數據分析的概念被越來越廣泛的提及和使用，衆所周知，數據分析的目的是將隱沒在雜亂無章數據中的信息集中、萃取和提煉，從而找出研究對象的內在規律，而這與商業智能（BI）的理念幾乎不謀而合。
數據分析是企業獲取商業價值的重要手段
隨着互聯網的發展，企業用戶越來越多從線下轉移到線上，用戶的特點屬性需要通過網絡獲取，企業需要依靠大數據把握市場變化並瞭解客戶，從而提供滿足市場需求的產品，而數據分析作爲企業運營中較爲基礎的工作，越來越受到重視。
很多企業在運營的各環節都會產生大量數據，對數據進行深化處理後的數據分析報告對企業運營管理和發展策略具有非常重要的作用，一方面，企業能根據分析結果進行商業預判和決策支持；另一方面，也能衡量員工工作效益，用於企業內部管理。
數據分析處理平臺通過整合具有不同側重點的大數據處理分析框架和工具，對海量數據進行篩選和梳理，從中提取出關鍵信息點，支持企業進行業務洞察和行業分析，從而幫助企業實現商業價值。
企業數據分析平臺建設實施落地
數據分析平臺的搭建以企業業務場景和用戶需求爲基礎，以未來通過平臺需要得到的價值信息和接入數據爲參考，明確基於場景業務需求的數據平臺要具備的基本功能，從而搭建出適合自己企業的數據分析處理平臺。
一般的數據分析平臺大概可以分爲數據採集、數據存儲、數據分析和數據應用四個層次，對企業包括系統數據、業務數據、人員數據、管理數據等在內的所有數據，在統一架構下進行整理和分析，從海量的數據中，挖掘潛在商業價值。
對於企業而言，在構建數據分析平臺的過程中，可能會面臨來自各方面的問題，如何選擇合適的工具是重中之重：
1、各種來源的數據
在企業運維中，數據採集系統會從ERP、WMS、CRM等各種來源獲取數據，企業進行數據分析之前首先需要將所有零散數據在數據庫中整合起來，這對於實時性要求比較高的業務場景而言會影響反饋速度。
2、數據無法關聯和彙總
在進行數據分析時，數據與數據之間隱蔽的關聯性並不一定能夠很好的被工作人員和系統察覺，其中某一個或幾個關聯信息的缺失可能就會對最終的結果造成不同程度的影響。
3、固化的數據分析平臺
對大多數企業而言，數據分析平臺往往只用於企業獲取分析結果或進行決策支持。
中琛魔方大數據管理軟件表示無論是大數據平臺的流程，還是業務分析平臺的建設，必須要注意保證平臺的性能：大數據分析平臺的性能一定要保證高效，在數據量激增的情況下可以支撐海量數據分析。在大數據時代，企業的數據分析平臺架構必然向着分佈式、可擴展及多元化發展，這樣才能通過對數據流程的梳理，去推動公司梳理整個業務體系。