隨著大資料技術逐漸落地到廣大的傳統行業，更多的企業開始向資料驅動型運營方式轉變，而這個轉變的背後必須有強大的資料分析能力，可以說資料分析能力直接決定了企業的大資料應用能力。

企業資料分析要想能夠科學高效的開展，需要做好以下幾件事：

第一：構建一個高效的資料採集渠道。資料分析的基礎是資料採集，如果採集的資料質量比較高，同時能夠比較全面的包含企業的運營情況，那麼對於資料分析來說會更容易。按照歷史經驗來看，資料整理環節（清洗、歸併等）通常比較耗費時間，如果做好資料採集工作，那麼在資料整理環節會節省大量的時間，從而提升資料分析的效率。

第二：工具的使用。提升企業資料分析效率的重要環節是採用適合的資料分析工具和方式，不同級別的資料分析應該採用不同級別的工具，比如結構化資料可以採用BI工具進行分析（幾乎各大軟體公司都有自己的BI產品），簡單的資料分析任務也可以透過Excel來完成。如果資料格式比較複雜，那麼可以透過大資料平臺來完成資料分析任務，比如Hadoop、Spark下可以進行非結構化資料的分析。

第三：業務場景的配合。高效的資料分析一定要與業務場景相契合，如果沒有相應的業務場景，那麼資料分析的意義將大打折扣。通常，資料分析既涉及到企業的整體業務，也涉及到每個具體部門以及每個具體員工的業務，只有把業務場景理清，才能根據業務場景進行資料分析。