前言

随着流量红利时代的结束，互联网迎来了更加精细化的用户与订单时代。今天，从数据出发，深度了解用户行为，持续优化产品、营销和运营，成为企业制胜的关键。在这样的背景下，数据分析平台成为助力企业实现“数据驱动”和精细化运营的必备工具。
那么，今天的企业到底需要怎样的数据分析平台？如何让数据分析平台在企业快速落地，真正做到“用数据说话”，让数据为企业创造真正的价值？

什么是“数据分析平台”？
数据分析为何日益成为大家关注的焦点？
数据分析包含哪些环节
能为企业带来怎样的价值？

随着移动互联网的兴起和流量红利的远去，整个互联网的发展已经告别过去的流量时代，进入了更具挑战性的用户与订单时代。新时代对企业的决策智慧、运营水平和产品能力等都提出了更高的要求，而这背后，就需要有数据和相应的分析工具做支撑。
今天，越来越多的企业开始践行“数据驱动”，通过数据分析的方法，实现精细化运营和产品智能，提升企业的竞争力，而数据分析平台的作用，就是为了让数据分析变得更科学、更高效。
最近几年，数据分析受到越来越多的关注，成为一个日益火热话题，我认为主要有三个原因。首先，随着移动互联网和IoT等技术的发展，数据资源越来越丰富，我们今天可以拿到很多过去拿不到的数据；第二，数据处理能力不断增强，出现了Hadoop、Spark等新技术、新框架；第三，人们的数据意识在不断增强，借助数据分析，强化企业的竞争优势，已成为大家的共识。
数据分析通常包含四个环节：数据采集、建模、分析、建立指标体系。
数据分析为企业带来的价值，我归纳起来有三点：一是通过全端数据采集，构建企业的数据根基；二是以数据驱动业务决策，也就是BI；三是以数据驱动产品智能，也就是AI。

什么是数据驱动的最佳实践？
如何让数据分析平台在企业更快
更好地落地？

数据分析平台选型与数据驱动的最佳实践

实现数据驱动的最大挑战在于企业数据底子薄、数据意识差。因此，我认为，要践行数据驱动，一是要把数据的根基打好，二是要建立全角色、全渠道、全流程的数据意识，三是要善用数据分析工具，借助工具来提高数据采集和分析的效率。
谈到数据分析工具的选型，我认为，除了功能匹配度、安全性、灵活性等指标，企业更应着重考察服务商的交付实施能力和后续的服务与支持水平。