企業的發展離不開企業E化建設的依託，尤其是處於快速發展和轉型的企業，其企業E化系統也是在不斷擴展和更新的。但系統一多，相應的資料問題也隨之而來。如何統一有效地管理資料？實現資料視覺化？這裡分享某上市公司關於搭建企業資料平台的應用案例。 客戶介紹 該公司的企業E化建設由最初的無ERP系統再到OA系統，不到5年的時間，大大小小的應用系統已達到10多個。在建設過程中，信息部開始自己維護系統和系統資料，會根據業務需求在已有的系統上進行二次開發。為應對公司特殊的營銷方式，還自主開發了營銷管理系統和銷售費用管理系統。 但隨著系統的增多，業務資料分散在各個系統中，而各系統間的業務資料未經整合，缺乏統一，無法從各個業務注意和維度展現完整的運營活動。所以，資料的整合和統一展示成了問題。尤其公司比較關註銷售情況，所以更多關心銷售日報、銷售成本，還有財務的成本分析。這些資料比較分散，在各個系統之間會形成許多分散的資料，於是就利用動態報表與BI商業智慧工具資料，集中展示的優勢來解決資料統一管理的問題。 合作背景 在資料應用過程中，業務部門對於資料沒有清晰的需求，且大量堆積的結構化資料沒能很好地應用，包括ROI的評價等等都阻礙著資料的有效利用。而在現有技術的解決過程中，由於系統繁多，技術口徑不統一；系統功能不全，部分資料很難入庫；資料展示單一，不能直觀反映問題，業務人員常常疲於應對企業各層人員的資料分析（data analytic）基於種種，企業急需一套有效的方案，整合公司內外部的資料，實現直觀的資料信息展示。 解決方案 1、銷售資料分析（data analytic） 在決策平台建立前，由於統計銷售的口徑不一致，又從銷售訂單取數，也有從匯款計算的，而且匯款又分財務匯款和業務匯款，分析起來很麻煩。很多分析都先從系統中導出再人為整合分析，但是表格形式的展示方式並不能滿足展示分析的需求。通過動態報表與BI商業智慧工具，可以輕鬆連接到各個資料庫，將所用的資料整合在一起，構建各主題分析。 2、業務往來應收帳齡 財務主最關心的是回款和驗收，這是因為財務要求是比較細分的，就是一些列表形式的居多。 3、企業分析報告 通過系統決策和自動圖形化，直接查看資料並導出發送。把資料集成好之後做的報表展示、可視化。 比如以下運用帆軟報表做了資金情況的監控還有票據的分析。 4、未來規劃 目前，動態報表與BI商業智慧工具的使用，幫助實現了企業內外部資料的結合，經營管理類的分析查詢，監管報表主動保送，業務資料實時補錄。 未來，該公司計劃做一個統一的分析平台，也就資料中心，包括資料倉庫的整合還有後面Cube和報表的展示，通過這些資料將客戶的、用戶的或者是合作夥伴、供應商的整個資料，一目了然。

無論是進行數據分析還是進行統計分析或者是數據挖掘，都需要掌握相應的分析方法和工作技能，如果能夠掌握相關的數據分析軟體，就可以令數據分析工作事半功倍。 一、什麼是數據分析 您了解什麼是數據分析嗎?數據分析指的是將收集來的相關資料，運用相應的統計方法，進行分析，以便能夠最大程度地開發其功能，發揮其作用。這些收集來的資料不僅包括大量的第一手資料，當然也包括大量的第二手資料。數據，也可以稱作觀測值，是經過試驗，通過測量，細心觀察，周密調查以後所得到的結果。簡單地說，數據分析就是將有目的、有組織地收集而來的數據，進行系統地分析，使其成為有用的信息的一個過程。 二、數據分析的目的 我們進行數據分析的目的是什麼呢?我們進行數據分析的目的，就在於從一大堆收集而來的數據中，提煉、萃取出有用的信息，並將這些有用的信息集中起來，尋找研究其中的內在規律。從而做出正確的判斷，採取果斷的行動。 三、數據分析軟體 數據分析軟體就是用作數據分析的一種軟體。