高度信息化導致不少國外企業湧入中國市場，而為了在競爭激烈的市場中分得一塊蛋糕，國內企業就不得不調整自己的思路，選用更好的方法，這樣才能更好的發展。而通過調查發現，在各大企業重組之時，信息的大量衝擊也給企業帶來極大的壓力，尤其是一些中小企業在信息的衝擊下，很多都出現後退的情況。 而企業發展過程中還存在三種問題，一是成員企業之間的信息差距非常大，二是，信息的建設複雜程度比較高，三是目前只有極少的國內企業考慮信息化建設，這也導致很多企業錯失發展的好機會。而採用數據分析軟體解決方案，最終的目的就是為了解決這些問題。 而在數據分析軟體解決方案的使用過程中，表格製作軟體發揮的作用非常重要，對企業來說可以說是不可缺少的。那麼，java表格製作軟體到底發揮了怎樣的作用，企業數據分析系統解決方案又能給企業帶來怎樣的發展呢？ 業內人士表示，現在的數據源來源較為廣泛，而企業數據分析系統所需要的系統技術框架中，數據源尤為重要。除此之外，包括前台、DW、OLAP在內的各個項目也比較高端，具有先進性以及可拓展性的功能，能夠滿足企業業務需求的擴充。 而根據這個框架，依據java表格製作軟體等的工作作用，提供各種業務分析和管理分析報告，比如對於高層領導人來講，通過java表格製作軟體可以調用出各種分析指標，包括財務、銷售、運營以及企業成長。而對於中層領導來說，通過java表格製作軟體可以調出部分數據，包括財務、銷售、運營以及人力。 在數據分析報表系統的應用過程中，高管通過決策以及報表等方式，對企業的運營總狀況、指標等做一個更加詳細的了解，同時也能從各個角度進行分析，比如時間、地域、環比、趨勢等，了解和發現異常。 不僅如此，業內人士還指出，通過java表格製作軟體調用出來的內容還可以包括成本費用、資產以及KPI指標監控等。 至於銷售這一塊，企業可以通過分公司數據的輸入來了解，並進行相關分析和提煉，這樣就能從多個角度了解分公司的發展以及遇到的問題，並及時解決。 除了以上提到的幾個模塊之外，財務分析、人力資源、績效等也可以通過java表格製作軟體調取出來。其中財務分析模塊，可以通過引入預算等方式對其進行評估，通過公司、時間、產品等多個方面分析指標以及完成進度，進而發現變化趨勢，為企業提供更好的經驗和發展指引。

報表表格設計器 Excel表格的設計風格 企業在選擇報表表格解決方案時，不僅要考慮報表表格製作軟體的功能和服務，還要考慮它是否易學、易用。國內用戶都非常熟悉Excel，也經常用它做些簡單的報表，所以我們從設計的方便性出發，研究出了貼近Excel使用習慣的報表表格設計器。擁有excel設計風格的FineReport設計器，不但能快速解決複雜的報表製作難題，提高報表的製作效率，而且能大大降低設計人員的學習成本，提高企業的經濟效益。 FineReport報表的設計風格和Excel相似（當然二者本質並不一樣），整個設計窗口是格子式的視覺化編輯界面。用戶可以藉助這個界面所見即所得的設計出任意複雜的表樣，而且免去了傳統條帶式設計數據對齊的繁瑣，使得報表製作的效果得以大大提高。 三層架構設計 傳統的報表表格製作軟體在內網中工作時，需要將設計器和報表工程都部署到伺服器上，這樣就產生了幾個問題： 1：在伺服器上需要安裝設計器，而對於使用內網的公司，伺服器的安全要求一般都比較高，只有相應伺服器才能去連接資料庫，對於一些二層架構的報表來說，就需要在伺服器上安裝設計器，增加了伺服器管理員的維護難度； 2：當伺服器上的報表需求變化時，需要去現場進行操作，麻煩而且效率低； 3：進行一些遷移時，二層架構的邏輯比較複雜，相當麻煩； FineReport基於此，採用主流的三層架構模式進行設計，只需要在報表設計員的電腦上安裝設計器，設計完後，將工程部署到伺服器上，其他用戶只要電腦上有瀏覽器，就可以直接訪問報表。