進(jìn)入21世紀(jì)以來，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的快速發(fā)展和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使得數(shù)據(jù)量幾乎呈現(xiàn)幾何級增長，如何從海量數(shù)據(jù)中獲取有用信息也顯得尤為重要。

　　在此過程中，數(shù)據(jù)分析的概念被越來越廣泛的提及和使用，眾所周知，數(shù)據(jù)分析的目的是將隱沒在雜亂無章數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉，從而找出研究對象的內(nèi)在規(guī)律，而這與商業(yè)智能（BI）的理念幾乎不謀而合。

　　數(shù)據(jù)分析是企業(yè)獲取商業(yè)價(jià)值的重要手段

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，企業(yè)用戶越來越多從線下轉(zhuǎn)移到線上，用戶的特點(diǎn)屬性需要通過網(wǎng)絡(luò)獲取，企業(yè)需要依靠大數(shù)據(jù)把握市場變化并了解客戶，從而提供滿足市場需求的產(chǎn)品，而數(shù)據(jù)分析作為企業(yè)運(yùn)營中較為基礎(chǔ)的工作，越來越受到重視。

　　很多企業(yè)在運(yùn)營的各環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深化處理后的數(shù)據(jù)分析報(bào)告對企業(yè)運(yùn)營管理和發(fā)展策略具有非常重要的作用，一方面，企業(yè)能根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行商業(yè)預(yù)判和決策支持；另一方面，也能衡量員工工作效益，用于企業(yè)內(nèi)部管理。

　　數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)通過整合具有不同側(cè)重點(diǎn)的大數(shù)據(jù)處理分析框架和工具，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和梳理，從中提取出關(guān)鍵信息點(diǎn)，支持企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)洞察和行業(yè)分析，從而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。

　　企業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建設(shè)實(shí)施落地

　　數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的搭建以企業(yè)業(yè)務(wù)場景和用戶需求為基礎(chǔ)，以未來通過平臺(tái)需要得到的價(jià)值信息和接入數(shù)據(jù)為參考，明確基于場景業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)平臺(tái)要具備的基本功能，從而搭建出適合自己企業(yè)的數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)。

　　一般的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)大概可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用四個(gè)層次，對企業(yè)包括系統(tǒng)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、人員數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)，在統(tǒng)一架構(gòu)下進(jìn)行整理和分析，從海量的數(shù)據(jù)中，挖掘潛在商業(yè)價(jià)值。作為一家專業(yè)的BI領(lǐng)域提供商，亦策觀數(shù)臺(tái)有包含觀數(shù)臺(tái)BI、觀數(shù)臺(tái)機(jī)器人、觀數(shù)臺(tái)移動(dòng)端、觀數(shù)臺(tái)報(bào)表、觀數(shù)臺(tái)數(shù)據(jù)采集、觀數(shù)臺(tái)門戶在內(nèi)的多個(gè)產(chǎn)品組件，能提供端到端的數(shù)據(jù)采集、處理、展現(xiàn)的整體解決方案。

　　對于企業(yè)而言，在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的過程中，可能會(huì)面臨來自各方面的問題，如何選擇合適的工具是重中之重：

　　1、各種來源的數(shù)據(jù)

　　在企業(yè)運(yùn)維中，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)會(huì)從ERP、WMS、CRM等各種來源獲取數(shù)據(jù)，企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前首先需要將所有零散數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中整合起來，這對于實(shí)時(shí)性要求比較高的業(yè)務(wù)場景而言會(huì)影響反饋速度。觀數(shù)臺(tái)BI具備超強(qiáng)的數(shù)據(jù)集成功能，在不需要外部工具或數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫的情況下，能夠清洗、轉(zhuǎn)換和結(jié)合來自多個(gè)不同來源的信息。

