广州政务服务中心(广州的中心是哪里)
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2024-05-12
现在很多企业都有多个信息系统,各个系统之间的数据也较为零散,没有统一的标准,那么如何进行有效的数据分析成为了当下的重点。
首先,在数据分析平台搭建之前,要充分调研企业已有信息系统,查看企业当前数据是否能够满足大数据分析的标准,通常企业缺少的数据或者无法进行审核的数据可采用数据填报平台,通过数据填报平台,快速创建表单,将数据进行存储,并结合特定的审批功能,提高数据的准确性,满足分析平台数据的提供。
其次,数据分析的重要前提是提供给数据分析平台正确的数据。通过这些正确的数据进行标准化比对,检查当前企业的经营状况。但是数据质量往往会被企业领导所忽略,表面看上去很炫酷的分析页面,实际上数据缺少了质量的把控、没有进行深入的挖掘,以及对数据的风险预测评估等。因此,在数据分析之前一定要通过基础数据治理,将企业现有数据进行标准化,保证数据的一致性、完整性、统一性等。
再次,可通过应用集成平台将标准数据进行获取,并结合实际的业务场景,配置特定的图形化组件,高效化的展现数据的价值。例如:财务需要根据时间段来分析当前的资金营收、资金回款、资金流入流出等情况,这时可以采用折线图来配置数据;人事需要对比企业男女比例时,可采用饼状图组件等。最后,展现在数据分析平台的数据可提供数据实时刷新、数据快速穿透、数据精准搜索、数据多年对比等,满足绝大多数企业实际业务场景和需求,提供精准的决策分析。
综上所述,在整个数据分析治理项目中,可能会涉及到数据分析平台、基础数据平台、应用集成平台、数据上报平台等,来帮助企业进行决策分析,不仅提高了数据的准确性,使分析的数据体现出价值,还能够实时查看企业经营状态,辅助决策制定等,展现出数据分析治理的价值。
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