這種數據分析軟體一般都包含有四個不同的層面。 1、數據分析軟體的數據存儲層 作為數據分析軟體，能夠存儲數據是其必備條件，這就要求我們對於資料庫技術要至少掌握一種。這種掌握並不要求操作熟練，但要理解數據的存儲、結構以及類型。 2、數據分析軟體的數據報表層 當數據被存儲以後，就要解決報表的問題了，要能夠看到各種各樣的報表。像這種能夠提供報表的數據分析軟體，無論在國內還是國外，都有很多。 3、數據分析軟體的數據分析層 數據分析軟體在數據分析層面的分析工具有很多，其中最常用的有數據統計分析工具以及數據挖掘工具。 4、數據分析的數據表現層 數據分析的數據表現層應該比較好理解，就是將我們所進行的數據分析，用一種特定的形式，表現出來。這種形式也很多樣。目前，比較流行的是數據的可視化。 以上是對於

據報道精彩絕倫的資料分析軟體正處於潮流般涌動的發展態勢中，越來越多的資料分析軟體在這種發展中不斷壯大，成為支撐數據倉庫發展的重要力量。現今越來越多的數據軟體也正以開源的模式面向終端用戶開放。那麼在2016年資料分析工具（data analystic tool）市場將會有哪些驚天動地的變化呢? 一、數據云端架構的建立 雲計算在2015年是一個新鮮的名詞，它極大地助力了大數據應用技術的發展，而當前的發展局勢是資料分析軟體正逐步與雲計算進行接軌，因為资料分析的過程需要一個相對安全、穩定、可靠的環境，現今越來越多的資料分析（data analystic）服務都是基於雲的资料分析平台進行開展。在未來雲平台的成本將會持續下降，但是其性能將會進一步提高。據相關報道顯示國內已有不少的资料分析工具基於雲技術的免費服務平台為更多的終端用戶提供免費的资料分析服務以及諮詢服務。 二、可定製服務 現今隨著動態報表與BI商業智慧軟體技術進一步成熟，各大軟體公司所研發的资料分析軟體增加了更多人性化的性能，比如說定製服務，這類包含可定製服務的资料分析工具可以針對不同的客戶、不同行業的特殊需求，既保持原有的资料分析核心技術，同時又實現個性化的拓展，即在原有的方案中加入特殊的代碼和解決方案，增強與用戶的介面，從而滿足不同的數據分析要求。 三、靈活性更強 大數據時代的來臨以及應用範圍的拓展，使得很多的资料分析工具同樣需要適應多樣化的發展需求，其功能以及服務將會隨著市場的橫向發展而不斷發展，可視化、智能化、可定製化等屬性也將會成為衡量资料分析軟體性能的重要指標，這就要求數據軟體開發企業在設計時要增加更多軟體使用的靈活性。 四、強化可視化性能 资料分析軟體在將來更多的是為數據可視化服務，它對於數據軟體有著非常高的挖掘要求。 资料分析軟體市場正朝著多元化的方向發展，各大軟體公司也正蓄勢待發，儲存能量以研究更加強大的资料分析工具，從而以幫助企業在资料分析市場提升競爭力，獲取更高的發展實力。大數據時代發展下的资料分析軟體將會完美實現與雲計算的接軌、實現更多的定製服務，從而使其功能具有更多的靈活性以及拓展性。

數據分析在實際工作中的應用方方面面，小到Excel做表，大到數據化決策指導。目前的形勢，很少有公司有全面化的數據運營管理體系，導致有些從事數據分析的朋友覺得工作只局限於做圖做表，為業務部門供數據。 前陣子和一個從事數據分析的朋友閑聊，談到他的工作內容，他給我發了一張梳理的工作內容圖。 這是他們部門的工作內容框架，從數據基礎建設、底層數據應用、專項業務分析，思路清晰而又全面，可以看出是一個有清晰規劃的部門。 這裡大致給大家梳理一遍。 主題專項分析 目的：解決業務問題 因為是電商行業，用戶和產品是很重要的研究對象，流量和轉化是很重要的指標，所以建立了各種用戶模型、銷售模型去挖掘用戶屬性，利用FineBI建立主題分析，分析購買行為，制定特定的營銷策略。 