隨著大數據信息化時代的到來，數據分析是各行各業(yè)都繞不開的一個話題，企業(yè)在發(fā)展過程中積累了大量的數據，對這些數據進行專業(yè)的分析，能夠促進企業(yè)更好更精準的發(fā)展，能夠有效防范企業(yè)拍腦袋決策的經營風險。而通過數據分析工具能從雜亂無章的數據將有用的數據提煉出來，并且進行分析，從而幫助管理者進行判斷和決策，以便采取適當策略與行動。

　　而面對市面上浩如煙海的數據，如何選擇合適的數據分析工具，成為運營、產品、市場等職能部門人員的一個難題，運用用數據分析工具，企業(yè)可以整合多種渠道的數據，快速完成和完善數據分析。那么如何選擇數據分析工具呢?

　　市面上傳統(tǒng)的數據分析工具，由于其繁瑣的工作流程，低時效性和低敏捷性的弊端也愈發(fā)凸顯。已經不適合現代化集團企業(yè)所使用了。企業(yè)如果想要實現數據驅動業(yè)務增長的理想藍圖，企業(yè)需要強有力的BI工具的支撐，以落地長期的戰(zhàn)略目標。

　　那么集團BI數據分析工具應該怎么選呢?

　　以Teamface企典為例：通過IT 部門創(chuàng)造受信任數據和內容(固定數據報告)的集中環(huán)境，安全與數據完整性不以業(yè)務敏捷性和創(chuàng)新為代價， 讓業(yè)務部門能夠訪問權限范圍內的數據，通過即席分析提出自己的問題并找到所需答案，指導業(yè)務決策。

　　這樣一來，企業(yè)的IT部門也將從傳統(tǒng)取數機模式的成本中心，逐步通過數據與業(yè)務協(xié)同為企業(yè)增效降本，最終轉化為能夠顯著幫助企業(yè)提升價值的數據利潤中心。

　　商業(yè)智能(BI)已經被零售、金融、保險、電信、制造等行業(yè)越來越廣泛的應用，敏捷型BI逐步在各大企業(yè)普及。

　　與此同時，BI已經不僅限于高層管理者的決策之用，也日益成為數據分析師甚至是普通業(yè)務人員日常數據工作指導的工具，幫助企業(yè)IT部門實現對業(yè)務部門的授人以魚到授人以漁的過渡。讓更多人既能提問，更能借助商業(yè)智能分析平臺通過可視化數據回答業(yè)務問題。