在這個信息爆炸的時代，越來越多的企業重視數據，而且人們由只關心數據的數量逐漸轉變為數據能夠產生的價值量大小。讓數據實現價值最大化，是數據分析從業人員的目標和追求。想要實現數據的價值最大化，除了對數據分析師的能力有所要求，擁有一款優秀的數據分析軟件也是非常重要的。

在這個信息爆炸的時代，越來越多的企業重視數據，而且人們由只關心數據的數量逐漸轉變為數據能夠產生的價值量大小。讓數據實現價值最大化，是數據分析從業人員的目標和追求。想要實現數據的價值最大化，除了對數據分析師的能力有所要求，擁有一款優秀的數據分析軟件也是非常重要的。數據分析平臺可以幫助企業整合多種渠道來源的數據，分析、挖掘得出有價值的信息。面對市場上眼花繚亂的數據分析工具，企業應該如何選擇?除了看自己的需求，還需要考慮哪些方面?

一、數據分析平臺的清理功能

數據清理是指對重復和多余的數據進行篩選和清除，對缺失的數據進行完整的補充，對錯誤的數據進行糾正或刪除，最成我們可以進一步處理和使用的數據。優秀的數據分析解決方案包括可行的自助數據整理和數據準備功能，可以輕松、快速地從各種不完整、復雜、凌亂的數據源中收集數據，并進行清理，方便混搭和分析。

二、數據可視化功能

數據可視化是借助圖形手段清晰有效地傳達和溝通信息。通過數據可視化，我們可以通過圖形化的手段，有效地表達我們平時看不懂的數據，準確、高效、簡潔、全面地傳遞某些信息，甚至幫助我們發現某些規律和特征，挖掘數據背后的價值。一個優秀的數據分析平臺，其數據可視化必須十分優秀，能讓人一目了然的理解數據，讀懂數據背后的業務邏輯。

三、強大的機器學習能力

機器學習是人工智能研究的核心技術。在大數據的支持下，機器可以通過各種算法對數據進行深入的統計分析，進行自學；利用機器學習，人工智能系統獲得歸納推理和決策能力，從而找到新的模式和見解，實現圖像分析和增強分析的數據分析解決方案。
數據分析平臺的建設流程基本上可以從數據分析流程來理解，比如數據采集、數據整合、數據加工、數據可視化等等，一般的大數據平臺都會包括這些流程，叫做一站式大數據平臺。
這里要注意一點，很多企業通常把基礎數據平臺建設錯以為是一站式數據平臺，二者最大的區別就在于架構上有沒有實現業務探索式分析。
一站式數據平臺架構有很多類型，現在比較流行的是自助式分析，也就是主動式的企業數據分析平臺，讓業務人員直接參與數據分析，借助于BI平臺充分探索分析數據，并能將龐大的任務分解為小任務處理。