數據報表體系建設 目的：提升效率 數據報表體系是任何企業最基本的數據管理/信息化管理內容，承擔著收集、統計、整理和呈現數據的角色。這一塊工作是交由FineReport來處理的，大大降低以往開發報表的工作量，統一管理數據，為之後的資料分析工作做鋪墊。 數據分析監控 目的:發現問題 數據分析監控主要是輔助內部和外部的一些管理，保障企業的整體運營。比如營銷活動，這種難以量化但又佔據較多開銷的時間需要有力的數據分析去管控，最直接的就是計算投入產出比。 行業市場分析 目的:引導看略發 這個行業的變化是極其快速的。最常用的是通過爬蟲挖掘行業內其他競品的數據，了解競爭對手的動態，分析未來趨勢。 數據分析培訓 目的：整體提升 隨著企業的發展，數據的工作如果全部由信息部門/數據部門來承擔的話，會產生數據與業務之間的斷片，所以最好的辦法就是讓懂業務的人會分析，懂技術的人能解決問題。所以不難理解為什麼會下大功夫來給業務人員開展基礎培訓。 數據分析軟體/產品開發 目的：定製+創新 業務需求的特性，很多工具都不能較為完美的滿足需求，所以定製+創新依賴是要滿足公司數據分析內需。二來是資源變現，這也是近年來很多互聯網公司利用數據「賣錢」的體現。 這個框架很好的樹立了數據分析的內容框架，就目前來講，數據分析還是個比較新興的行當，行業內並沒有多少有經驗的從業者，大多都是技術轉型或業務轉型做的，所以在未來有很大的發展前景。 從上升路徑上來講，一開始有可能只是一個助理分析師，之後獨立帶項目執行，在業務能力、分析技能上有了相當積累後，成為專家，進行決策或者決策支持，推進業務，指導團隊，做到統籌規劃的層面，完成從業務到決策的飛躍。這個過程也並非順理成章，這需要你有過硬的業務分析能力，執行管理能力和業內影響力，不斷積累行業經驗和沉澱能力。 對於大多還處於職場晉陞階段的數據分析師來講，直白地講，就三點：工具要熟悉；業務要懂；溝通要好。而後要有持續學習的能力-擅長模仿，勇於創新。 獲得帆軟最新動態：數據分析，報表實例，專業的人都在這裡！加入FineReport臉書粉絲團！ 更多好文推薦： 【生產和庫存】分析生產和庫存，靠這一套指標就夠了！ 大屏做成這樣，領導不重視你都難！ 書單 | 從入門到精通，數據分析不得不看的10本「好書」！ 從事數據分析的你，如何做好職業規劃？ 【銷售】銷售真的可以精準預測，只要你這樣分析！ 4大案例分析金融行業的大數據應用 資料分析人的福利：20個免費開放資料源 【戰略】打敗競品第一步，做好競品分析！

現今隨著動態報表與BI商業智慧工具和巨量資料領域的不斷推進與發展，越來越多的企業以及學者都加入資料分析軟體的研究行列，一些企業家對於資料分析軟體 （data analystic software）的發展也提出了各自的意見與建議。 據相關報道顯示國內對於資料分析的應用、跨平台的基礎設施及資料源API等建設還不是很完善，對於完善資料分析工具的人才也非常欠缺。正因為如此，人們對處於大時代下的資料分析都產生了極大的壓力，因為這種資源以及人才的缺乏使得做統計、做一般資料分析、做BI的創業者一時之間非常搶手。在美國，微軟、IBM、Facebook等一些大牌的公司都在積極地搶奪資料分析的創業人才，絕大多數的中國企業在巨量資料領域對於資料分析軟體的應用多於對於它的研發與設計。 王燁指出，資料分析軟體是需要一個龐大的資料團隊，很多的企業對於資料分析工具（data analystic tool）都有應用的需求，故而越來越多的資料表明，企業希望創業者可以具備對巨量資料軟體使用的能力，從而創建可以在不同的場合進行應用的免費資料分析軟體，這將大大有利於促進中國企業更好地擁抱巨量資料。 