此外 ， 在数据加载这一部分 ， 一直以来并没有很标准化的工具 。 但云计算技术的崛起 ， 为企业解决了很大的问题 。 云最大的好处即弹性扩展的计算资源 ， 巨大的数据吞吐量 ， 可以满足企业业务峰值对计算资源的高需求 。 很多大型集团和上市公司都已在云上搭建了数仓 ， 最大的益处在于可以做跨云的部署和迁移 ， 并且能实现数据的虚拟化 ， 对数据进行集中的处理和管理 。
以上是在数据管理这一层 ， 企业如何从数据源、数据质量的中间数据提取层 ， 到做好数据管理 。 再往后就是数据的分析 ， 企业要根据不同的分析场景 ， 找到适合的分析工具 。 类似观远提供的产品 ， 有基础性的报表、查询的基础分析功能 ， 再向上 ， 还有最复杂的AI分析 ， 适用于不同阶段企业 ， 企业也要根据发展的不同阶段进行匹配的数字化建设 。
最后就是要将数据和我们的数据分析最直观明确地展现出来 ， 最简单的就是做数据大屏 ， 将数据分析直观呈现 。 复杂的应用则需要形成数据服务和业务系统的连接 ， 只有建立起数据源头到数据使用的工具链 ， 才可以让复杂的应用场景落地 。
【咨询|波士顿咨询陈果：仿生型企业转型的数据分析能力提升】以上是我的分享 ， 谢谢各位 。
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