進入21世紀以來，云計算、大數據、人工智能、物聯網等信息技術的快速發展和產業數字化轉型，使得數據量幾乎呈現幾何級增長，如何從海量數據中獲取有用信息也顯得尤為重要。

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

　　數據分析是企業獲取商業價值的重要手段

　　隨著互聯網的發展，企業用戶越來越多從線下轉移到線上，用戶的特點屬性需要通過網絡獲取，企業需要依靠大數據把握市場變化并了解客戶，從而提供滿足市場需求的產品，而數據分析作為企業運營中較為基礎的工作，越來越受到重視。

　　很多企業在運營的各環節都會產生大量數據，對數據進行深化處理后的數據分析報告對企業運營管理和發展策略具有非常重要的作用，一方面，企業能根據分析結果進行商業預判和決策支持；另一方面，也能衡量員工工作效益，用于企業內部管理。

　　數據分析處理平臺通過整合具有不同側重點的大數據處理分析框架和工具，對海量數據進行篩選和梳理，從中提取出關鍵信息點，支持企業進行業務洞察和行業分析，從而幫助企業實現商業價值。

　　企業數據分析平臺建設實施落地

　　數據分析平臺的搭建以企業業務場景和用戶需求為基礎，以未來通過平臺需要得到的價值信息和接入數據為參考，明確基于場景業務需求的數據平臺要具備的基本功能，從而搭建出適合自己企業的數據分析處理平臺。

　　一般的數據分析平臺大概可以分為數據采集、數據存儲、數據分析和數據應用四個層次，對企業包括系統數據、業務數據、人員數據、管理數據等在內的所有數據，在統一架構下進行整理和分析，從海量的數據中，挖掘潛在商業價值。作為一家專業的BI領域提供商，亦策觀數臺有包含觀數臺BI、觀數臺機器人、觀數臺移動端、觀數臺報表、觀數臺數據采集、觀數臺門戶在內的多個產品組件，能提供端到端的數據采集、處理、展現的整體解決方案。

　　對于企業而言，在構建數據分析平臺的過程中，可能會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、各種來源的數據

　　在企業運維中，數據采集系統會從ERP、WMS、CRM等各種來源獲取數據，企業進行數據分析之前首先需要將所有零散數據在數據庫中整合起來，這對于實時性要求比較高的業務場景而言會影響反饋速度。觀數臺BI具備超強的數據集成功能，在不需要外部工具或數據存儲庫的情況下，能夠清洗、轉換和結合來自多個不同來源的信息。

　　此外，觀數臺BI還具備智能自動數據加載配置文件數據和顯示關聯的特性,允許非技術用戶輕松組合多個源和負載，具有很好的易用性。客戶在該平臺上能獲得內部和外部集成數據的完整信息視圖，跨數據源發掘更多數據價值。

　　2、數據無法關聯和匯總

　　在進行數據分析時，數據與數據之間隱蔽的關聯性并不一定能夠很好的被工作人員和系統察覺，其中某一個或幾個關聯信息的缺失可能就會對最終的結果造成不同程度的影響。觀數臺BI中融入了關聯引擎技術以及增強智能技術，一方面僅僅通過關鍵字搜索就能明了數據之間的關系；另一方面關聯引擎技術+增強智能技術的結合，賦予了平臺更靈活更無拘束探索數據之間全部可能性的能力，企業能將更多的數據納入分析過程，打破了以先選條件來建立數據模型的傳統方式，讓多角度、多位面呈現結果的現象成為可能。

　　與此同時，觀數臺BI中的機器學習功能也使得平臺能夠根據用戶行為及反饋、觀數臺BI分析、管理庫中的業務規則定義、行業特性及領域相關知識、社會與組織網絡的模式和偏好，以及精細復雜的默認慣例等諸多來源進行學習，并隨著時間的推移提高準確性與相關性，變得更加智能，是客戶獲得越用越智能的人機交互式分析體驗。

　　3、固化的數據分析平臺

　　對大多數企業而言，數據分析平臺往往只用于企業獲取分析結果或進行決策支持。在亦策觀數臺平臺產品中，用戶能夠自助創建報表并共享給其他用戶，以及在觀數臺網頁界面、企業郵件、微信賬戶間無縫互動，隨時隨地針對數據問題進行互動式討論分析。同時，嵌入式分析技術也使得亦策觀數臺擁有更開放、可擴展的開發分析環境平臺，可部署在企業服務器、公共云基礎設施、邊緣設備和物聯網程序等各種環境中，將分析嵌入到各個決策點。亦策觀數臺也支持在微信、釘釘、企業APP等移動端進行應用，相較于常規BI平臺，亦策觀數臺協同智能分析平臺的出現，為數據分析平臺的應用提供了更多的可能。

　　作為專業的BI平臺，亦策觀數臺自推出以來，獲得了企業客戶的廣泛認可，目前產業領域已經覆蓋制造、零售、醫藥、金融等多個行業，為各行業客戶帶去了精準的分析建議與決策支持。