随着信息化时代的来临和全球经济化的发展，企业数据总量正在以惊人的速度增长，这些数据是企业的重要资源。而在后疫情时代，经济进入新常态，越来越多的企业需要通过精细化运营和敏捷响应能力来增强生存能力，寻找新的发展机会。在此语境下，数据的价值更是得到了进一步重视，企业对数据的处理、分析和运用能力，正逐渐成为其核心竞争力之一。
然而长期以来，由于数据分析手段和工具的缺乏，很多企业的业务数据在系统中层层积压得不到利用，不但增加了系统运行和维护的压力，还不断地侵蚀企业有限的资金投入。那么，对于企业而言，进行数据分析的难点在哪里？企业又该如何解决？
一、数据分析对于企业的意义
在分析原因之前，首先要了解企业为什么需要进行数据分析。
管理学大师彼得德鲁克曾说过：“你如果无法度量它，就无法管理它。” 所以，要想有效管理企业，首先需要将企业业务数据化，而企业进行数据分析的目的主要有三种：
1、描述现状
数据分析可以告诉管理者现阶段企业的整体运营情况和业绩如何，同时可以清晰地看到企业每个业务的组成，以便管理者了解企业每项业务的发展和变化，并对企业的业务状态有更深入的了解。
2、分析原因
在了解了企业整体运营情况之后，企业还可以通过对数据进行分析和处理，形成绩效评价指标，这些指标可以让企业的各层管理者随时查阅相关任务的执行情况，从而对出现的问题和情况做到第一时间了解并采取相应措施。
3、预测未来
“数据”不仅是企业历史发展的“证据”，更是管理决策的“依据”。 数据分析平台可以帮助企业更好地把握市场机遇、发现潜在的商业价值和机会点，优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，从而取得市场竞争优势。
二、企业为什么做不好数据分析？
“数字化”的重要性不言自明，但是对于一些数字化基础薄弱的企业来说，做好数据分析并非易事，背后的原因也是多方面的：
1、数据壁垒严重，缺乏统一分析平台
一些企业的信息化系统建设往往是按照业务条线分别建设的，缺少统一规划，进而导致数据壁垒严重，数据难以共享和关联使用。
2、分析需求实现周期长、分析方式固化、报告静态化
传统的技术框架和平台工具对于业务的分析需求响应慢、数据分析时效较差，同时分析方式固化，以静态报告为主，无法满足业务发展和变化的形势。
3、使用门槛高、操作困难
传统数据分析工具使用起来比较复杂，大量使用公式，可视化程度低，门槛高。
4、自研成本高、专业人才匮乏
目前很多企业也开始选择自主开发系统，但都面临成本高、配套工具集成困难，连接复杂的问题。另一方面，数据采集和分析对于技术人员的要求也较高，对于业务组织而言，聘用具有多项技能的数据分析师非常重要，因为数据分析师的工作是多学科的，缺乏对数据分析了解的专业人员也是企业面临的一个主要挑战。