這樣對於公司的使用來說只需要部署一次工程，以後就可以直接遠程設計，遷徙方便，提升效率。 多工作目錄的配置 FineReport提供了報表工作目錄的概念，即每一個報表的獨立應用或者集成環境都是一個工作目錄。每個工作目錄下都有相應的jar文件，報表模板文件，資源管理文件等。當我們在本機安裝了FineReport之後，本機安裝目錄下自帶的WebReport文件夾就作為一個獨立的本地工作目錄來使用。 在實際的應用中，更多的需求是使用遠程工作目錄。即報表伺服器集成部署於實際的系統當中，報表設計者通過設計器連接遠程環境，直接對報表模板文件，配置參數等進行編輯保存。特別如果有測試環境，生產環境等多個環境的情況下，FineReport的多工作目錄便捷切換便能夠給設計者提供極大的便利。 多人協同工作 一個系統開發團隊難免要多人同時從事報表的開發工作。現在一般的管理方式就是SVN/VSS/CC等做版本管理，但是實現性較差，特別是如果誤操作還可能帶來文件恢復等較繁瑣的工作量。那麼藉助FineReport的報表運行環境就可以輕鬆做到多人協同製表，實現如圖所示： 多個報表製作人員可通過遠程設計器連接到同一個報表運行環境，同時該連接又依據許可權控制每個製作人可操作的範圍，保證多人工作情況下的數據和文件安全性。 另外為了防止多人同時編輯同一文件，導致文件衝突的情況，FineReport提供了模板加鎖和解鎖的功能，也就是當A製作員打開一張模板進行編輯的同時，可以對當前模板進行鎖定，則其它的製作員就不能同時來編輯這個文件，有效防止了文件編輯衝突。 零編碼設計 成品軟體工具關鍵在於功能、性能和上手。前兩點後面會具體講到，而所謂上手就是指經過簡單的培訓或者自學，很快可以自己使用，這樣的好處有： 1：無需花費大量時間和精力熟悉工具； 2：人員流動時能夠快速交接，使得業務系統正常運行； 3：複雜編碼對用戶來說是透明的，用戶無需關注後台執行，不會影響系統的穩定性； 具有零編碼設計功能的FineReport設計器，使得非編程人員也可以製作報表並且做得更好成為可能。只要是了解企業業務邏輯及簡單的資料庫知識的用戶，都可以通過FineReport設計器，設計出符合自己實際業務需求的報表或表單。零編碼的FineReport設計器不但為企業減少了相關人員的費用支出，還大幅度地提高了其報表的製作效率，為企業的快速發展提供強有力的支持。 複雜報表 複雜報表，從總體來講，指的一些具有複雜性和任意性的報表。這些報表往往是樣式不太規則，數據來自多個不同的地方，並且可能需要對數據在報表中進行一些相對複雜的處理。 FineReport提供了異構數據源模型、Excel+綁定數據列的報表設計模型等，使得行列對稱，動態數據處理這些傳統工具需要靠編碼來實現的常見業務需求，僅通過簡單的操作就能實現，輕鬆製作出複雜的報表。 多源分片 企業想從一個數據表或一個資料庫就想選出所有展現所需的數據是不切實際的，複雜報表的一個重要特徵是分片，與多源相關，但又不完全一樣。多源一般都會是分片的，但分片卻不一定是多源的。為了解決多源關聯分片的問題，許多傳統工具引入了子報表的概念。把每個分片做成一個子表，然後再在主表中拼接起來，傳統工具理論上是可以通過子表拼接完成，但實際上仍非常煩瑣。 FineReport天然支持多數據源（集），同一張報表的數據可同時來自多個數據表，多個不同的資料庫，或者多個不同的用戶自定義數據視圖，然後在報表中可直接相互運算形成最終的報表。 