商业智能|数据处理时代，数据分析成为基础建设数据库|数据仓库

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2020年，随着信息化、数字化成为时代标志，数字经济取代传统经济伴随高速增长成为新的国民经济支柱，数据在这种情况下，其本身价值也得到了社会各界的认可，成为了继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素。
据IDC的统计预测， 2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB ，占全球的27.8% 。在数据处理时代，数据就是信息，就是价值所在。但想要成功实现数据价值，对其进行落地使用，最直接的方式就是数据分析，通过数据分析数据就可以变成价值信息，为个人和企业提供信息支撑，所以，在可见的未来，数据分析将成为基础建设，无处不在。
什么是数据分析数据分析的出现是因为人类难以理解海量数据所呈现出来的信息，不能从中找到相应的规律来对现实中的事物进行对应，我们都知道数据有很高的价值，但不能利用的价值，没有任何意义。
为了解决这一问题，数据分析在长期的数据利用过程中不断完善，简单来说，数据分析就是通过统计分析方法对采集储存的大量数据进行分析，对其进行汇总、归纳、理解和消化，以实现数据的利用价值，发挥数据的作用。

数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

目前，数据分析还在不断成长，并通过大数据、数据可视化等形式进行不断延伸，有着强大的生命力。拿数据可视化来说，纯粹的数据文字组成的数据分析有很高的阅读门槛，所以在发展过程中数据分析人员开始以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。
数据可视化是数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，通过数据分析的方式帮助使企业更好地发展。
什么是数据分析的关键顾名思义，数据分析的关键绝对离不开“数据”和“分析”这两个词，数据是分析的前提，分析是实现数据价值的手段，这两者互相补全完善，缺一不可。
1、数据培养
数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。
举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。

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