對巨量資料的重視讓很多企業都在紛紛尋找更好的巨量資料分析方法，而在諸多方法中，唯有數據分析軟體能夠做到徹底有效地挖掘巨量資料的價值，因此不少企業都希望能夠擁有一款好的數據分析軟體。那麼，數據分析軟體是如何幫助企業進行巨量資料分析的呢？在數位時代的大背景下，臺企又究竟該如何發揮自身優勢，做好巨量資料分析呢？

一、什麼是巨量資料分析

巨量資料分析是指對大規模資料集進行系統性和結構化的分析，以從中提取有意義的資訊、模式和洞察。隨着技術的進步和資料的爆發性增長，許多組織和企業面臨着海量資料的挑戰，巨量資料分析應運而生。

巨量資料分析不僅僅是處理大量資料的過程，它涉及到使用各種技術、工具和方法來決議資料、發現隱藏的聯動性和趨勢，進而為決策制定者提供有價值的見解。這種分析可以包括資料清理、資料探勘、統計分析、機器學習、人工智慧等技術和方法的應用。

因此，近年來越來越多的企業選擇使用像FineReport和FineBI這樣的BI軟體幫助企業進行巨量資料分析。可以說，藉助大數據分析軟體可以利用好企業數據資源，提升工作協同效率和統籌部署能力，對企業的長遠發展和行業的水平提升至關重要。

二、如何進行巨量資料分析？

巨量資料分析的過程涉及以下幾個步驟，透過這些步驟可以深入決議並預測資料的結果。然而，在成功地進行巨量資料分析之前，需要按照整合的逐漸準備過程，並使用一系列應用過程來儲存、整理和清理資料：

資料收集：資料以結構化、半結構化和非結構化形式存在，可以從多個來源，如Web、行動裝置和雲端收集。然後，資料被儲存在資料湖或資料儲倉等儲存庫中，準備進入處理階段。

資料處理：在處理階段，儲存的資料經過驗證、排序和篩選，以便為進一步使用做好準備並提高查詢效能。

資料清理：經過處理後，系統會清理資料。這包括修正和清除資料集中的衝突、冗餘項、無效或不完整的欄位以及格式設定錯誤。

資料分析：現在資料已經準備就緒，可以進行分析。透過使用多種工具和技術，如資料探勘、人工智慧、預測性分析、機器學習和統計分析，可以進行巨量資料分析。這有助於定義和預測資料中的模式和行為。

資料視覺化：這一步，藉助FineReport、FineBI和Tableau等工具，將上一步的資料結果用圖表、dashboard等更直觀的方式呈現，幫助企業更容易理解資料，找到資料背後的真相。

「注意」

值得一提的是，雖然巨量資料分析的步驟可以套用到任何一個商業案例上，但是資料分析的功力可就因人而異了。一般情況下，可以把資料分析的功力級別分為三級。

初級：只會被動地取數。沒辦法解決業務的問題，業務部門缺什麼資料，我就取什麼資料… 常被調侃叫”茶樹菇 / 表哥 / 表姐“。
中級：解決具體問題。採用由上至下的思維方式來分析，透過做使用者畫像-尋找差異-差異量化成指標-問題假設-改進方案-驗證。
高级：指導業務。這類人很少，一般是總監級別，思維和業務都非常熟練。

前兩者佔了90%，最後一層需要你有大量的實際經驗，並不是看幾篇文章，會幾個工具，讀幾本書就能達到的。如果你還處在取數階段，不用慌，這是個必經的過程，但是工作了三五年，還被叫表哥表姐的話，就很危險了。

那麼，如何破局呢？記住一條，業務為王。

理論上：資料分析=業務分析+資料手段+量化業務

實際上：資料分析=監控類（資料埋點、建表、寫BI、資料觀察）+資料支援類+問題分析

你只有抓住業務本質，你分析出出來的結論和報告，才是對業務有指導作用，是能影響管理層決策的。那從哪裡去了解業務呢？這個應該不用我多說。

三、常用的巨量資料分析工具

巨量資料分析工具的選擇有兩種，一類是在資料分析步驟中選擇相對應的專業的工具，一類是選擇功能可以涵蓋從資料收集到資料視覺化的每一步的全面的巨量資料分析工具。

各資料應用架構层的巨量資料分析工具

1.資料處理層：

常見的資料儲存層包括Access、MySQL等資料庫，但這些資料庫很難滿足巨量資料分析的需求。一般企業級的大型資料庫會選擇DB2、Oracle等。如果仍然無法滿足海量資料儲存需求，那麼企業級應用的資料儲倉就派上用場了。

2.資料分析層：

資料分析層最常用的工具是Excel。更專業的工具有SPSS和SAS軟體。作為入門級資料分析工具，SPSS是較好的選擇。對於進階資料分析師來說，使用分析工具是核心能力，熟悉VBA是基本要求，同時至少要熟練使用SPSS、SAS或R其中之一，其他分析工具（如Matlab）根據情況而定。對於資料獲取工程師，可以使用R和Python編寫代碼來解決問題。

