对于几亿甚至上百亿的数据量来说，数据分析工作就成了一项棘手而且繁琐的事情，因此很多客户会借助专业的数据分析工具实现，也有客户会询问什么样的数据分析工具才好用之类的问题。那么一款好的数据分析工具到底应该具备哪些条件？　　一、自服务、用户友好　　好用的数据分析工具应该适用于从上到下的业务人员，人人都可以上手做数据分析，无需IT部门配置也可以完成操作。与此同时，应该支持自服务数据准备，系统模块功能分

数据处理就是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合的数据分析的样式和数据分析的图表，数据处理是数据分析必不可少的阶段，数据处理的基本目的是从大量的数据和没有规律的数据中提取出对解决问题有价值、有意义的数据。数据收集主要收集的是两种数据，一种指的是可直接获取的数据，另一种就是经过加工整理后得到的数据。数据分析的步骤其实还是比较简单的，不过大家在进行数据分析的时候一定宁要注意上面提到的内容，按照上面的

　　业务数据分析可以使企业了解其业务的健康状况，以便清楚地了解他们的地位、业务中正在发生的事情以及为实现业务目标必须做些什么。因此，它有助于提高企业的效率和生产力，并预测未来的市场趋势。以下重点介绍数据分析可以帮助企业开展业务的各种方式：　　大数据可以帮助企业设定现实目标　　为企业开展的业务设定目标可能会对错误信息进行猜测。企业并不希望其业务目标频繁变更。这就是大数据分析发挥作用的地方。借助大数据

　　在我国，各行业的信息化发展和建设水平并不均衡，对于部分行业，信息化还处于刚刚起步的阶段。但我们可以从金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业领域总结出规律：企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大阶段，也由此导致了一些问题：　　1.数据质量参差不齐　　现在，企业越来越重视管理数据资产，但其实并不是所有数据都是数据资产，数据中也有垃圾

　　大数据旨在寻求研究方法，并在结构上从更大或更复杂的数据集中获取信息，或快速处理由传统数据处理程序和软件处理的数据集。大数据涉及的数据量通常超过了传统软件在可接受的时间和成本范围内处理的能力。　　大数据本身的特点通常集中在五个方面，即大体量，高速度，多样性，准确度和精确性与信噪比对这五个维度的理解和认识是理解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展及其在行业中的应用，数据本身的规模也在一定程

　　现在是大数据时代，大数据无处不在，世界上大多数组织都在使用。虽然完全同化还存在一些障碍，但这些障碍主要与“如何”而不是“为什么”有关。长期以来，人们一直认为企业需要拥抱大数据来保持业务的相关性和先进技术。　　但是现在，有一个显而易见的事实，并非每个企业都能在使用大数据之后获得理想的收益。那么如何才能实现这一目标呢？那么以下五个因素就不可忽视。它们可以帮助业务领导者定义和创建路线图，以使大数据为

　　大数据有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题，并且为了最终用户的使用方便，它们大都被进一步的封装，形成了比较简单易用的操作平台。目前大数据技术平台有很多，归纳起来可以按照以下方式进行分类：　　(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测、应用等功能。　　(2)从大数据处理

　　大数据的管理和应用已成为品牌营销的新引擎，现在大多数企业都在积极获取更多的数据资源，并将其转化为最重要的资产，以增强品牌影响力，通过大数据技术指导企业决策，提高营销效率。　　大数据分析为企业发展提供了哪些助力　　(1)预测性维护　　大数据分析在制造行业中取得的大成就之一是预测性维护的作用。随着当今先进设备中安装部署各种传感器和网络连接设备，制造商有可能采用算法在问题出现之前发现并发情况，并在问

　　大数据分析平台可以真正帮用户解决井底之蛙，一叶障目的问题，用户通过大数据分析平台可以获得全面的数据信息，发现事物间的关联性，多角度去看待问题，辅助我们做出正确的决策，实现数据价值最大化。　　搭建企业的大数据分析平台的场景：公司一般在什么情况下需要搭建数据平台，对各种数据进行重新架构。　　1.很多企业有多个孤立的业务系统，彼此的数据没有打通。如果有交叉的数据分析需求就会比较繁琐，需要分析人员从多

　　所谓数据治理就是在企业数据的整个生命周期制定由业务推动的数据政策，数据所有权，数据监控，数据标准，以及数据指导方案。通过实施数据治理策略，可以更有效地制定更明智的数据驱动决策。　　企业数据治理具有以下优势：　　1、更好的决策。通过对企业数据进行治理，可以提高企业数据的一致性以及准确性，从而提供企业数据的质量，对于企业来说，业务决策会更有信心。　　2、提高生产力。进行数据治理后，当两个数据发送冲