隨著大數據技術逐漸落地到廣大的傳統行業，更多的企業開始向數據驅動型運營方式轉變，而這個轉變的背后必須有強大的數據分析能力，可以說數據分析能力直接決定了企業的大數據應用能力。

企業數據分析要想能夠科學高效的開展，需要做好以下幾件事：

第一：構建一個高效的數據采集渠道。數據分析的基礎是數據采集，如果采集的數據質量比較高，同時能夠比較全面的包含企業的運營情況，那么對于數據分析來說會更容易。按照歷史經驗來看，數據整理環節（清洗、歸并等）通常比較耗費時間，如果做好數據采集工作，那么在數據整理環節會節省大量的時間，從而提升數據分析的效率。

第二：工具的使用。提升企業數據分析效率的重要環節是采用適合的數據分析工具和方式，不同級別的數據分析應該采用不同級別的工具，比如結構化數據可以采用BI工具進行分析（幾乎各大軟件公司都有自己的BI產品），簡單的數據分析任務也可以通過Excel來完成。如果數據格式比較復雜，那么可以通過大數據平臺來完成數據分析任務，比如Hadoop、Spark下可以進行非結構化數據的分析。

第三：業務場景的配合。高效的數據分析一定要與業務場景相契合，如果沒有相應的業務場景，那么數據分析的意義將大打折扣。通常，數據分析既涉及到企業的整體業務，也涉及到每個具體部門以及每個具體員工的業務，只有把業務場景理清，才能根據業務場景進行數據分析。

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