秒懂大數據分析平臺搭建流程

 

上一篇我們講了大數據分析對企業客戶、產品、銷售、庫存等環節的意義和價值體現。這些海量企業數據及復雜的多系統數據，只依靠簡單的分析不能完全釋放價值，建立企業大數據分析及管理平臺對企業的發展至關重要。

 

一、大數據分析平臺是什么？

在開始搭建之前，我們首先要了解大數據分析平臺到底是什么？其實，通過下圖這張圖我們就可以清晰看到大數據分析平臺搭建的一般框架是怎樣的。

首先，最底層的是各種各樣的數據源，把來源于其他渠道的數據整合到大數據分析平臺，并對這些數據進行清洗，分布式計算、列存儲等處理轉化為所需的數據格式和有價值的數據。

 

接下來是數據分析，數據分析人員從數據集中提取對業務分析有用的數據指標，對數據集的數據進行一些數據展示、報表制作，包括更深層的數據挖掘，如：執行機器學習算法，分析預測等。

 

最后一層，是可視化和展示分析結果的過程。分析平臺通過圖表和報表形式將分析結果以更豐富和更直觀的方式展示出來，便于報表使用人員更好的洞察數據分析結果。

 

二、大數據分析平臺的主要應用有哪些？

大數據分析平臺在不同行業的應用也會略有不同，但是總的來說可以歸納為幾個場景：

1. 營銷分析：銷售績效分析、客戶畫像及價值分析、代理商分析、促銷分析、市場分析、門店分析。
2. 財務分析： 財務綜合分析、盈利能力分析、現金流分析、發展能力分析、償債能力分析、門店分析。
3. 供應鏈分析：采購主題分析、庫存分析及優化、銷售預測、庫存優化、生產分析、物流分析。
4. 客戶服務分析：服務績效分析、服務成本分析、客戶體驗分析、保修分析、客戶滿意度分析。
5. 生產分析：生產綜合分析、產品質量分析、生產排程及產能分析、設備績效分析、生產成本分析、耗能分析。
6. 風險分析：經營分析、內部審計、保修反詐騙、財務風險分析、人才流失預警。

 

三、企業如何構建大數據分析平臺？

上面我們講到大數據分析平臺的框架大致有三層：數據源層、數據分析層、可視化展示層，如何將自己公司的業務和成熟的大數據分析平臺有機地結合起來，完成海量數據的挖掘是一項復雜的工作。永洪一站式大數據分析平臺，從數據源接入、數據清洗、數據分析再到最終結果的可視化呈現，快速一站解決企業數據分析及可視化需求，眾多客戶在永洪平臺上完成了整合。除此之外，在搭建過程中還要考慮到平臺的易用性、穩定性和安全性等方面的問題。

 

 

 

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