如何构建企业数据分析平台？

数据分析的概念被越来越广泛地提及和使用。众所周知，数据分析的目的是对混沌数据中隐藏的信息进行浓缩、提取和提炼，从而找出研究对象的内在规律，这与商业智能的概念几乎是一致的。

随着互联网的发展，越来越多的企业用户从离线转移到在线。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，了解客户，从而提供满足市场需求的产品。数据分析作为企业经营中较为基础的工作，越来越受到人们的重视。

很多企业在运营的各个环节都会产生大量的数据。数据分析报告经过对数据的深入处理，在企业经营管理和发展战略中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，它也可以衡量企业内部管理人员的工作效率。

数据分析处理平台通过整合不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，筛选梳理海量数据，提取关键信息点，支持企业进行业务洞察和行业分析，帮助企业实现业务价值。

数据分析平台的建设基于企业业务场景和用户需求，以未来需要通过平台获取的价值信息和访问数据为参考，基于场景业务需求，明确数据平台的基本功能，从而建立一个适合您自己企业的数据分析和处理平台。

通用数据分析平台大致可分为四个层次：数据采集、数据存储、数据分析和数据应用。企业的所有数据，包括系统数据、业务数据、人事数据、管理数据，都在统一的框架下进行整理分析，从海量数据中挖掘潜在的商业价值。

对于企业来说，在构建数据分析平台的过程中，可能会面临来自各个方面的问题。如何选择合适的工具是重中之重：

在企业运营维护中，数据采集系统将从ERP、WMS、CRM等来源获取数据。在进行数据分析之前，企业需要将所有分散的数据整合到数据库中，这将影响对实时性要求较高的业务场景的反馈速度。

在数据分析过程中，工作人员和系统可能无法很好地感知数据和数据之间隐藏的相关性。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。

对于大多数企业来说，数据分析平台通常只用于企业获取分析结果或进行决策支持。

如何构建企业数据分析平台。中辰魔方大数据管理软件表示，无论是大数据平台的流程还是业务分析平台的建设，我们必须注意确保平台的性能：大数据分析平台的性能必须高效，能够在数据激增的情况下支持海量数据分析。在大数据时代，企业的数据分析平台架构必然朝着分布性、可扩展性和多样化的方向发展，通过梳理数据流程，推动公司梳理整个业务系统。