前言
隨着流量紅利時代的結束，互聯網迎來了更加精細化的用戶與訂單時代。今天，從數據出發，深度瞭解用戶行爲，持續優化產品、營銷和運營，成爲企業制勝的關鍵。在這樣的背景下，數據分析平臺成爲助力企業實現“數據驅動”和精細化運營的必備工具。
那麼，今天的企業到底需要怎樣的數據分析平臺？如何讓數據分析平臺在企業快速落地，真正做到“用數據說話”，讓數據爲企業創造真正的價值？帶着這些疑問，選型寶直播採訪了中國大數據分析行業開拓者神策數據的創始人兼CEO桑文鋒先生。
以下就是我們根據這次訪談對話整理的部分精華內容，希望能對大家有所啓發。
什麼是“數據分析平臺”？
數據分析爲何日益成爲大家關注的焦點？
數據分析包含哪些環節
能爲企業帶來怎樣的價值？
隨着移動互聯網的興起和流量紅利的遠去，整個互聯網的發展已經告別過去的流量時代，進入了更具挑戰性的用戶與訂單時代。新時代對企業的決策智慧、運營水平和產品能力等都提出了更高的要求，而這背後，就需要有數據和相應的分析工具做支撐。
今天，越來越多的企業開始踐行“數據驅動”，通過數據分析的方法，實現精細化運營和產品智能，提升企業的競爭力，而數據分析平臺的作用，就是爲了讓數據分析變得更科學、更高效。
最近幾年，數據分析受到越來越多的關注，成爲一個日益火熱話題，我認爲主要有三個原因。首先，隨着移動互聯網和IoT等技術的發展，數據資源越來越豐富，我們今天可以拿到很多過去拿不到的數據；第二，數據處理能力不斷增強，出現了Hadoop、Spark等新技術、新框架；第三，人們的數據意識在不斷增強，藉助數據分析，強化企業的競爭優勢，已成爲大家的共識。
數據分析通常包含四個環節：數據採集、建模、分析、建立指標體系。
數據分析爲企業帶來的價值，我歸納起來有三點：一是通過全端數據採集，構建企業的數據根基；二是以數據驅動業務決策，也就是BI；三是以數據驅動產品智能，也就是AI。
什麼是數據驅動的最佳實踐？
如何讓數據分析平臺在企業更快
更好地落地？
數據分析平臺選型與數據驅動的最佳實踐
實現數據驅動的最大挑戰在於企業數據底子薄、數據意識差。因此，我認爲，要踐行數據驅動，一是要把數據的根基打好，二是要建立全角色、全渠道、全流程的數據意識，三是要善用數據分析工具，藉助工具來提高數據採集和分析的效率。
談到數據分析工具的選型，我認爲，除了功能匹配度、安全性、靈活性等指標，企業更應着重考察服務商的交付實施能力和後續的服務與支持水平。