資料分析人才熟練應用資料分析軟體就能通過資料分析發現更多的商業機遇，這同時也要求創業者需要兼具行業知識以及資料分析的能力。比如，據相關媒體報道新加坡某些企業就在積極尋找資料析領域的專業人才，對於他們的要求不僅要會熟練應有資料分析工具，而且要求他們能夠解答商業疑惑，從而能夠提出更有實用性的商業建議。 面對日益增長的資料市場需求，對於資料分析軟體專業型人才的渴求已經迫在眉捷，有些企業甚至招收一些專業的人才組建完整的資料分析團隊。 據時代的發展是不可逆轉的，未來的創業想要在巨量資料時代一展抱負，那麼加入資料分析工具的研發以及應用將會是一個非常不錯的創業選擇，資料分析軟體在未來的不斷發展中也是需要有理想、接地氣的創業者共同參與才能更快發展。

對於數據分析，相信做過統計工作和會計工作的親們都不會感到陌生，那您是通過什麼形式來表現數據分析（data analystic）的結果的呢?相信很多人都會回答數據分析圖表。是的，數據分析圖表對於數據分析是一種使用比較普遍，也比較具有表現力一種形式。但是數據分析圖表僅僅是數據分析工作中的一個步驟。那麼，具體來講，我們在動態報表與BI商業智慧軟體中要如何進行數據的分析工作呢? 一、數據的收集 從一定意義上說，數據就是事實。數據常常以數字的形式表現出來。數據的收集是數據分析方法中最為重要的準備步驟。在這個步驟中有幾個問題我們需要特別注意。 1、需求就是要求，將具體的需求作為信息收集的要求，根據數據分析的需要來選擇要收集什麼樣的信息。 2、明確收集信息的方法，明確要利用什麼方法進行信息的收集才最有效。 3、選擇便於使用的記錄數據的方式。 4、防止丟失數據，防止虛假數據干擾數據分析。 二、數據分析 數據收集以後就要進行數據分析工作了，簡單地說，數據分析方法就是數據分析師將收集起來的有用的數據，通過整理和加工，將其轉化成信息的一種活動。 三、數據分析圖表 一般來說，數據分析是通過列表法和作圖法來表現數據分析結果的。 1、數據分析的列表法 列表法就是按照一定的規律，把分析數據採用列表的形式，進行記錄和表達的一種方式。這種方法在數據分析（data analystic）工作中是比較常用的。使用列表法來進行數據分析，要注意表格中數據的一一對應關係，以及相關數據之間的物理關係，在設計表格的時候要將這些清楚的考慮進去。如果有必要，設計表格的時候還可以將原始數據之外的計算欄和統計欄一併列出。 2、數據分析的作圖法 作圖法對於表現數據間的變化關係是比較醒目的。通過數據分析作圖法的圖線規律，利用相關的計算公式，還能夠推算出某些測量範圍以外的相關數值。除此以外，一些比較複雜的函數關係也可以經過相應的變換，通過比較簡單的直線圖來表示。 綜上所述，數據的分析工作主要包含三個步驟，首先是對於所要分析的數據進行收集，其次是對於收集而來的數據進行數據分析，最後是將分析的結果通過數據分析圖表的形式表現出來。

目前的商業運作越來越越依賴於數字化，很多公司都開始倡導使用資料來說話。利用智能化的資料分析幫助企業進行商務的運營以及制定發展決策。如果企業想通過對所有收集到的資料進行分析或是期望使用數字解決所有問題，很可能會陷入一個極端，受到資料分析（data analystic）的複雜性困擾。現今，智能化的運作可以提供更加簡單有效的資料分析方法，來幫助企業在業務認知的基礎上做出更好的商務決策。 1、提高資料生產 更快的資料收集等於更快的認知等於更快的結果。通過創建能夠快速融合大數據的科技資料平台來自動化的並且加速資料的不斷產生和不斷更新。在這樣的環境下，能幫助企業進行更好的運轉以及業務的管理，並且使用大量的資料在企業內部里得到更好的流通。