我們都知道，現在是的時代，企業的發展離不開數據的支持，但與此同時，企業發展到一定階段以后，數據在不同部門之間缺乏關聯性的問題卻又開始顯現。

從物理性來看，不同部門都有自己的數據，并各自存儲；從邏輯上來講，不同部門站在自己的角度對數據進行理解和定義，使得一些相同的數據被賦予了不同的含義，這些其實都無形中加大了跨部門數據合作的溝通成本，也使得企業本身的管理難度增大。 多年來，如何平衡業務用戶自主分析和企業 IT 管控兩者之間的關系是各大企業所面臨的一個世紀難題，而全新的 IBM 企業BI 解決方案的出現也許正是一個轉機。

2017第八屆中國數據庫技術大會(DTCC2017)于2017年5月11-13日在北京舉辦。本屆大會以“數據驅動·價值發現”為主題，匯集了來自互聯網、電子商務、金融、電信、政府、行業協會等20多個領域的120多位技術專家，共同探討Oracle、MySQL、NoSQL、云端數據庫、智能數據平臺、區塊鏈、數據可視化、深度學習等領域的前瞻性熱點話題與技術。

在5月13日下午的“數據可視化”專場中，IBM資深軟件技術顧問賀華進行了《數據可視化——無限可能的藝術》主旨分享，就IBM對數據可視化的技術、方案以及行業應用，闡述了企業應該如何做數據可視化。

企業在大數據時代下的挑戰

IBM認為，的四個特征包括：量級、時效、復雜和精確。

大數據泛指數據集的大小超過了通常的數據庫，數據管理軟件所能獲取、存儲、管理和分析范圍的結構化與非結構化數據以與以往有所不同。

“BigData”是一個相對的概念，不能從絕對意義上指明某一個數值來定義，而且這個相對的標準根據所處的行業和客戶的不同千差萬別。所以，大數據與分析在企業中的應用模式是多種多樣的。如果做好對于自己企業而言更有針對性的數據分析，實現商業價值才是目前企業的挑戰和關注點。

那么，重點來了。

企業如何進行數據分析？

分析是認知業務的基礎，認知是分析連續體發展邏輯的下一個階段。

用戶經常使用的分析方法類型具體有描述性、診斷性、預測性或規范性。企業通常需要通過報告、數據探索、儀表板等分析他們的業務，不同的角色和不同的利益相關者需要參與到整個分析過程中。

業務分析師集中撰寫和分發報告，業務領導依靠這些信息跟蹤企業的進展情況并作出決策;擁有領域專業知識的業務專家，例如運營、銷售、營銷等人員，需要更多的靈活性來處理數據，引入額外的數據源，創建自定義視圖，報告以及查詢和分享見解。

▲大數據釋放新洞察、創建新機遇

在最近幾年,企業對于分析越來越關注,分析的要求也越來越高。由于傳統的BI已經很難滿足很多業務部門快速變化的需求,很多業務部門往往在很少IT支持，甚至沒有IT支持的情況下,獨立建設自己的BI應用。 但是在這過程中，企業重新回到大量“數據孤島”的狀態，難于管理和管控，容易出現數據的不一致性、數據不可信。至此，企業應如何應對這類狀況？是否有相應的產品露出？ 您將在《大數據時代，你是否拍死在了數據浪潮的沙灘上？（下）》得到答案。

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