来源进行学习，例如用户行为和反馈、商业智能的商业智能分析、管理库中的业务规则定义、行业特征和领域相关知识、社会和组织网络模式和偏好以及复杂的默认约定等。，并且随着时间的推移，准确性和相关性都有所提高，并且变得更加智能化，从而使客户能够获得越来越智能的人机交互分析体验。

3.固化数据分析平台

对于大多数企业来说，数据分析平台往往只用于企业获取分析结果或做出决策支持。在查看多个平台产品时，用户可以自己创建报告并与其他用户共享，在查看多个网络界面、公司电子邮件和帐户之间无缝交互，随时随地对数据问题进行交互式讨论和分析。同时，嵌入式分析技术也使得一些开发和分析环境平台更加开放和可扩展，可以部署在企业服务器、公共云基础设施、边缘设备和物联网程序等各种环境中，并将分析嵌入到各种决策点。人们还认为，一些平台也支持移动终端上的应用程序，如指甲、企业应用程序等。与传统的商业智能平台相比，人们还认为出现了多种协同智能分析平台，这为数据分析平台的应用提供了更多的可能性。

作为一个专业的商业智能平台，它自推出以来已得到企业客户的广泛认可。目前，工业领域已经涵盖了制造、零售、医药、金融等行业，为各个行业的客户带来了准确的分析建议和决策支持。

图2还显示了几个客户的分布情况

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