为何企业需要考虑建设数据分析平台？这真的是必要的吗？

在当前大数据时代，几乎每个企业都表现出对数据分析平台的强烈兴趣与渴求。尤其是在经历过疫情爆发后，更多企业主们开始认识到数据不仅具有巨大的商业价值，而且作为支撑企业信息智能化的无形资产至关重要。

通常情况下，企业内部的运营和业务系统每天都在积累大量的历史数据。而随着系统数量的不断增加，数据日益累积，嵌藏在系统深处的数据变得更加难以提取和整合，后期的报表展示和可视化分析往往变成了形式而非实质。因此，建设数据分析平台变得至关重要。

一方面，这个平台可以串联企业各个业务系统，从源头打通数据资源；另一方面，它还能够实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，协助企业真正从数据中挖掘出有价值的信息，提高企业的经营能力。这种综合性的数据分析平台不仅仅是连接各系统的桥梁，更是助力企业更深层次理解和利用数据的利器。

 

一、神秘的数据分析平台究竟是什么？

简而言之，数据分析平台就是将公司各类数据（包括系统数据、业务数据等）进行收集整理，通过一个统一的数据框架实现对数据的挖掘和分析，并最终通过可视化手段展示数据的平台。

 

数据分析平台的建设涉及众多组件和复杂功能，关键在于如何有机地将它们结合起来，构建一个有序且高效的系统。我们可以以某集团的数据分析平台为例，深入了解其具体架构：

 

在准备构建数据分析平台时，首要任务是明确定义业务需求场景和用户期望从大数据分析平台中获取的有价值信息。同时，需要考虑接入哪些数据以满足这些需求。以下将数据分析平台的建设分为四个层次，从底层到顶层逐一阐述：

 

1. 数据采集层：

底层涉及各种数据源，主要目标是对企业底层数据进行采集和解析，将分散的数据整合起来。这包括企业核心业务数据、用户数据、日志数据、集团数据等。通常采用传统的ETL离线采集和实时采集两种方式，确保数据的完整性和实时性。

 

2. 数据储存和处理层：

拥有了底层数据后，根据不同的需求和场景进行数据预处理，并将其存储到适当的持久化储存层中，如OLAP、机器学习、数据库等。这一层的任务是为后续的分析提供高效的数据存储和处理基础。

 

3. 数据分析层：

此层引入BI分析系统，例如FineBI，或者在传统的数据挖掘领域使用SPSS等工具。在这个层次上，对数据进行加工，进行深层次的分析和挖掘，以揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关联关系。

 

4. 数据应用层：

最终的数据呈现和可视化发生在这一层。根据不同的业务需求，可以划分出不同类别的应用，包括数据报表、仪表板、数字大屏、实时查询等。这一层通过直观的可视化手段，使用户能够轻松理解和利用分析结果。

 

总结而言，企业对数据和效率要求的不断提高促使了大数据分析平台的建设。构建这样一个平台的根本目的是打造企业的数据资产运营中心，实现对数据价值的挖掘和充分利用，从而有力地支撑企业的可持续发展。

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二、数据分析平台真的有必要吗？

在企业考虑建设数据分析平台之前，常常会面临一个疑虑：既然企业的数据系统每天都在正常运行，各个业务系统也都保持着正常稳定的状态，那么我们是否真的需要一个数据分析平台呢？

 

答案是肯定的。在实际的企业数据管理中，业务系统通常并非单一，而是多源的。尽管业务人员每天都在使用业务数据，但实际上这些数据之间往往相互割裂、难以融通。如果想要进行数据分析，就需要从多个系统中提取数据，然后手动进行整合和分析，显然这是无法依靠人力完成的。

 

这种情况被称为"数据孤岛"，其难点在于需要跨越多个数据源进行分析，而不同数据源之间的衔接通常是困难的。其次，企业的数据量通常是庞大的，有些数据可能需要进行二次加工，如果没有数据分析平台的支持，实现这一切将变得非常困难。

 