實時資料分析工具（data analystic tool）和資料分析方法能夠幫助公司實現更快制定決策並且提高服務的質量。 2、利用分析工具 商業智慧以及資料的可視化。商業智能的核心內容就是把資料分析融入到公司的運營里優化決策的制定並且提高企業的業績。商務智能還能夠經過符合的資料和時機以及媒介，用直觀簡單的可視化形式向公司的決策者展示出他們所需要的結果，幫助管理者更好的理解資料的分析結果並且進一步的優化決策。通過使用資料挖掘的技術，公司能夠更好的探索出不是很明顯的資料變化，來優化商業的決策。 通過資料分析的應用程序能夠讓公司的管理者更加準確清晰的對資料進行分析，讓他們能夠更好按照資料分析的結果做出商業上的決策。這些應用的程序能夠針對不同的行業，也能夠靈活的滿足公司內不同部門的需求，從市場部至財務部，從公司的管理層再到中層都可以從資料分析中獲取有用的信息。商業的智能化能夠將資料建模里的人員這個因素產生的影響去除掉，可以更加清晰的反映客戶的情況和公司的情況。 根據用資料分析的結果作為導向來幫企業的管理者達到優化的目的，但同時現如今非常繁雜的資料分析同樣會給決定帶來一定的騷擾。所以，決策者在進行資料分析時應該去繁就簡，更好的利用得到的資料，保持一個正確的認識，看清楚海量的資料後面所隱藏的商業秘密。

據相關報道「2016中國(北京)國際大數據產業博覽會暨高峰論壇」 將於2016年9月12日-9月14日在北京·中國國際展覽中心舉辦，這是國家高科技產業化研究會針對大數據時代所展開的一項特別的科技會議，它將會以「促進大數據時代變革、共贏新時代機遇和挑戰」等作為會議新的主題，同時將會讓各大企業、單位的負責人及專業的觀眾一同參與到這個盛會中來，就未來大數據產業的發展以及方向展開討論，當然，數據分析軟體也將會成為其中最重要的發展項目之一。 科技部同時發布了「關於國家重點研發計劃精準醫學研究等重點專項2016年度項目申報指南的通知」，對於 「雲計算和大數據」等重點專項發布重要的實施指南。數據分析工具（data analystic tool）是基於數據流的大數據分析系統，它呈現的是技術與關鍵的升華，這些數據分析軟體在未來都是基於雲模式和數據驅動的新型軟體。 在動態報表與BI商業智慧軟體中，圍繞數據分析工具開發所展開的是大數據的收集、整理、存儲、檢索等關鍵性技術，而一些知識的獲取、管理以及利用知識形成驅動的開發方法，它可以幫助提升分析工具的專業知識，另外軟體建模、編碼、程序理解、測試等都可以在架構內進行完善與處理，在特定領域建立軟體知識圖譜，將會更加有利於軟體功能的驅動與分析。 現今數據分析軟體的發展已經跨足了很多個領域，跨時空多源異構數據、異構數據、數據程序化交易、多源信息感知等都需要強大的數據分析工具功能，而開放共享的數據分析（data analystic）技術與平台將會進一步滿足大型企業數據的採集、清洗、分析、服務交易、時間成本、風險等需求。在博覽會上參與會議的人員將會就大數據以及數據分析軟體的應用進行更加細緻、完整的論述。 綜上可以看出，大數據的應用與發展提升到了一個新的領域，數據分析工具也成為了重點的專項項目，在未來將會應用更多的知識服務平台來創建更好的智能分析工具。在雲模式和大數據的驅動下，數據分析軟體作為未來新的智能分析工具，其系統將會覆蓋多個領域的開發與分析過程。

