数据分析平台如何成为企业标配
- 2020/4/27 11:11:59 16182
- 来源：e-works张瑾
【仪表网 仪表产业】3月4日，中共中央常务委员会召开会议，强调要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度，简称“新基建”，这一政策也昭示着数据应用越来越向全民普及化的趋势演进。进入21世纪以来，云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术的快速发展和产业数字化转型，使得数据量几乎呈现几何级增长，如何从海量数据中获取有用信息也显得尤为重要。
在此过程中，数据分析的概念被越来越广泛的提及和使用，数据分析的目的是将隐没在杂乱无章数据中的信息集中、萃取和提炼，从而找出研究对象的内在规律，而这与商业智能(BI)的理念几乎不谋而合。
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，企业用户越来越多从线下转移到线上，用户的特点属性需要通过网络获取，企业需要依靠大数据把握市场变化并了解客户，从而提供满足市场需求的产品，而数据分析作为企业运营中较为基础的工作，越来越受到重视。
很多企业在运营的各环节都会产生大量数据，对数据进行深化处理后的数据分析报告对企业运营管理和发展策略具有非常重要的作用，一方面，企业能根据分析结果进行商业预判和决策支持；另一方面，也能衡量员工工作效益，用于企业内部管理。
数据分析处理平台通过整合具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，对海量数据进行筛选和梳理，从中提取出关键信息点，支持企业进行业务洞察和行业分析，从而帮助企业实现商业价值。
企业数据分析平台建设实施落地
数据分析平台的搭建以企业业务场景和用户需求为基础，以未来通过平台需要得到的价值信息和接入数据为参考，明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本功能，从而搭建出适合自己企业的数据分析处理平台。
一般的数据分析平台大概可以分为数据采集、数据存储、数据分析和数据应用四个层次，对企业包括系统数据、业务数据、人员数据、管理数据等在内的所有数据，在统一架构下进行整理和分析，从海量的数据中，挖掘潜在商业价值。作为一家专业的BI领域提供商，亦策观数台有包含观数台BI、观数台机器人、观数台移动端、观数台报表、观数台数据采集、观数台门户在内的多个产品组件，能提供端到端的数据采集、处理、展现的整体解决方案。
图1 亦策观数台组件
对于企业而言，在构建数据分析平台的过程中，可能会面临来自各方面的问题，如何选择合适的工具是重中之重：
1、各种来源的数据
在企业运维中，数据采集系统会从ERP、WMS、CRM等各种来源获取数据，企业进行数据分析之前首先需要将所有零散数据在数据库中整合起来，这对于实时性要求比较高的业务场景而言会影响反馈速度。观数台BI具备超强的数据集成功能，在不需要外部工具或数据存储库的情况下，能够清洗、转换和结合来自多个不同来源的信息。
此外，观数台BI还具备智能自动数据加载配置文件数据和显示关联的特性,允许非技术用户轻松组合多个源和负载，具有很好的易用性。客户在该平台上能获得内部和外部集成数据的完整信息视图，跨数据源发掘更多数据价值。
2、数据无法关联和汇总
在进行数据分析时，数据与数据之间隐蔽的关联性并不一定能够很好的被工作人员和系统察觉，其中某一个或几个关联信息的缺失可能就会对终的结果造成不同程度的影响。观数台BI中融入了关联引擎技术以及增强智能技术，一方面仅仅通过关键字搜索就能明了数据之间的关系；另一方面关联引擎技术+增强智能技术的结合，赋予了平台更灵活更无拘束探索数据之间全部可能性的能力，企业能将更多的数据纳入分析过程，打破了以先选条件来建立数据模型的传统方式，让多角度、多位面呈现结果的现象成为可能。
与此同时，观数台BI中的机器学习功能也使得平台能够根据用户行为及反馈、观数台BI分析、管理库中的业务规则定义、行业特性及领域相关知识、社会与组织网络的模式和偏好，以及精细复杂的默认惯例等诸多来源进行学习，并随着时间的推移提高准确性与相关性，变得更加智能，是客户获得越用越智能的人机交互式分析体验。
3、固化的数据分析平台
对大多数企业而言，数据分析平台往往只用于企业获取分析结果或进行决策支持。在亦策观数台平台产品中，用户能够自助创建报表并共享给其他用户，以及在观数台网页界面、企业邮件、微信账户间无缝互动，随时随地针对数据问题进行互动式讨论分析。同时，嵌入式分析技术也使得亦策观数台拥有更开放、可扩展的开发分析环境平台，可部署在企业服务器、公共云基础设施、边缘设备和物联网程序等各种环境中，将分析嵌入到各个决策点。亦策观数台也支持在微信、钉钉、企业APP等移动端进行应用，相较于常规BI平台，亦策观数台协同智能分析平台的出现，为数据分析平台的应用提供了更多的可能。
作为专业的BI平台，亦策观数台自推出以来，获得了企业客户的广泛认可，目前产业领域已经覆盖制造、零售、医药、金融等多个行业，为各行业客户带去了精准的分析建议与决策支持。
图2 亦策观数台客户分布
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