如今，数据已经成为大多数企业最重要的资产之一，更多的企业开始向数据驱动型运营方式转变，数据统计显示，排名在前 40% 之前的企业，其大部分业务决策是基于数据驱动，而这个转变的背后必须有强大的数据分析能力，可以说数据分析能力直接决定了企业的大数据应用能力，也就是说，通过数据驱动业务决策的的组织比那些由经验、本能驱动的企业更容易达到行业的顶端。
 

DataHunter 高级数据分析师许双六表示：“对于决策者来说，其关注的不应该是数据分析的底层，也无需在数据分析方面浪费时间与精力，而是应该随时都能从直观的数据可视化图表中，灵活的调取不同维度的数据信息。为了支撑敏捷数据决策的需求，我们推出了数据分析与可视化解决方案，通过整合所有相关业务数据，并基于探索式分析，支持智能推荐图形、图表协同过滤、全维度数据钻取，让数据分析从繁琐的‘体力劳动’变成可以自动化完成一项轻松工作。
 
企业数据分析要想能够科学高效的开展，需要做好以下几件事：
 
第一：构建一个高效的数据采集渠道。数据分析的基础是数据采集，如果采集的数据质量比较高，同时能够比较全面的包含企业的运营情况，那么对于数据分析来说会更容易。按照历史经验来看，数据整理环节（清洗、归并等）通常比较耗费时间，如果做好数据采集工作，那么在数据整理环节会节省大量的时间，从而提升数据分析的效率。
 
第二：工具的使用。提升企业数据分析效率的重要环节是采用适合的数据分析工具和方式，不同级别的数据分析应该采用不同级别的工具，比如结构化数据可以采用BI工具进行分析，简单的数据分析任务也可以通过Excel来完成。如果数据格式比较复杂，那么可以通过大数据平台来完成数据分析任务。
 
第三：业务场景的配合。高效的数据分析一定要与业务场景相契合，如果没有相应的业务场景，那么数据分析的意义将大打折扣。通常，数据分析既涉及到企业的整体业务，也涉及到每个具体部门以及每个具体员工的业务，只有把业务场景理清，才能根据业务场景进行数据分析。
 
从另外一个方面来说，企业对于员工的数据分析培训也是非常必要的，企业需要教会员工如何使用BI数据可视化分析工具，如何使用这一工具来指导自己的工作实践，同时避免用户的错误操作、集中应用等行为给平台带来巨大冲击，影响平台的整体可用性。