行列對稱 一些傳統的報表工具，由於條帶狀的展現方式的缺陷，數據的縱向展示能力要遠遠強於橫向，就需要專門的模型來製作交叉表。因此傳統的工具也就以此將報表的類型劃分為分組表，交叉表，主從表，明細表等類型，且兩大主要的模型分組表與交叉表各自獨立，不能互通，事實上並非所有的報表都遵循這些固定的格式，實際中的報表往往多種特性綜合體現。 例如圖所示報表有些類似我們在多源分片概念當中提到的分片報表，實際上由於行列對稱的原理，我們在報表設計時可以按照需要任意定義擴展的表頭樣式。下表可以分為相對規則四部分： 銷售數據按照類別，地區匯總； 銷售數據按照類別，年月日期匯總； 銷售數據按照客戶，地區匯總； 銷售數據按照客戶，年月日期匯總。 FineReport採用的是EXCEL+綁定數據列的處理模型，天然支持行列對稱，所有縱向的操作都可以在橫向得到同樣的充分體現。不僅不需要專門設定交叉表模型，還能夠支持任意格式不規則的展現樣式。 例如將這張表的行列對調一下，可以看到效果如圖所示： 自定義分組 常見的原始數據存儲的是具體的數值，而統計分析需要按照區間或條件來統計相關數據，進行數據分析，這是典型的按段分組，也就是自定義分組：指數據的歸類方式並非按照常規的已有數據來分組，而是按照分段分組或者其它不規則的分組。 FineReport提供的自定義分組又可以按照分組方式分為條件分組和公式分組。除了利用自定義分組對數據進行處理之外，在實際的應用中還有一種非常常見的分組方式，是組織遞歸分組，一般表現形式為企業或事業單位，或集團或部門的組織結構，並且數據的存儲方式往往是關係映射表的類型，以ID,PREID形式來標明數據記錄的層次關係。 一般的報表工具處理此類的數據都要經過複雜的設置或者表達式編寫，FineReprot則提供了專門的組織遞歸樹模型。 通過組織遞歸樹，可以快速自動處理遞歸型的數據結構，使得組織結構形式的分組實現效率大大提高。僅需通過幾個簡單的拖拽就可以實現如圖所示形式的分組： 動態格間運算 現今的企業從資料庫中取得數據後，往往都需要提供一些計算方法，對數據進行一些分析處理，例如求和，平均，統計個數等都是基礎的數據處理。而同期比，環比，排名，佔比，累計這些涉及到同一列數據之間的運算，我們稱之為跨行組運算。例如環比，是將本期數據與相鄰的上期數據進行比較，而本期數據與上期數據都是來自於同一列數據，這是跨行計算。同比，是將本期數據與上一年同期內每個數據作比較，例如本年5月的銷售額比較上年5月的銷售額，這兩條比較的對象也來自於同一列數據，但又不是相鄰，分屬於本年和上年兩個不同的組，這是跨組計算，具體如圖所示： 而由於報表工具製作報表，返回的結果集是動態的，也就是說我們在設計界面中只能夠了解到這個區域獲取的具體是某個數據集的一列，但是這一列將返回的數據內容和總的數據條數並無法確定。這就使得跨行組運算成為必要的報表實現手段。 絕大多數的報表工具都直接內置了基礎的計算功能，例如對某一固定列進行全局的計算匯總，獲取組內的小計，全部總計等，但是對於跨行組的運算就很難實現。個別工具能夠支持較為簡單的跨行運算，但是跨組運算則無法支持。即使是通過SQL或者対整列取出最大值等方法獲取到排名，第一名等數據，也是具有很大的局限性。如果邏輯再複雜一些，例如獲取2009年5月銷售額超過1000萬的5個分公司的數據，傳統型的工具只能說是束手無策。 上面我們提到了，同比，環比，佔比累積分析等數據的運算是我們在報表常見的一些基本分析方法。基於格子界面中數據擴展的特性，即設計界面與返回數據的一對多的關係，FineReport提供了一整套運算體系，用於擴展後數據的定位與相互引用計算，這就是層次坐標，通俗一點定義即動態格間運算。 