企业为什么需要大数据分析？如何选择大数据分析工具？

数据分析的目的是将数据变为信息，赋予数据生命力，解决业务的核心诉求。建立多维分析模型是将大数据进行场景化、即席化、可视化以及智能化的强大基础。

一、什么是大数据分析？
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据具备以下特性：数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。

二、大数据分析的基本方面

1、可视化分析
可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2、数据挖掘算法
集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3、预测性分析能力
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4、数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
5、数据存储，数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
6、语义引擎
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息。

三、如何让大数据分析更具价值？

1、快速建立分析模型
数据分析的目的是将数据变为信息，赋予数据生命力，解决业务的核心诉求。建立多维分析模型是将大数据进行场景化、即席化、可视化以及智能化的强大基础。
2、让数据驱动决策
数据真实的反映了事物的状态和变化，基于数据的决策更准确。我们要利用大数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。
3、支持场景化分析
企业经营是由一个个具体的场景串联叠加的结果，对于企业经营而言，将分析深入到企业最基础的业务环节中，基于业务的因果分析甚至更为重要。
4、更短的响应时间
实时数据检索不仅可以降低成本、提高效率和可视化速度。企业不再局限于在数据仓库中划分的数据子集，而是可以更全面地收集和处理业务数据，使企业从原来被动的事后分析转变为主动的实时决策，并可以以此为基础创建基于预测的、而非基于响应的业务模型。

四、如何选择适合的数据分析工具？
亿信ABI一站式数据分析平台是亿信华辰历经十五年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。具备以下核心功能：
1、丰富数据源的接入
可连接多种类型的数据源，包括：关系型数据库，分布式大数据库，文件数据源（Excel、txt、DB）、接口数据源等，支持跨源跨库的分析。
2、数据处理
平台内置了数仓实施工具，其中丰富的处理转换组件，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，用于帮助政府和企业构建数据仓库，完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。
3、指标统一管理
支持将分散在不同系统的各类指标集中管理，并用统一的标准进行约束，能清晰展现用户指标一览表和指标运算逻辑，帮助企业统一指标口径，构建完善的指标体系。
4、补录填报与工作流
平台提供对分析表格进行数据回填设置，对缺失的数据进行补录，也可以设置全新的填报表单用于录入数据。同时，填报可以与工作流结合使用，实现数据填报补录后的业务流程审批。
5、可视化的报表设计器
B/S架构部署，纯WEB应用，用户无需安装任何插件，只需通过拖拽的方式即可组合内置组件，轻松实现图表展示及钻取的应用。
6、中国式复杂报表应用
采用类似Excel的操作方式，可直接添加斜线表元、多级表头、合并表元等样式，无需依赖于IT人员，也能够快速、高效的设计中国式复杂报表。
7、精细化的权限控制
支持资源级别的权限控制，还提供了行列粒度的数据权限控制，可从行列级别去精细保障数据应用的安全性，防止越级访问。
8、支持移动应用
支持通过移动端实现数据的采集与分析应用，报表一次制作即可在手机、ipad、大屏等多个终端设别上进行展示。