　　此外，觀數(shù)臺(tái)BI還具備智能自動(dòng)數(shù)據(jù)加載配置文件數(shù)據(jù)和顯示關(guān)聯(lián)的特性,允許非技術(shù)用戶輕松組合多個(gè)源和負(fù)載，具有很好的易用性?？蛻粼谠撈脚_(tái)上能獲得內(nèi)部和外部集成數(shù)據(jù)的完整信息視圖，跨數(shù)據(jù)源發(fā)掘更多數(shù)據(jù)價(jià)值。

　　2、數(shù)據(jù)無法關(guān)聯(lián)和匯總

　　在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間隱蔽的關(guān)聯(lián)性并不一定能夠很好的被工作人員和系統(tǒng)察覺，其中某一個(gè)或幾個(gè)關(guān)聯(lián)信息的缺失可能就會(huì)對最終的結(jié)果造成不同程度的影響。觀數(shù)臺(tái)BI中融入了關(guān)聯(lián)引擎技術(shù)以及增強(qiáng)智能技術(shù)，一方面僅僅通過關(guān)鍵字搜索就能明了數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；另一方面關(guān)聯(lián)引擎技術(shù)+增強(qiáng)智能技術(shù)的結(jié)合，賦予了平臺(tái)更靈活更無拘束探索數(shù)據(jù)之間全部可能性的能力，企業(yè)能將更多的數(shù)據(jù)納入分析過程，打破了以先選條件來建立數(shù)據(jù)模型的傳統(tǒng)方式，讓多角度、多位面呈現(xiàn)結(jié)果的現(xiàn)象成為可能。

　　與此同時(shí)，觀數(shù)臺(tái)BI中的機(jī)器學(xué)習(xí)功能也使得平臺(tái)能夠根據(jù)用戶行為及反饋、觀數(shù)臺(tái)BI分析、管理庫中的業(yè)務(wù)規(guī)則定義、行業(yè)特性及領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)、社會(huì)與組織網(wǎng)絡(luò)的模式和偏好，以及精細(xì)復(fù)雜的默認(rèn)慣例等諸多來源進(jìn)行學(xué)習(xí)，并隨著時(shí)間的推移提高準(zhǔn)確性與相關(guān)性，變得更加智能，是客戶獲得越用越智能的人機(jī)交互式分析體驗(yàn)。

　　3、固化的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

　　對大多數(shù)企業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析平臺(tái)往往只用于企業(yè)獲取分析結(jié)果或進(jìn)行決策支持。在亦策觀數(shù)臺(tái)平臺(tái)產(chǎn)品中，用戶能夠自助創(chuàng)建報(bào)表并共享給其他用戶，以及在觀數(shù)臺(tái)網(wǎng)頁界面、企業(yè)郵件、微信賬戶間無縫互動(dòng)，隨時(shí)隨地針對數(shù)據(jù)問題進(jìn)行互動(dòng)式討論分析。同時(shí)，嵌入式分析技術(shù)也使得亦策觀數(shù)臺(tái)擁有更開放、可擴(kuò)展的開發(fā)分析環(huán)境平臺(tái)，可部署在企業(yè)服務(wù)器、公共云基礎(chǔ)設(shè)施、邊緣設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)程序等各種環(huán)境中，將分析嵌入到各個(gè)決策點(diǎn)。亦策觀數(shù)臺(tái)也支持在微信、釘釘、企業(yè)APP等移動(dòng)端進(jìn)行應(yīng)用，相較于常規(guī)BI平臺(tái)，亦策觀數(shù)臺(tái)協(xié)同智能分析平臺(tái)的出現(xiàn)，為數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的應(yīng)用提供了更多的可能。

　　作為專業(yè)的BI平臺(tái)，亦策觀數(shù)臺(tái)自推出以來，獲得了企業(yè)客戶的廣泛認(rèn)可，目前產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)覆蓋制造、零售、醫(yī)藥、金融等多個(gè)行業(yè)，為各行業(yè)客戶帶去了精準(zhǔn)的分析建議與決策支持。