下圖體現了同比，環比，排名運算： 聚合報表 在製作報表時，困擾用戶最大的兩個問題是： 1：數據的多源與分片； 2：報表層次嵌套並要有美觀的對齊排列方式。 FineReport根據客戶需求，推出了聚合報表的概念和標準，專門用於解決這類大報表製作難點。聚合報表的概念是將多個分塊同時放到一個報表裡面，每一個塊都類似一張單獨的報表，而且報表之間相對獨立，如報表布局(格子間不會相互牽扯、覆蓋單元格等)，相應模塊之間依然可以傳遞數據。 聚合報表中的聚合塊邊界採用像素來定位，其高度、寬度均可設置是否固定，設置分頁優先順序決定優先按哪個聚合塊分頁。這不僅解決了嵌入主報表中子報表顯示不止一頁的問題，也使得複雜式報表的製作變得簡單。由於這些聚合塊相當於聚合報表中的一個控制項，不同聚合塊之間的數據交互也很方便： […]

面對零售業的轉型和發展，要想在信息化的市場中立足，沒有更好的解決方案顯然是不行的。尤其是當今時代，很多企業不僅要和國內爭市場，還要和國外企業爭市場，這就導致不少人在企業發展過程中會考慮一些輔助工具，比如java報表插件，通過這些小工具的輔助來提升自己的工作效率，提高企業的利潤。 而報表在零售業發展過程中提供了三大支持，分別是系統技術架構、實施方法論與經驗、系統應用框架，這三方面分別具有以下特點： 一、系統技術架構 這個架構包括很多方面，比如數據源、DW、前端展示以及ETL等，同時還包括系統的運維管理平台，不僅先進而且可擴展性非常大，最重要的是，能夠滿足零售業在發展過程中的業務擴展和變化，為企業發展提供更好的平台。 二、實施方法論與經驗 作為企業實施報表和解決方案的提供對象，要想有更好更明了的數據就必須要有一套完整的步驟和活動，不僅是業務、數據還有技術，還包括很多方面，當這些都經過測試能夠和諧共進的時候，零售業的發展就會有一個更好的變化。 需要注意的是，在技術支持過程中，像java報表插件類工具必不可少，很多人可能覺得這些java報表插件沒什麼用，但是實際上這樣一個小小的java報表插件就能夠讓你的工作效率提高很多倍。 三、系統應用框架 目前，我國零售業的發展非常迅速，而信息化的需求量也非常大，如果零售企業想要建立商業智能系統，那麼最好的方法就是建立查詢中心，以信息化為基礎，在現有的數據基礎上進行搭建，實現業務查詢、分析以及綜合查詢。 而它所帶來的好處有三點： 第一、根據數據模型鑽取、交叉分析數據，為企業提供更好更有價值的信息。而實現這一點，必然離不開java報表插件，因此在選擇之前也要特別謹慎。 第二、通過數據分析與統計以及各種圖表的方式將所需要的數據更為直觀地表現出來，讓企業有更好的參考。 第三、相關性分析以及趨勢預測。任何行業不進則退，無論是大零售企業還是小一點的零售企業，都不可能隨遇而安，只有在市場中不斷的前進才能有所發展。而對未來趨勢的預測，一方面是為了避免企業發展出現問題，另一方面也是對市場的一種感官。 最後，需要提醒企業的是，信息化的發展會越來越快，如果沒有好的應對措施，沒有好的數據分析軟體，未來發展會有很大麻煩。

數據的泛濫緊隨而來的就是什麼數據可用的問題。對企業來說，數據太多並不是好事，因為你不知道哪些數據可用，哪些會產生誤導，即使有html5圖表的存在，也可能會有誤區存在。那麼，什麼數據可用呢？專業人士認為，在企業當中，穩定的倉庫數據實際是不存在的，因為很多時候，數據的不斷出現會打亂之前企業存儲的數據。 不僅如此，在企業的信息存儲和分析過程中，企業必須要做好分析，比如業務數據系統。業務是執行企業特定任務的最前沿，業務的高低決定了企業未來發展的好壞。對企業而言，業務數據越強悍，得到的回報越高。