企业为什么要建设数据分析平台?应该怎么建?

阅读 60  ·  发布日期 2021-06-28 19:25  · 

大数据时代,几乎每一个企业都对数据分析平台趋之若鹜,尤其是在今年疫情爆发之后,更多的企业主意识到了数据所具有的的极大商业价值,以及其作为支撑企业信息智能化的无形资产。


通常来说,企业内部的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据,一些企业最多是对一些零散的数据进行浅层次的分析,真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用。


同时,随着系统的不断增加和积累,沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合,后期的报表展示和可视化分析也就成了空壳应用。


所以数据分析平台的建设就十分必要了,一方面它可以汇通企业的各个业务系统,从源头打通数据资源,另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。


一、神秘的数据分析平台究竟是什么?


通俗一点说,数据分析平台就是将公司所有的数据进行进行收集整理,包括系统数据、业务数据等等,在统一的数据框架下实现对数据的挖掘和分析,最后通过可视化的手段进行数据展示。


因为数据分析平台涉及的组件众多、功能复杂,如何将其有机的结合起来是其建设过程中最关键的核心。我们不妨以某集团的数据分析平台为例,来看一下具体的数据分析平台架构是什么样的:

在搭建数据分析平台之前,要先明确业务需求场景以及用户的需求,通过大数据分析平台,想要得到哪些有价值的信息,需要接入的数据有哪些,明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本的功能,以上图为例从下至上可分为四个层次:


数据采集层:底层就是各种数据源,主要是对企业底层数据的采集和解析,将零散的数据整合起来,包括企业的核心业务数据、用户数据、日志数据、集团数据等等,通常有传统的ETL离线采集和实时采集两种方式


数据储存和处理层:有了数据底层的数据,然后根据需求和场景的不同进行数据预处理,储存到一个合适的持久化储存层中,比如说OLAP、机器学习、数据库等等


数据分析层:这里就要用到BI分析系统,比如FineBI,如果是传统的数据挖掘还有SPSS,这一层主要是对数据进行加工,然后进行深层次的分析和挖掘。


数据应用层:根据业务需求不同划分出不同类别的应用,主要是对最终的数据进行展示和可视化,如上图的数据报表、仪表板、数字大屏、及时查询等等。


总结来说,企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台,企业构建大数据平台,归根到底是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。

二、数据分析平台真的有必要吗?

在企业在进行数据分析平台建设之前,经常会有一个疑问:企业数据系统每天都在正常跑数据,业务系统也都正常稳定,那我们还需要数据分析平台吗?


答案是当然需要,在实际的企业数据管理中,业务系统往往不是单一的,而是多源的。业务人员看似每天都在用业务数据,但实际上彼此的数据都是相互割裂、不打通的,如果想要实现数据分析,就要从多系统中取数,然后手动整合分析,这个显然是不能靠人力就能做到的。


这就叫做数据孤岛,这个问题的难点在于需要跨数据源进行分析,不同数据源之间的对接很难打通;其次,企业的数据一定是海量的,有的还需要二次加工,如果没有数据分析平台的支撑很难实现。

另外从企业业务系统的角度看,我们如果把数据分析的工作直接单独放在业务系统上,一来系统的性能支撑不了这么耗费资源的事情,系统压力会很大,二来随着数据的积累,单独的业务系统很难承受大数据量的处理,所以重新构建一个大数据处理平台就是必须的了。


所以,一个数据分析平台的出现,不仅可以承担数据分析的压力,同样可以对业务数据进行整合,也会不同程度的提高数据处理的性能,基于数据平台实现更丰富的功能需求。


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