3.視覺化層：

由於巨量資料的數據量龐大且複雜，一些線上圖表工具很難支援巨量資料的視覺化呈現。因此，在視覺化層常常使用專業的企業級視覺化工具來實現。例如FineReport，它可以連結各種資料庫，以及ERP、CRM、OA和MIS等各種業務系統的資料。

FineReport提供了70多種圖表和強大的複雜報表和戰情室功能。你可以將資料以視覺化方式方便地發布到多個場景的資料企業戰情室上進行集中管理，例如行動端、電視螢幕、大螢幕等。

一體化巨量資料分析工具

上述各應用層架構上對應的資料分析工具，多多少少會需要用到程式碼或是SQL，對技術的要求比較高，適合IT部門使用。

那麼，對於有及時的業務分析需求的業務部門或是資料分析師呢？這裡建議可以選擇一款功能全面且好上手的巨量資料分析工具，比如FineBI。

FineBI能夠打通各類資料源，支援超過30種以上的資料庫表和SQL資料來源，和數倉的便捷連線。基於Spider巨量資料引擎的直連模式和本地模式，以輕量級的架構實現大體量資料的抽取、計算和分析。最高可以支撐20億資料的秒級呈現，可支撐巨量資料分析的各種應用場景。

FineBI专业、簡潔、易用，介面和流程一目了然，每個模組都有明確的功能分區。透過FineBI自助資料集功能，普通業務人員就能拖拖拽拽對資料做篩選、切割、排序、彙總等，自助靈活地達成期望的資料結果，並選取智慧推送的圖表和dashboard實現資料的視覺化。

它的易用性不僅體現在操作和介面上，也體現在數據處理上。FineBI內置了各種計算公式、過濾組件，基本告別SQL和代碼。

同時，使用FineBI可以輕鬆搭建各種經典的數據分析模型，諸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等等，幫助業務洞察。

FineBI提供包括製造業、醫藥、零售、金融等不同行業的業務主題分析場景，通過業務指標數據分析與展示，讓相關管理人員能夠輕鬆掌握業務動態。

四、巨量資料分析應用

1.巨量資料分析-製造業

痛點：

製造業面臨技術工藝不精、缺乏市場意識、商貿流通環節多、物流成本大、倉儲效率低下的問題，正處在轉型的特殊時期。製造業原有的各應用系統（ERP、SCM、CRM）隨著企業的發展積累了巨量的資料，但未得到有效利用，並且由於各個應用系統相互獨立，挖掘出資料的潛在價值是比較困難。

巨量資料應用：

以帆軟製造行業巨量資料解決方案舉例。

透過商業智慧資料倉庫的建立，將企業中的所有相關資料經過ETL轉換，資料清洗後放到資料倉庫中，業務人員可透過自動建模實現自助式分析，及時瞭解生產、銷售情況，擺脫資料孤島的煩惱。如最佳化生產線管理，可以透過整合的FineBI商業智慧平臺，工廠內不同工序的管理者能夠獲得實時的資料資料並查閱不同的報表。

生產部經理能從生產時間、產能利用和資源運用等關鍵績效指標（KPI），監控生產力並策劃產能和最佳化資源；品質管理部經理能夠透過產品缺陷分析改善產品質量；而高階管理層能透過更有效地控制成本及開支分析提升投資回報率。

2.巨量資料分析-零售業

痛點：

很多零售連鎖公司、百貨公司很早就引入了OA辦公系統，自有的資訊平臺也都投入使用，但面對日益龐大的顧客消費資料，如何讓沉澱下來的客戶資料發揮最大的價值，尤其是商場的會員，怎樣讓會員的黏著度，會員的價值以及忠誠度提升到最優，以提供根據吸引力的增值服務，成為擺在面前的一道難題。

巨量資料應用：

以帆軟零售業巨量資料解決方案舉例

【零售管家】是帆軟提供一整套零售業大數據解決方案。打通數據之間的邏輯到指標，指標之間的邏輯到內容，內容之間的邏輯到主題，主題之間的邏輯到管理。形成一整套零售業大數據分析體系，不僅僅讓數據被看到，更讓數據和業務和管理緊密相連，讓數據價值清晰可見。

十幾年來，帆軟協助眾多零售企業成功向新零售邁進，有著豐富零售業數位轉型經驗，並舉辦多場線下交流大會，邀請有實作經驗之人士共同探討零售業大數據分析實例，探討零售業之未來發展。

3.巨量資料分析-交通物流行業

痛點：

很多交通運輸公司，在資訊化發展後，已建成了多個資訊管理系統，涉及運營、管理、財務等方面。這些系統既相對獨立，又具有一定的聯絡，彼此會互相呼叫其它系統的資料。但這些資訊系統經過了近十年的使用與發展，其本身固有的限制已經越來越不適合當前企業的業務需求。他們一致尋求既能不影響現有系統的執行，又能對全公司資料進行集中分析處理的方法，商業智慧正是一個優秀的解決方案。

巨量資料應用：

以帆軟交通運輸行業巨量資料解決方案舉例

利用帆軟解決方案，各系統資料得以聯絡，以往堆積的資料也都”活躍“起來。也正因為這樣一個網路式搭建的系統，車輛的資訊得到歸檔集中，管理人員能夠實時有效地檢視車輛運營資訊和車輛維修保養狀況，輔助進行決策。

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