而這些數據在互聯網或者是實際生活中，都是隱藏的，需要業務人員去挖掘，去分析，才能找到有價值信息。 另外，在企業確定哪些數據可用方面也是比較困難的，有些數據在存儲過程中可能會因為各種因素而丟失，而在這種情形下，需要查詢整個數據倉庫才能更好的了解業務，溝通部門，完成業績。不僅如此，在企業運作過程中，不僅需要客戶的數據，還需要外部資源和業務系統，比如html5圖表所做的日誌、呼叫詳細記錄、呼叫中心系統以及電子郵件或者是表格等等。 那麼，多少數據才夠企業使用呢？業內人士認為，數據越多越好，因為越多的數據意味著可分析的內容越豐富，html5圖表展示的越詳細。當然，在建模的時候，必須要對模進行平衡，使其保持相等，否則會出現很讓人頭疼的問題。 當模型建好之後，自然就要去挖掘數據，這個過程雖然浪費時間，但是卻是企業必須要做的。而從這一點來說，並不是數據越多越好，因為太多的數據意味著工作量大，分析的東西也多。 對數據的挖掘可以預測未來這一點已經得到了眾企業的認可，在市場競爭中，很多企業的優勢其實是對等的，無論是數據還是產品、服務等都不會有多大的差距。但是為什麼有的企業發展在前，有的落後別人？很大程度上就是因為對數據的挖掘分析。 另外，不熟練且沒有良好的數據分析軟體的企業在分析數據方面要比其他同行更吃力，尤其是在數據價值挖掘方面，可能會錯失很多有效數據，進而導致自己的判斷失誤，給企業帶來毀滅性的打擊。對此，專業人士提醒，數據分析、挖掘都是必須的，不要覺得麻煩而省略，也不要覺得繁瑣而忽略，否則企業肯定會蒙受損失。

數據在用於模型建構之前，很長一段時間沒有得到重視，尤其是中小企業對巨量資料分析的很少，很多人還停留在一些傳統的經營模式上。但是，專業人士認為，巨量資料的挖掘對企業發展有著至關重要的作用，它能夠從某種層面上分析企業發展的趨勢以及遇到的風險，有效的幫助企業規避風險。 在巨量資料的初步探索過程中，專業人士發現，其實數據是視覺化的，比如通過html5圖表、條形圖、Excel等將其展示出來，讓企業更好的掌握企業運行的狀況。在此過程中，一定要注意的就是要注意分析數據到底發生了什麼，不能拿過一個數據就覺得沒什麼用途，也不會去關注，這樣的結果不會對企業有多大的好處。 而了解數據發生了什麼，包括計數以及文字的匯總，將其分為不同的類別，用html5 圖表展示出來，在業務基礎上進行產品和區域的交叉計表，分析可能遇到的麻煩問題。 另外，專業人士還提到，企業在分析巨量資料的時候，需要觀察每個變數的值，並將其與其他的變數進行比較，這項工作能夠幫助企業分析出更多有價值的數據，同時也能了解更多不完整的數據，從而進行完善，為企業發展帶來更精確的參考依據。 如果是業務人員，在操作過程中，要注意所有的數據都要輸入在內，包括一些小細節，不能漏輸、少輸或者是錯輸，那樣會給企業帶來很大的麻煩。 當企業面對巨量資料分析出來的結果不滿意的時候，記住一定要記下來，這樣可以總結出對企業有問題的部分。而在數據分析過程中，不能離開的是每一個數據所代表的含義，尤其是企業用戶不可能像技術人員那樣去分析和觀察數據，那麼更應該將有可能出現問題的部分記錄下來。 數據的存在意義非常重大，尤其是在巨量資料的時代，如何儘快的掌握數據，分析出有用的價值對企業的未來發展有著至關重要的影響。不過，從目前國內的數據分析軟體發展來看，國內的軟體似乎還沒有達到國際的水平，但是這並不意味著國內軟體不行。 實施上，國內軟體雖然不如國際數據分析軟體，但是因為是以國內國情為基礎研發的，因此更貼合中國人的使用習慣，反而比國外的軟體更吃香。在此，也提醒企業，使用數據分析企業發展，無論是應對未來風險還是增加企業利潤，都要注意數據的真實性和可靠性，以免產生誤導。

