企业分析 什么是企业分析？
企业分析是利用可用的内部和相关外部数据并通知业务决策并将数据转化为智能洞见的实践。它是任何企业数字化转型工作的关键组成部分。
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实现企业数据的价值
当今的企业拥有大量可用的数据，并且大多数企业意识到这些数据对其业务具有重大价值。但仅有数据是不够的；必须通过各种分析技术对数据进行处理，才能做出更明智的运维和战略决策。数据驱动型决策可以帮助企业增强竞争力、简化运维、提高生产力并增加盈利能力。
在合适的时间向正确的人提供适当的信息
在企业内部拥有足够的数据不再是一项挑战；业务流程、客户服务互动、传感器等每天都在收集数据。了解哪些数据与分析相关是当今首要的考虑因素。为使决策行之有效，企业分析程序必须能够为决策者提供适当的数据（而且是正确的数据）。同时还要及时提供这些数据；当今的商业环境情况瞬息万变，因此信息一旦过时就意味着弊大于利。
企业分析为何至关重要？
采用企业分析实践的组织可以受益于运营效率提高、盈利能力提升、决策速度加快和发现新商机的能力大大加强。通过分析可以获得对业务流程、资本部署和员工产出的可见性，这有助于企业实时了解其当前运营情况，从而无论未来可能出现何种中断，都能提高恢复能力。
此外，分析可以帮助组织改善客户体验。来自客户互动、在线反馈和已发布的竞争对手信息等数据可以帮助企业识别模式，支持企业预测和应对新的市场趋势、优化客户体验、了解客户的需求和偏好、提高保留率、推动销售并提高盈利能力。
企业分析还可以提供对组织员工的宝贵洞见。从挖掘人力资源 (HR) 数据以帮助吸引和挽留员工到分析流程和系统以确定提高员工效率的机会，企业分析可以为组织节省与劳动力相关的大量时间和成本。
大多数企业分析平台都提供实时报告，因此企业领导者可以获取整个组织当前运营状况的最新洞见。这有助于提高灵活性以及增强对整个组织各个部门和业务部门 (LOB) 的可见性。
企业分析面临哪些挑战？
随着新技术可以从更多来源收集信息，一些企业更加注重收集和存储尽可能多的数据，却没有制定如何实际使用这些数据的策略。组织内部生成的数据量和速度使数据分析难上加难，尤其是非结构化和半结构化数据的增长。
没有坚实的数据管理策略，数据科学家和分析平台可能就无法将所需的全部信息关联起来。在某些情况下，数据分析师可能不得不花费更多的时间来管理数据，而不是分析数据。随着在边缘生成的数据越来越多且存储在云中，可能会形成数据孤岛并阻碍系统和分析师获取关键信息。
包含关键信息的传统业务系统也是企业分析必须克服的挑战。这些系统中的数据可能以专有格式和结构存储，尤其是当组织开发的自定义解决方案旨在与整体应用交互时。随着企业转向新的云原生 系统和架构，与传统系统的不兼容可能会导致组织现在难以利用其历史数据，从而可能产生盲点。
什么是企业分析平台？
企业分析平台提供工具和解决方案来协助进行三种类型的分析：描述性分析、预测性分析和规范性分析。在描述性分析中，跟踪关键绩效指标 (KPI) 以了解业务的当前状态。预测性分析查看数据趋势以预测未来的潜在结果。而规范性分析将查看过去的表现，以便在未来出现类似情况时提出行动建议。
与商业智能 (BI) 工具一样，企业分析平台可以编译和分析数据。然而，企业分析平台提供了更深入、更广泛的洞见，帮助组织实现业务流程自动化和优化。这些平台将来自多个来源的数据整合到集成的仪表板视图中，显示整个组织的 KPI。这些仪表板应对广大用户来说直观易懂、随时可以访问，并能够深入了解特定指标的更多信息。它们还应该易于扩展以管理不断增加的数据量和用户数量。
企业分析平台既可以是开源的，也可以是专有的。最早的分析平台之一是 SAS，它最初是一个专有程序，但现在却提供可以在云原生部署上运行的多个版本。其他企业分析平台包括 Splunk、Hadoop、SAP HANA®、Cloudera、Domo、Apache Spark、TensorFlow 等许多其他产品。
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