知易行難，數據化雖是行業共識，但我們到底需要什么樣的數據化？IBM此前列舉了一些典型挑戰：

“盲人摸大象”：有多少數據理不明白，投入產出比說不清。往往只顧低頭走路，卻忘了抬頭看路。如何實現“數以治用”？數據資產如何盤點和管理？如何衡量數據資產的價值？數據資產如何變現？

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“大炮打蚊子”：業務一線要的是“雪中送炭”型的數據服務，但數據分析團隊卻往往陷入“閉門造車”，難以成為一線的合作伙伴。結果是，大炮造好了，卻只能用來打蚊子。數據如何真正賦能業務？數據資產如何沉淀和復用？

“小馬拉大車”：敏態業務往往采取臨時開發的做法，缺乏全局性考慮，難以響應數據服務的千變萬化，就像小馬拉大車，根本拉不動。如何真正從全生命周期角度對數據進行管理？如何實現平臺化運營?

雖然企業越來越認識到數據作為資產的重要性，但是，許多機構還不能很好地解決數據不全、不準、不通等難題。數據資產化強調充分融合業務、技術和管理，目的在于幫助企業擺脫數據孤島和數據難找、難用以及數據一本糊涂賬的困境，從而對數據進行有效控制、共享、保護、交付并提高數據資產的價值。這涉及到一系列不同的數據管理功能，包括企業數據架構、數據模型與設計、數據存儲與操作、數據安全、數據集成與互操作性、文件和內容、參考數據和主數據、數據倉庫和商務智能、元數據、數據質量等內容。

對數據資產進行量化分析，可以幫助數據資產管理者制定更為科學的數據資產管理政策，合理調配資源，識別優先級最高的問題。典型的數據資產分析工作包括四個方面：

數據地圖：支持用戶在視圖中查看全部的數據資產，包括數據概覽、數據資產容量與數據資產分布；

數據資產質量評價：一是自動化監測入湖數據的整體數據質量情況，例如監測數據表的空值率；二是用戶評價，支持數據消費者對數據資產使用的準確性和及時性評價，倡導“數據民主”；

合標分析：支持按多種維度統計入湖數據的合標情況，包括部門、應用系統、分區等；按照湖內部署的規則，統計已貫標和未貫標的字段數量、貫標率等；

數據熱度分析：支持按照多種維度展示數據資產使用頻率，通過數據消費活躍度體現出數據供給者對數據應用做出的貢獻和價值。

這里重點和大家分享數據分析與決策相關內容。例如BI可以幫助企業對大量的數據進行收集、分析、可視化處理，并在企業決策過程中提供有力的支持，使得企業能夠更加清晰地了解業務狀況，進行精細化管理。

例如Tableau、PowerBI、觀遠BI等等，可以為企業提供數據分析可視化與智能決策服務，打通數據采集-數據接入-數據管理-數據開發-數據分析-AI建模-AI模型運行-數據應用全流程，全方位提升企業數據分析的準確性與時效性，并提供可落地的經營預測和智能決策洞察，助力企業實時掌握經營狀況，激發個體價值促進組織創新。

總的來說有以下四點：

提高決策效率。通過觀遠BI對數據的分析，企業可以更快速地了解業務狀況、客戶需求等信息，使得管理者在決策時更快更準確地做出決策。

發現商業模式。通過對數據的深度挖掘，企業可以發現新的商業模式、市場機會和潛在客戶群體。

優化產品和服務。通過對數據的分析，企業可以了解客戶對產品和服務的評價、需求等信息，進而對產品和服務進行改進和優化。

提高營銷效果。通過對數據的分析，企業可以了解客戶的偏好、需求等信息，從而制定更加精準、高效的營銷策略。