巨量資料從出來到現在，一直在不斷的升級，尤其是互聯網快速的發展，讓數據的數量更加巨大，這也讓很多企業不知道如何做才能獲得更精細的數據。對此，專業人士表示，要想獲得精細的數據，企業最好做以下幾點： 第一、利用數據推動決策 數據也能說話，只不過大多數情況下，企業並不了解而已。而要想了解數據的價值，企業不能一味的只管理數據，還要學會用數據推動決策，利用像web圖表開發工具這樣的分析軟體來幫助公司確定那些常被忽視的因素，揭示哪些因素會對企業的客戶群和產品產生影響。 第二、提高數據分析自動化 說到數據分析，你能想到的最好的分析方式是什麼？傳統的人工分析？軟體分析？顯然後者也要比前者更方便一點。尤其是在這個數據泛濫的年代，前者需要花費很長的時間才可能分析出企業需要的數據價值，而後者只需要一個星期、一天甚至更短的時間就可能分析出以往需要一天、一個星期甚至一個月的數據。 不過值得注意的是，雖然後者的工作效率更高，但是前提是有好的工作軟體，比如圖表製作軟體等，先進的工具無論是效率還是性能上都要比其他的高很多，所以企業要特別注意這一點。 第三、提高溝通效率，樹立企業發展信心 從以往的發展來看，企業在數據的運用方面會有很大的挑戰，比如有的公司成功了，是因為他們經過了深思熟慮的考慮，將計劃製作的更加周詳，這樣能夠幫助業務團隊更好的了解和掌握企業的數據，進而為企業的業績而奮鬥。 當然，最重要的是，企業要想利用好巨量資料還需要制定一個好的溝通流程。對技術人員和業務人員來說，溝通不良是影響企業發展的最大因素。尤其是有時候，有些企業的業務在客戶分析方面可能有很多心得，但是在數據收集方面卻無法很好的展示。而如果和技術溝通不良的話，就可能會失去這部分數據。 第四、管理績效 企業需要藉助web圖表開發工具等來支持業務的營銷團隊，讓他們嫩鞏固對客戶的信息了如指掌，進而更好的抓住機遇發展客戶。而在這部分操作過程中，專業人士建議是分權給營銷人員，讓他們自己來掌握而不是依靠技術，如果是依靠技術的話，那麼，企業的發展必然會受到掣肘。 現在，我們都明白，企業利用巨量資料制定價格、策略已經是很平常的事情，而當企業脫離這個行列的時候，可能企業的業績也會受到影響，所以要格外重視。

近些時段，大小企業都在討論關於巨量資料的問題，那麼，究竟巨量資料是如何產生的，它的內部是如何運營的，企業能得到什麼好處？下面我們一起來看看專業人士的點評。 據專業人士介紹，網路日誌的產生是和計算機一起的，兩者幾乎不分前後，而日誌是數據的分布系統，也是應用結構的核心，卻被極少數的人所知曉。對此，專業人士建議最好對巨量資料平台做一個深度的分析，了解日誌是什麼，如何集成數據，如何存儲以及處理，為企業爭取更多的競爭優勢。 日誌到底是什麼？專業人士認為，日誌其實就是一個簡單的存儲抽象，它能夠按照時間順序將一系列的數據記錄下來，不僅為企業提供參考，同時也為技術人員提供支持。分布式的日誌可以看作是一個問題模型的數據結構，其背後代表著各種協議的存在，而這些問題都對應著一個部分，能夠幫助技術人員更好的了解和掌握數據情況,進行數據分析。 數據的集成非常簡單，用白話說就是把數據存儲起來，當然，這裡的存儲並不是簡單的存儲，它還需要對數據進行分析，挖掘深度含義。要想高效利用數據，必須要遵循一種理論，叫做馬斯洛層次理論，這個理論能夠幫助我們捕獲所有的信息。比如在基礎層里是所有的信息，這些信息可能來自四面八方，有用的沒用的都集中在這裡，這一層只是一個存儲環境。 而當進一步升高的時候，數據會被進行篩選，有用的、有價值的還是企業同行競爭對手的信息都會在這裡進行分類，然後歸結到下一層。 