因此，数据分析平台的价值体现在两个方面：首先，它能够解决数据孤岛问题，实现多系统间的数据无缝连接；其次，通过提供强大的数据处理和分析功能，支持企业处理海量数据，甚至进行必要的二次加工。数据分析平台的引入不仅提高了数据的可访问性和可用性，也为企业决策提供了更全面、准确的信息，从而推动企业在竞争激烈的市场中取得更大的优势。在数据驱动的时代，拥有一个高效的数据分析平台是企业不可或缺的基石。

 

三、数据分析平台建设流程

数据分析平台的建设流程基本上可以按照数据分析的一般流程来理解，包括数据采集、数据整合、数据加工、数据可视化等环节。一站式大数据平台通常包含了这些流程，旨在提供一个集成的环境，使企业能够在一个平台上完成从数据采集到最终可视化的全过程。

 

需要注意的是，很多企业常常将基础数据平台误认为是一站式数据平台，但二者最大的区别在于是否实现了业务探索式分析。一站式数据平台的架构包含多种类型，其中自助式分析目前较为流行。这种主动式的企业数据分析平台允许业务人员直接参与数据分析，通过BI平台充分探索和分析数据，并能将庞大的任务分解为小任务处理。

 

以下以FineBI为例，简要梳理一下自助式数据分析平台的具体建设流程：

 

1. 数据采集

在企业数据生命周期中，数据经历了数据产生、数据存储与处理、以及数据应用三个关键阶段。首先，由企业各个业务系统生成的数据通过ETL（提取、转换、加载）流程被传输至数据仓库。这一流程旨在将原始数据进行提取、转换和加载，使其适应数据仓库的结构和标准。

 

最终，经过数据仓库的加工处理的数据通过商业智能（BI）工具进行访问。BI工具作为数据应用的一部分，通过可视化和分析功能，帮助企业实现对数据的深度分析与可视化展示。这个过程使企业能够更全面地理解其数据，并从中提取有价值的信息，支持更明智的业务决策。

 

 

 

2. 数据加工

在整合过的数据中，常常涉及来自异构数据源的数据，因此，对关系数据进行初步处理变得尤为重要。这包括指标的筛选等操作，以确保数据的准确性和适应性。处理后的数据表被存储在业务包中，成为数据分析的基础，通常被称为"自助数据集"。

 

FineBI在实现自助分析的方法中也采用了自助数据集的模式。这个模式类似于一个数据容器，IT专业人员将经过清洗和处理的数据放入数据集中。如果业务人员认为基础数据不满足需求，或者需要进行跨表联用等高级操作，他们可以自主建立数据集，并进行个性化的数据加工处理。

IT专业人员创建数据连接和业务包，分析用户需求，配置关联关系，分配权限，并设定数据更新的频率，为业务人员提供了一层易于理解的基础模型。接下来，在数据集中对这些基础数据进行进一步的加工处理，包括筛选、过滤、数据分组汇总、数据行列转换等操作。经过这些加工步骤，生成的数据成为业务人员进行分析的终极数据。

 

3. 数据分析和展示

得到了清洗后的数据，业务就可以进行自助式分析了。FineBI 的可视化探索分析，是面向分析用户，让他们能够以最直观快速的方式，了解自己的数据，发现数据问题的模块。业务人员只需要进行简单的拖拽操作，选择自己需要分析的字段，几秒内就可以看到自己的数据。

在这一步我们还可以对可视化组件进行OLAP分析操作，比如FineBI如果想要实现国家地图与省份地图的切换，就可以使用钻取功能，将某个特定分组数据按第二维度继续细化的方式。

类似的还有组件放大、组件复原、查看组件过滤条件、组件维度切换、组件跳转、联动设置、组件悬浮、组件标题、组件导出Excel、组件复用等。

四、总结

总体而言，无论是构建大数据平台的流程还是业务分析平台的建设，都必须注意确保平台的性能。大数据分析平台的性能必须高效，能够在数据量激增的情况下支撑海量数据的分析需求。在大数据时代，企业的数据分析平台架构必然朝着分布式、可扩展、以及多元化的方向发展，这是为了通过对数据流程的梳理，推动公司整个业务体系的优化。这种架构的发展趋势能够更好地适应不断增长和变化的业务需求，确保数据平台在不断演进的商业环境中保持卓越的性能和灵活性。