近年，企业级大数据应用逐渐普及，伴随着一批致力于商业和企业应用服务的大数据初创企业迅速成长，大数据更广泛地应用到各领域企业中。业务转型是目前大多数企业的普遍需求，大数据分析不仅可以优化访问、加快决策、最大程度提高可用性，还可以辅助业务转型。如今，几乎所有企业都在数字化转型、快速互联网化，大数据应用在企业中受到高度重视，如何挖掘企业大数据的价值，真正帮助企业决策层快速做出判断是众多信息化管理常常思考的命题。

文末免费申领相关资料～

什么是企业大数据？

企业大数据最核心的价值就是企业在对于海量数据进行收集、存储和分析之后，通过对这些数据的挖掘与分析，为提高企业运营效率、业务价值和开拓企业新业务提供参考与导向，并为企业未来发展战略提供支持，实现企业整体竞争力的提升。

企业大数据不可或缺的一部分是来自日常经营和管理中产生的数据，它全面记录企业经营和管理活动的数据。在企业数据化经营和管理中，只有全面的、相互关联的数据才能发挥作用。

如何让大数据分析更具价值？

让数据驱动决策以往很多企业的经营决策可能都是出于管理者的经验，它是相对主观的。而数据是对客观事物的逻辑归纳，它真实的反映了事物的状态和变化，相比于传统决策，基于数据的决策更准确，同时对作出决策人的要求也更低。

在一个技术创新大爆炸的时代，我们别无选择，必须做好数据分析，利用大数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。

快速建立分析模型

数据分析的目的是将数据变为信息，赋予数据生命力，解决业务的核心诉求。建立多维分析模型是将大数据进行场景化、即席化、可视化以及智能化的强大基础。

相对于表格，以三维立方体形式呈现的数据结构更加直观。在这个数据立方体中，每一个坐标轴都代表一个业务角度（时间、地区、产品），坐标轴上的坐标值则表示了某个业务角度的一个确定的值（如：北京市、3 月份、手机），不同坐标轴坐标值的交叉点则表示一个具体的销售额。

支持场景化分析

场景化分析是针对企业业务经营的具体场景开展的数据分析，场景化分析符合数字分析敏捷化、业务化、前瞻化的发展趋势，将替代财务分析成为企业数据分析的主流。场景化分析并非只是简单的基于对业务场景的数据分析。它是建构于数字化时代企业 IT 新架构之上，以企业各类数据为基础的应用。

在大数据分析中，很多分析都是使用相关关系进行的。而企业经营是由一个个具体的场景串联叠加的结果，对于企业经营而言，将分析深入到企业最基础的业务环节中，基于业务的因果分析甚至更为重要。

市场变化需要考虑的因素越来越多，需要企业家做出决策的时间越来越短，对形成决策依据的各项数据的获取、提炼、分析的准确速度要求就越来越高！基于多维数据库和沙箱等技术分析型软件系统越来越受到企业青睐。

更短的响应时间

更高的响应速度永远是数据分析的追求。决策者在实时获得信息和分析结果的情况下，能够以前所未有的方式获得新的洞察和完成业务流程。实时数据检索不仅可以降低成本、提高效率和可视化速度。

企业不再局限于在数据仓库中划分的数据子集，而是可以更全面地收集和处理业务数据，使企业从原来被动的事后分析转变为主动的实时决策，并可以以此为基础创建基于预测的、而非基于响应的业务模型。

快速响应让分析应用惠及普通员工和管理链的上下游。即使没有多少 IT 专业知识的员工也可以构建查询条目和仪表板，由此培养出更多内容创建方面的专家，激发他们的工作积极性。