值得注意的是，沒有可靠的數據，有html5圖表存在也是無用的。因為沒有可靠的數據，html5 圖表所展現出來的是虛假的信息，對企業來說，無論是決策還是分析都是錯誤的。只有當數據被處理，而且可以使用，會對企業發展產生良好影響的時候，才能夠作為參考依據存在。 網路的發展必然是高速的，每分每秒所產生的數據也是不可計算的，如果企業沒有好的軟體工具去收集、分析、挖掘這些數據，那麼，很可能錯失讓企業能夠更好發展的機會。 當然，如果只知道捕捉、分析，挖掘，卻無法展示出來的話，那麼，這些數據挖掘出來的意義也就不大了。畢竟對企業來說，數據是共享的，要有員工參與才能讓企業更好的發展;數據也是私密的，只有決策人員才能看到更高的數據層，看到更多的企業運營數據。

在一月五日央行發布的徵信業管理條例當中，央行第一次通知了企業做個人徵信的準備，而在多位抓緊的點評中認為，這是在向市場釋放另一種信號：徵信市場化更進一步了。中國徵信業最早的發展是在上世紀九十年代初，因為一直沒有法律條文規定，因此被當做是灰色地帶對待。 而此次央行的通知發布讓很多人看到了新的發展熱點，但是有不少專業人士認為，央行的這一通知雖然是開了門，但是只有半扇門，對巨量資料徵信問題，還不能太過激進，否則會讓企業發展受到很大的打擊。該專業人士提到，央行目前通知了八家機構來做個人徵信工作。 雖然通知了，但是卻沒有頒發個人徵信牌照，這就意味著這八家能否得到許可還是個未知數。還要看這八家機構能否準備好，是否能得到有關部門的認可，所以只相當於是半扇門，高興的太早了。不過，對巨量資料徵信問題，專業人士認為，巨量資料徵信的發展意義重大，但是在目前環境中來看，國內的巨量資料徵信依然處於初級階段，其具體體現在三個方面： 第一、數據多，但是零碎。雖然不少人都說過互聯網的數據越來越多，但是相應的這些數據也越來越瑣碎。瑣碎的數據如果不能利用起來也是無用的。 第二、目前對數據分析挖掘、深度分析的人才不多。專業人士提到，在當今社會，掌握數據分析的人才確實不多，這也給企業的發展帶來很多制衡，而圖表製作軟體的使用雖然在一定程度上解決了這一問題，但是不得不說的是，企業依然缺乏更好的數據分析軟體。 第三、範圍比較小。從目前的發展狀況來看，國家利用巨量資料分析徵信的方式來約束，似乎支隊特定的人群，特定的服務有效，其他的一些小型的貸款消費不在這個行列之內。 如今，國外尤其是美國等國家在巨量資料徵信方面有著比較先進的研究成果，國內要想做好這方面，首先要做的就是把數據收集好。傳統的徵信系統，數據收集比較單一，而且花費時間比較長，這對企業分析發展不利，但是傳統的徵信系統也有傳統的好處，國外正是在此基礎上，結合互聯網才有了更好的發展。 此外，企業商業智能發展需要一定的時間和過程，在這個過程當中，巨量資料徵信發展會主要集中在沿海發達城市，三線城市則相對弱一點。所以，企業在發展的時候不要太過激進，一定要結合自身的情況，穩步的發展。

巨量資料都能應用在哪些方面，它能帶來怎樣的好處？不了解的人肯定說不上了，即使知道的，也可能只是認為巨量資料只是應用在互聯網方面。其實巨量資料的應用範圍非常廣，即使是疾病行列都有它的蹤跡。本文要為大家分享的就是巨量資料在癌症方面的應用。那麼，巨量資料在癌症方面又怎樣的應用呢？ 一、記錄治療信息 每天有成千上萬的人在接受癌症的治療，而在這個治療過程中，對藥物的使用以及效果等，都是通過巨量資料存儲下來的，專家可以通過數據分析軟體分析數據來了解哪些藥物有效果，哪些沒有效果，哪些可以作為重點等，從而讓癌症治療更加順利。 二、決定患者治療後的情況 患者在接受藥物治療之後，必然會有一個康復期，在這個時期，會出現怎樣的變化，對醫生專家來說是一個很好的參考。