通常人們在互聯網上獲取到大量的資料後，因為對於資料的本身不了解，很難通過常規的方式進行資料分析（data analystic），而使用資料分析軟體進行探索性的資料分析就可以在這樣的情況下，與用戶進行不斷的交互，來幫助人們獲取到更加有用的信息。那麼資料分析軟體（data analystic software）在金融市場中主要有哪些作用呢? 第一、資料分析可以通過統計的方法對收集上來的眾多一手資料以及二手資料進行相關的分析，最大化開發各種數據資料功能，發揮出數據的真正作用。通過探索性資料分析，能夠幫助各層人員了解市場的動態，發現市場中存在的問題。而使用實驗性的設計，還能夠幫助用戶更好識別產品的收益以及風險間的關係，進行產品的設計以及銷售。 第二、通過資料分析的各種方法，可以幫助人們更深入的認識產品以及客戶還有業務的流程，做好風險的管控工作。但是對於資料分析來說，這是一項很嚴肅的專業工作，對於參加人員以及環境有著很高要求，而且互聯網的金融行業目前正處在快速發展時期，這也在一定程度上增加了在資料分析方面的難度。所以，如果能夠使用更加便捷和準確的分析工具對於資料的分析將產生極大幫助，對於風險的管控也有著非常重要的作用，而這些要求對於資料的分析工具又有著更高要求： 1、需要有更加準確以及快速的資料分析能力，準確在進行資料分析時非常重要，只有準確的分析結果，才能帶給後續工作一個正確的參考。 2、需要具有開放性資料處理能力，互聯網的金融需要面臨的是一個開放性的互聯網，面臨著大數據的處理，對於在開放的環境下進行資料的處理的要求，是資料分析能夠正常工作的一個重要保證。 3、快速方便的模型構建，資料建模是一件計算量非常繁瑣的工作，對於專業的要求很高，而且大部分的風險管控人員通常並沒有很強的專業背景，就需要通過分析工具來提供更加便捷的模型構建，幫助用戶們快速而準確的構建模型。 在動態報表與BI商業智慧軟體中，資料分析是一件充滿對未知進行探索的工作，很多的結果都是在進行探索時發現的，所以還需要有良好的交互能力，這也能夠為人們進行資料探索提供很多便利。

數據是商業銀行中最重要的資產，怎樣利用數據來進行有效的分析和挖掘，從而來促進管理並且提升企業的價值，是大多數的商業銀行目前所面臨的重要挑戰。接下來將會從數據的資產管理和及數據分析兩方面來闡述如何創建起一個科學有效的數據管理系統以及怎樣利用數據分析（data analystic）來達到IT的風險管理，使之標準化的目的。 數據是銀行IT風險管理的重要資產 在最近的二十多年，動態報表與BI商業智慧獲得了極大發展，以數據大集中作為標誌的信息化改革席捲了整個的銀行業，國內的銀行業已經邁入了信息化的時代，逐漸的實現集約化的運營以及現代化的管理和電子化的服務。在實現銀行業信息化的同時，各大銀行的利潤以和其發展也在擴大著，對客戶數據的積累和交易記錄以及管理數據等都會呈爆炸級別增長，海量的數據不斷湧現，同時和它相關的一些IT風險也開始暴露。 銀行的IT風險管理是商業的銀行風險管理中不能缺少的內容，銀行需要認識到海量數據里所蘊藏的有效信息，把對數據的應用提升到一個重要的資產地位，通過數據分析進行發掘以及定位自身存在的IT風險，促進對IT風險管理的標準化。 用數據提升IT風險管理的精細度 隨著銀行的業務發生轉型以及更加精細化的管理，涉及到了資產和負債以及客戶，還有交易對手與業務的過程中所產生的各類數據資產在風險的控制和成本的核算以及資本的管理等各個方面都發揮著非常重要的作用。銀行的傳統IT風險管理通常是通過使用信息科技治理和開發管理以及運維管理還有外包管理的框架來判斷出相關的IT風險以及控制的措施，還有監控風險的薄弱環節。 通過對數據積累和數據分析方法，銀行能夠在分析客戶以及業務數據來確定出最合適的目標客戶平時的交易習慣以及平均的交易量與交易峰值，來達到監控業務條線的IT風險。所以，數據的資產能夠直接關係到IT風險管理中精細化的水平，是銀行擴大業務的多元化，進行多方面分析的基礎。 在國內的銀行業快速轉型的今天，怎樣使這些數據最大化的體現戰略性資產的價值，已經成為了各個銀行能否在市場中搶得先機、贏得發展優勢的一個重要因素。