我们应该要选择什么样的企业级数据分析软件

 

      成功的大数据分析应用时一定要注意数据的基础上，人员，业务流程，技术支持平衡四个象限的能力。要形成一流的企业级数据分析技术能力，缺少对于任何作为一个象限的能力都不行。

      尽一切问题可能通过收集、积累“准、快、全”的数据，除了企业公司内部控制数据外，遵循“大数据进行秒杀一切算法”，还要尽可能收集有用的外部数据分析环境数据，做好内、外部数据的集成技术管理。还有就是没有进行质量可以保证的数据信息毫无实际用处，也就是我们常说的“garbage in garbage out”。

      数据分析不是比没有数据的准确更严重的问题。这就是在数据基础设施方面，要从数据的数量和质量上做好工作要牢记的两个铁律。因此，必须将建立一个数据进行质量控制制度体系，与数据技术标准管理理论体系列为开展企业级数据分析应用的先决条件。

      在数据分析师人才队伍建设中，应将外部引进与内部培养相结合，注重内部培养。随着“了解企业，了解数据，了解各种分析方法，”分析师人才三个条件是稀缺的，也是有远见的企业争相招聘的目标，企业要开拓的数据分析人才清晰的职业发展道路的分析师被中和使用的激励机制，以做到既分析师人才“吸引到，过于长大，用得好，让他们”。

      培养和留住分析师的最好办法，组织分析师多参加相关数据进行分析中国最佳社会实践活动项目，数据分析是为分析师提供一个施展自己才能的平台，让分析师经常有机会“贴近实际业务，靠近数据，彼此接近”，这是一种最佳的分析师使用和成长发展模式。

      业务流程方面，一是分析项目，以适应企业的要求，数据分析坚持以“问题导向，基层为导向，以客户为导向，价值导向，”痛瞄准企业和困难的问题点;二是让分析结果“进入系统，进的过程中，”让正在进行的商业价值发挥的结果的高级分析。成功的企业级数据分析项目管理往往都是在高管亲自领导或推动下，多年数据进行分析社会实践教学经验，由分析师和业务工作人员组成部分项目团队，数据分析针对特定数据环境分析项目长期发展持续不断努力的结果。

      不幸的是，在大多数情况下，分析项目的失败往往导致业务部门和分析师团队之间的相互怨恨和不信任，企业数据分析项目往往由于组织不善或缺乏高层认可、参与或晋升而失败。

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