大數據的到來提升了數據的高度，企業第壹次有條件在深層次獲得並使用全面的數據。數據的大規模應用正改變著企業的運營管理方式，加之市場的快速變化，企業也越來越認識到數據分析應用的重要性。
但是，數據平臺的搭建、數據分析應用的全面推行是壹項艱巨的任務。如何搭建、如何選型、如何運維、如何說服領導層融入管理，以下以某國企單位的案例做簡單介紹。
信息化建設情況
該企業的信息化從1999年開始起步，逐漸變成結算、融資系統 、銀行系統。從06年開始實現了HR系統，新機房開始建成 ，近幾年有又做了數據中心、虛擬化以及集成整合， 14年攜手帆軟正式合作，逐步向移動端發展。
以上是企業信息化發展的藍圖，行業統壹平臺是對決策管理系統的繼承、完善和發展，是實線行業數據交換、信息***享的基礎平臺，也是承載各類行業性應用、實線兩級建設主體有效集成協同***享的行業信息化基礎平臺。行業統壹平臺由雲環境、傳輸環境、集成環境和數據環境四個部分組成。企業擁有五大保障體系，由信息化決策、架構與標準、建設與實施、運維與服務、網絡安全這五個部分組成，為行業信息化建設、管理和應用提供全方位的保障。
數據分析項目實施背景
在實施之前，該企業在數據方面已經擁有壹套完整的規劃，包括最底層的數據遠程、數據交換層、數據加工層、數據業務層。但是在實際運用的時候，發現存在非常大的缺點。
1、數據中心、數據集市由於自身因素，往往依托第三方運維管理或者由上級單位管理，當業務模式變動對數據中心產生調整需求時，往往應較慢、費用高、不好駕馭。
2、業務部門更改報表頻率極高，而通過更改數據中心、數據倉庫（增減數據）操作復雜度較高，流程繁瑣。
3、數據中心、倉庫、集市，處理數據需要較長時間，決策層需要實時數據監控，同時結合歷史數據分析、關鍵核心業務部門需求需要信息部門快速滿足。
在此之前，該企業也思考了很多辦法，即使解決了以上問題，決策層仍受限，也缺少移動端的支持。
後來針對以上問題，我們從3個層面進行了分析。
1、決策層:
綜合性底：缺少壹套全面綜合地反映企業經營動態、各業務領域及單位的運行狀況綜合系統。
實時性差：通過傳統數據匯總傳遞方式存在嚴重的滯後性，決策層無法及時監控企業運行數據。
可用性不強：傳統紙質報表數據量大、數據分散，給決策層準確把握企業、市場運行狀態帶來了困難。
2、業務層：
***享程度不高:跨部門的數據傳遞，分享困難，無法及時方便的互通專賣、營銷、市場信息數據。
數據加工工作量大：業務部門日常需要處理大量、繁瑣的數據匯總加工，耗費大量人員精力。並且難以多角度、深層次分析業務問題原因
3、信息層：
數據分散：各業務系統數據多、分布散，之間都存在著“數據孤島”，分散的數據無法對指揮調度提供信息支撐。
管控難度大：個系統集成商開發之間各自為戰，系統數據口徑不壹致、對數據統壹管控帶來不便。
業務需求增多：隨著業務部門考核、調度、分析不斷變動，信息部門通過傳統的業務報表制作難以適應業務變化的節奏。