在此過(guò)程中，數(shù)據(jù)分析的概念被越來(lái)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(méi)在雜亂無(wú)章數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉，從而找出研究對(duì)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(hù)越來(lái)越多從線(xiàn)下轉(zhuǎn)移到線(xiàn)上，用戶(hù)的特點(diǎn)屬性需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取，企業(yè)需要依靠大數(shù)據(jù)把握市場(chǎng)變化并了解客戶(hù)，從而提供滿(mǎn)足市場(chǎng)需求的產(chǎn)品，而數(shù)據(jù)分析作為企業(yè)運(yùn)營(yíng)中較為基礎(chǔ)的工作，越來(lái)越受到重視。

很多企業(yè)在運(yùn)營(yíng)的各環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深化處理后的數(shù)據(jù)分析報(bào)告對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)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(guò)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(duì)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(chǎng)景和用戶(hù)需求為基礎(chǔ)，以未來(lái)通過(guò)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(chǎng)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(duì)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(zhuān)業(yè)的BI領(lǐng)域提供商，亦策觀(guān)數(shù)臺(tái)有包含觀(guān)數(shù)臺(tái)BI、觀(guān)數(shù)臺(tái)機(jī)器人、觀(guān)數(shù)臺(tái)移動(dòng)端、觀(guān)數(shù)臺(tái)報(bào)表、觀(guān)數(shù)臺(tái)數(shù)據(jù)采集、觀(guān)數(shù)臺(tái)門(mén)戶(hù)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。

 

圖1 亦策觀(guān)數(shù)臺(tái)組件

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

1、各種來(lái)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(lái)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(kù)中整合起來(lái)，這對(duì)于實(shí)時(shí)性要求比較高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景而言會(huì)影響反饋速度。觀(guān)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(kù)的情況下，能夠清洗、轉(zhuǎn)換和結(jié)合來(lái)自多個(gè)不同來(lái)源的信息。

此外，觀(guān)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(hù)輕松組合多個(gè)源和負(fù)載，具有很好的易用性。客戶(hù)在該平臺(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(wú)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(jué)，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(duì)最終的結(jié)果造成不同程度的影響。觀(guān)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(guò)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(wú)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(guò)程，打破了以先選條件來(lái)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(guān)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(hù)行為及反饋、觀(guān)數(shù)臺(tái)BI分析、管理庫(kù)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(lái)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(hù)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(duì)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(guān)數(shù)臺(tái)平臺(tái)產(chǎn)品中，用戶(hù)能夠自助創(chuàng)建報(bào)表并共享給其他用戶(hù)，以及在觀(guān)數(shù)臺(tái)網(wǎng)頁(yè)界面、企業(yè)郵件、微信賬戶(hù)間無(wú)縫互動(dòng)，隨時(shí)隨地針對(duì)數(shù)據(jù)問(wèn)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(guān)數(shù)臺(tái)擁有更開(kāi)放、可擴(kuò)展的開(kāi)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(guān)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(guān)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(zhuān)業(yè)的BI平臺(tái)，亦策觀(guān)數(shù)臺(tái)自推出以來(lái)，獲得了企業(yè)客戶(hù)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(hù)帶去了精準(zhǔn)的分析建議與決策支持。

 

圖2 亦策觀(guān)數(shù)臺(tái)客戶(hù)分布