數據分析的目的是將數據變為信息，賦予數據生命力，解決業務的核心訴求。建立多維分析模型是將大數據進行場景化、即席化、可視化以及智能化的強大基礎。

一、什么是大數據分析？
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據具備以下特性：數據量大、速度快、類型多、價值、真實性。

二、大數據分析的基本方面

1、可視化分析
可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2、數據挖掘算法
集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3、預測性分析能力
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4、數據質量和數據管理
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
5、數據存儲，數據倉庫
數據倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和加載(ETL)，并按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平臺。
6、語義引擎
由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從"文檔"中智能提取信息。

三、如何讓大數據分析更具價值？

1、快速建立分析模型
數據分析的目的是將數據變為信息，賦予數據生命力，解決業務的核心訴求。建立多維分析模型是將大數據進行場景化、即席化、可視化以及智能化的強大基礎。
2、讓數據驅動決策
數據真實的反映了事物的狀態和變化，基于數據的決策更準確。我們要利用大數據分析為所有職場人員作出迅捷、高質、高效的決策，提供具有指導意義的洞察和可規模化的解決方案。
3、支持場景化分析
企業經營是由一個個具體的場景串聯疊加的結果，對于企業經營而言，將分析深入到企業最基礎的業務環節中，基于業務的因果分析甚至更為重要。
4、更短的響應時間
實時數據檢索不僅可以降低成本、提高效率和可視化速度。企業不再局限于在數據倉庫中劃分的數據子集，而是可以更全面地收集和處理業務數據，使企業從原來被動的事后分析轉變為主動的實時決策，并可以以此為基礎創建基于預測的、而非基于響應的業務模型。

四、如何選擇適合的數據分析工具？
億信ABI一站式數據分析平臺是億信華辰歷經十五年匠心打造的國產化BI工具，技術自主可控。它打通從數據接入、到數據建模與處理、再到數據分析與挖掘整個數據應用全鏈路，可滿足企業經營中各類復雜的分析需求，幫助企業實現高效數字化轉型。具備以下核心功能：
1、豐富數據源的接入
可連接多種類型的數據源，包括：關系型數據庫，分布式大數據庫，文件數據源（Excel、txt、DB）、接口數據源等，支持跨源跨庫的分析。
2、數據處理
平臺內置了數倉實施工具，其中豐富的處理轉換組件，通過拖拽式的流程設計，實現了數據抽取、清洗、轉換、裝載及調度，用于幫助政府和企業構建數據倉庫，完成數據融合，提升數據質量，服務數據分析。
3、指標統一管理
支持將分散在不同系統的各類指標集中管理，并用統一的標準進行約束，能清晰展現用戶指標一覽表和指標運算邏輯，幫助企業統一指標口徑，構建完善的指標體系。
4、補錄填報與工作流
平臺提供對分析表格進行數據回填設置，對缺失的數據進行補錄，也可以設置全新的填報表單用于錄入數據。同時，填報可以與工作流結合使用，實現數據填報補錄后的業務流程審批。
5、可視化的報表設計器
B/S架構部署，純WEB應用，用戶無需安裝任何插件，只需通過拖拽的方式即可組合內置組件，輕松實現圖表展示及鉆取的應用。
6、中國式復雜報表應用
采用類似Excel的操作方式，可直接添加斜線表元、多級表頭、合并表元等樣式，無需依賴于IT人員，也能夠快速、高效的設計中國式復雜報表。
7、精細化的權限控制
支持資源級別的權限控制，還提供了行列粒度的數據權限控制，可從行列級別去精細保障數據應用的安全性，防止越級訪問。
8、支持移動應用
支持通過移動端實現數據的采集與分析應用，報表一次制作即可在手機、ipad、大屏等多個終端設別上進行展示。