通過這些數據，專家可以了解到治療的效果和強度，腫瘤什麼時候會消失，消失所用的藥物比例是多少。另外，通過對巨量資料分析，獲取大量的信息，預測其他患者的治療效果。 此外，專業人士還可以進行數據分析之後來了解哪些患者需要接受二次治療，哪些不需要再接受治療，哪些不會複發，哪些有可能複發，需要複診等等。 三、挖掘藥物新潛能 對治療癌症的藥物，研究人員都會重視數據的變化，科學家也是利用這一點將一些具有新潛能的藥物應用到癌症治療當中。而從大量的數據中可以獲知，用來治療的藥物以及各種不同的組合會有不同的效果，產生不同的作用，應用在臨床試驗中，也許會有更多的發展。 四、解決公共衛生問題 巨量資料時代到來之前，人們會認為吸煙是致肺癌的主要因素，而隨著巨量資料的到來，研究人員發現，不僅僅是吸煙，還有其他的因素會導致肺癌出現，而這些原因都是通過數據收集來的，通過web圖表製作軟體可以用更形象的方式展現出來，從而讓研究人員能夠更好的掌握。 五、患者可以參與其中 患者可以通過提供自己的治療記錄、基因以及治療效果等數據來幫助研究人員更好的研究癌症的治療和預防，同時科學家可以從中獲取更多利於治療的信息。 數據的應用在很多行業當中已經嶄露頭角，對現代企業來說，數據是無處不在的，如何利用數據做更好的開發，如何選擇數據分析軟體開發數據推動企業業績的提升，是企業目前亟需掌握的。

企業的發展會隨著市場的變動而變動，尤其是在當今社會，巨量資料的出現讓很多企業有了更好的發展契機，也因此帶來更多的挑戰，但是總的來說利大於弊。據調查數據顯示，在全球百分之六十多的企業在一年內視線里數據分析投資，通過html5動態圖表等了解到市場動態以及競爭對手的相關操作。 在這一年中，有百分之四十多的企業認為數據分析對企業業務發展帶來積極影響，尤其是通過html5 動態圖表中數據的對比，讓企業能夠更好的掌握企業運行動態。另外，有百分之七十左右的企業認為數據分析的作用會越來越強。 從這一點可以看出，中國的企業已經意識到了數據分析帶來的影響，對其認可度非常高。不過，相對於國外，中國的數據分析軟體類發展還是比較落後的，尤其是在html5 動態圖表展示方面，還是落後於美國等國家。但是，以目前的企業情況來看，使用綽綽有餘。 結合其調研結果還可以發現，現代企業在一年內雖然實現了巨量資料分析帶來的回報，但是以客戶為中心的分析活動依然是主要目標。而且在使用包括html5 動態圖表在內的各種軟體分析的過程中，企業會越來越集中在巨量資料對運營的挑戰方面，而最後巨量資料的價值也會從數量轉換為速度。 不過，對全球企業分析能力不等的情況，即使有html5 動態圖表軟體存在也依然無法讓一些企業跑在前列。而對這些企業，有關人士將其分為四個組，且進一步強調，無論是國內還是國外，速度才是企業在未來競爭中的關鍵。尤其是現在巨量資料泛濫，收集、分析並挖掘其價值越快，得到的消息越準確，企業應對的措施就會越正確，自然企業發展也就會有更好的前景。 如今，不少行業已經開始使用html5 動態圖表，並且利用這類的軟體對自己行業的數據進行深入的挖掘，希望能帶來更多的內容、更大的參考價值。而對企業對巨量資料的獲取以及分析方面，專業人士建議最好針對每個階段進行發展，比如在獲取信息階段，最好要將數據多樣化，這樣便於數據為企業提供更全面、更具深度的數據支持。 而在分析階段，最好能夠從外部進行分析和應對，行動階段自然是以提高數據的高速度以及分析可利用價值為主，將客戶的需求匹配度提高到新的高度。 如今，企業的發展已經不單單是線下的交易，網路的應用、數據的挖掘也會對其產生巨大的影響，至於是好是壞，則看企業如何應對。