社会的发展加速了企业信息化的步伐，当今企业越来越多的认识到大数据的重要性，做好数据分析不仅可以优化企业的产品方案，还可以帮助企业获取更多的精准客户，调整自己产品不断适应客户的需求。但还是有一些意识滞后的企业还没有认识到大数据的重要性。从最简单的例子来看，一家销售公司的区域主管负责华北五个省的300多家直营店和联营店，发现该季度的业绩在经历了低迷之后可能不达标编制第一季度绩效报告时的估算值。因此，第一件事就是查看数据。表现情况如何？是否确实没有达到标准？哪些商店阻碍了？最近不合格商店的销售情况如何？一切都必须用数据说。如果确实不符合标准，则需要完成以下三个分析任务：

原因分析，通过数据分析找出不符合标准的门店，并分析不符合门店的原因；预测分析，预测销售趋势以及预期业绩有多大差距；评估和分析：评估过去的哪些措施效果良好，然后安排下一步。但是，由于历史原因，不同省份的商店使用不同的销售系统，而诸如人力资源，财务和办公自动化等业务系统数据尚未开放。在实际工作中，数据分析80％的时间都花在数据清理，报告更新和描述性统计上。区域总监，恐怕将需要一些努力才能通过数据分析获得上述结果。

如果公司建立了统一的数据分析平台，则结果将完全不同。数据分析平台可以支持所有业务数据的集成，然后通过可视化的ETL建模快速集成这庞大的数据部分，然后使用平台分析引擎来拖动以完成各种形式的数据分析。综上所述，一个优秀的数据分析平台不仅可以打破各种业务系统的数据壁垒，而且可以通过某些数据处理方法实现最终数据的分析和挖掘，从而有助于有效的决策并真正发挥其价值。

（本文部分内容转载自网络，如有侵权，请联系工作人员删除）