当今的企业，内部分工日趋细化，采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节，无时无刻不在产生着大量的数据。能否从各种各样的数据中，快速获得有价值信息，直接决定了企业在大数据时代能否立稳脚跟。企业竞争，将成为基于数据的竞争。那么，如何能让数据发挥应有的价值呢？Qlik在此领域做了众多的理论与实践研究。

基于数据分析的智慧决策

数据报告对于企业的重要性毋庸置疑，随着数据时代的到来，数据报告为企业提供越来越多的运行信息和决策依据。然而传统报表作为一种只能看不能动的单向交流，掣肘也越来越明显。

对于现代企业的数据化管理，不仅要能够看到数据，还需要进行交互式分析、深入向下挖掘，直至发现问题、找到答案，并对此采取行动——这一切都对企业的数据平台提出了很高的要求。

Qlik效果图

企业基于Qlik数据分析系统，如何实现商业价值呢？

首先是报表的常规呈现。所谓常规呈现指的是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。

其次是数据的异常分析。异常是指通过可视化报表呈现，发现了一些数据指标反映出来的情况超出了日常经验判断。BI系统就是先通过第一层的报表呈现，将很多业务运营情况直观的反映出来。而异常分析的价值就是要对那些异常数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻透、关联等分析方式探索出可能存在的原因。

再次是业务建模分析。业务建模分析通常是由精通业务的用户提出，通过合理的建模找出业务中可能存在的问题，将其反映出来并最后要回归到业务，形成决策并不断优化的一个过程。业务建模简单来说也可以理解为一种业务分析的逻辑思维模型，只是用数据、图表化的方式将它们有效组织起来去验证我们对业务分析的逻辑判断。

数据原来在业务系统里没有被直接呈现，更没有就这些数据做出原因分析。使用Qlik就可以让企业高层直观、清楚地看到他所关注的数据，不但让管理层清楚结果，还可以看到原因，让其做到知其然更知其所以然，以利于追根溯源地控制。

大数据治理需求爆发式增长

随着数据越来越多样化，通过BI 进行数据分析结果一一展现，但企业管理者对数据的困惑也与日俱增，这些数据从哪里来?数据之间有什么样的关系?我们能充分信任现有的数据来做出关键决策吗？数据质量、数据标准、数据安全问题已成为数据管理迫在眉睫需要解决的问题。

基于数据作分析，首先需要数据的聚合，但由于生产系统和数据的离散化，造成了数据标准、数据模型不统一，因而企业最需要做的就是对数据整合和标准化。实践证明，大数据治理是诸多数据问题的全面解决之道。

根据DAMA(国际数据管理协会)的定义，数据治理是指对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。作为DAMA数据管理职能框架的10项职能之一，起着指导其他数据管理职能如何执行的作用，它通过制定正确的政策、操作规程，确保以正确的方式对数据和信息进行管理。企业只有建立了完整的大数据治理体系，保证数据的质量，才能够真正有效地挖掘企业内部的数据价值，对外提高竞争力。

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