企业内部的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据，一些企业最多是对一些零散的数据进行浅层次的分析，真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用。同时，随着系统的不断增加和积累，沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合，后期的报表展示和可视化分析也就成了空壳应用。所以大数据分析平台的建设就十分必要了，一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。今天就要跟大家聊聊大数据分析平台的核心价值。
以强大算力提升用户的数据洞察分析,推动行业整体发展
1 )放大数据分析价值:大数据分析平台基于集体智慧的分布式数据驱动决策,使用者的数据洞悉分析能力、用数效率和决策产出得到极大提升,数据资产的商业价值充分体现。
2 )降低分析门槛:低代码和无代码的分析工具极大降低了业务人员使用数据分析的门槛,有利于企业形成数据驱动文化,提高数据驱动效能,让企业各个层级的人员都能够参与到数据分析当中。
3 )降低分析成本:大数据分析平台缩短了从数据提取到离线分析,再到报告制作的周期,无需重复提数,边际成本趋近于零,显著降低了时间和人力成本。
自身价值
1.展示
关键数据指标以数据报表、DashBoard 等可视化方式呈现,便于企业整体把握业务核心数据及发展趋势。
2.解读
通过简单分析和解读产品或用户行为的一些现象或数据变化，了解现象发生或数据波动的原因。
3. 归因
收集多方面的复杂原因,提前解决矛盾以避免问题恶化或提升数据指标,总结沉淀为对产品和用户的深刻洞察。
4.预测
对产品或用户行为的未来趋势做出预判，指导经营活动，例如:预测DAU、销量、订单量等。
业务价值
1.用户保留与发展
指标拆解分析,发现问题,寻找突破口,帮助企业制定精准方案获取新用户,并提升老用户的满意度。
2. 商业价值转化
生成数据报表和实时监控指标体系, 拆解、挖掘、构建用户画像,进行日常运营决策,提升经营业绩。
3.产品研发与升级
数据湖方案较其他大数据产品更强调“海量异构数据统一存储、 多源数据统一管理、多计算引擎统一调用”的能力。
4.产业链供应链协同
链接产业链全要素,实现供产销信息的实时同步, 优化产能配置,提升企业的柔性生产能力, 提升产业链效率。
5. 风险管理
通过分布式即席查询、数据可视化等手段，为企业提供风险识别并持续监控,主动探索风险应对策略并评估控制效果。
