大數(shù)據(jù)時代，隨著信息化技術(shù)的進步，企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模的擴大，原有獨立的業(yè)務(wù)系統(tǒng)模式在一定程度上成為了企業(yè)進一步信息化交流的阻礙，也為企業(yè)的一體化決策帶來困擾。通常來說，企業(yè)內(nèi)部的運營和業(yè)務(wù)系統(tǒng)每天會積累下大量歷史數(shù)據(jù)，一些企業(yè)最多是對一些零散的數(shù)據(jù)進行淺層次的分析，真正的海量數(shù)據(jù)其實并沒有得到真正有效的分析利用。同時，隨著系統(tǒng)的不斷增加和積累，沉淀在系統(tǒng)深處的數(shù)據(jù)也更加難以提取和整合，后期的報表展示和可視化分析也就成了空殼應(yīng)用。企業(yè)迫切需要建立以用戶為中心的數(shù)據(jù)分析平臺，它可以匯通企業(yè)的各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，從源頭打通數(shù)據(jù)資源。實現(xiàn)從數(shù)據(jù)提取、集成到數(shù)據(jù)清洗、加工、可視化的一站式分析，幫助企業(yè)真正從數(shù)據(jù)中提取價值，提高企業(yè)的經(jīng)營能力。

一、數(shù)據(jù)分析平臺的定義 數(shù)據(jù)分析平臺就是將公司所有的數(shù)據(jù)進行進行收集整理，包括系統(tǒng)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等等，在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)框架下實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的挖掘和分析，最后通過可視化的手段進行數(shù)據(jù)展示。可以分為四個層次: 1）數(shù)據(jù)采集層：對企業(yè)底層各種數(shù)據(jù)源的采集和解析，將零散的數(shù)據(jù)整合起來，包括日志數(shù)據(jù)、集團數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等等企業(yè)的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。  2）數(shù)據(jù)儲存和處理層：根據(jù)需求和場景的不同，對底層數(shù)據(jù)進行預處理，儲存到一個合適的持久化儲存層中，比如說機器學習、數(shù)據(jù)庫、OLAP等等 3）數(shù)據(jù)分析層：利用BI分析系統(tǒng)，比如億信ABI，對數(shù)據(jù)進行加工，然后進行深層次的分析和挖掘。 4）數(shù)據(jù)應(yīng)用層：主要是對最終的數(shù)據(jù)進行展示和可視化，根據(jù)業(yè)務(wù)需求不同劃分出不同類別的應(yīng)用，比如儀表板、數(shù)據(jù)報表、及時查詢、數(shù)字大屏等等。 二、數(shù)據(jù)分析平臺的意義 在實際的企業(yè)數(shù)據(jù)管理中，業(yè)務(wù)系統(tǒng)往往是多源的。企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都是相互割裂、未被打通的，這就叫做數(shù)據(jù)孤島。這個問題的難點在于需要跨數(shù)據(jù)源進行分析，不同數(shù)據(jù)源之間的對接很難打通；其次，企業(yè)的數(shù)據(jù)一定是海量的，有的還需要二次加工，如果沒有數(shù)據(jù)分析平臺的支撐很難實現(xiàn)。如果想要實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，就要通過數(shù)據(jù)分析平臺，從多系統(tǒng)中取數(shù)，然后手動整合分析。 三、如何搭建數(shù)據(jù)分析平臺 1. 明確業(yè)務(wù)目標，了解業(yè)務(wù)需求 企業(yè)需要對每一塊業(yè)務(wù)需求有深刻的了解，知道需要什么樣的分析報表；每個業(yè)務(wù)部門想要看什么樣的數(shù)據(jù)；業(yè)務(wù)部門通過這些數(shù)據(jù)分析，是如何推進和改善業(yè)務(wù)，是否有提升的價值意義；這些數(shù)據(jù)是否現(xiàn)在就可以獲取到，是否需要收集。 2、搭建平臺框架 企業(yè)需要根據(jù)業(yè)務(wù)的要求設(shè)計符合使用者需要的內(nèi)容，產(chǎn)品要有層級和結(jié)構(gòu)。領(lǐng)導往往需要一些能幫助把握大方向的關(guān)鍵指標，因此，要求平臺能夠基于數(shù)據(jù)指標背后的問題以及原因定位到關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。而業(yè)務(wù)人員更在乎業(yè)務(wù)的執(zhí)行，關(guān)注的數(shù)據(jù)往往粒度很細，需要知道各項指標的明細。 3、建立數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)分析平臺是面向所有業(yè)務(wù)的，數(shù)據(jù)質(zhì)量的規(guī)范與統(tǒng)一是公司的所有部門人員對于數(shù)據(jù)的理解一致的保證。平臺的數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴于數(shù)據(jù)倉庫底層的數(shù)據(jù)模型，所以一個好的數(shù)據(jù)倉庫很大程度上決定了數(shù)據(jù)分析平臺的數(shù)據(jù)質(zhì)量。 4、工具選型 這里給大家推薦億信ABI，它是億信華辰歷經(jīng)十五年匠心打造的國產(chǎn)化BI工具，技術(shù)自主可控。它覆蓋從數(shù)據(jù)接入、到數(shù)據(jù)建模與處理、再到數(shù)據(jù)分析與挖掘整個數(shù)據(jù)應(yīng)用全鏈路。打通從數(shù)據(jù)接入、到數(shù)據(jù)建模與處理、再到數(shù)據(jù)分析與挖掘整個數(shù)據(jù)應(yīng)用全鏈路，可滿足企業(yè)經(jīng)營中各類復雜的分析需求，幫助企業(yè)實現(xiàn)高效數(shù)字化轉(zhuǎn)型。