大資料的熱度不減，企業的資料化轉型也迫在眉睫。然後，就在這樣的趨勢下，越來越多的企業和業務人員卻意識到一個棘手的問題：企業龐大的資料資源與業務人員的資料分析能力之間存在巨大的斷層。

首先，讓我們定義一下什麼是有效的資料分析？《深入淺出資料分析》的作者米爾頓對資料分析的定義是：資料分析是一種技術方法，這種方法可以幫助我們將原始資料轉變為推進現實工作的策略，進而把握住工作中各種問題的要害。

米爾頓的定義告訴我們，業務是資料分析的本源，脫離業務的資料分析是沒有意義的。也就是說，企業中業務人員的資料分析能力，直接關係著企業的資料利用水平。

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龐大的資料資源vs缺失的資料分析能力

一項針對500名美國員工如何使用資料的調查顯示，很多企業沒有從資料中獲得洞察力。例如，68%的營銷人員需要更多的資料視覺化特徵，54%的會計師需要更多的預測分析特徵來預測風險。

統計資料來源：GetApp

大量的業務人員因為不懂資料庫，不懂SQL，不懂python，缺乏對資料有效利用的能力，無法從資料中獲取有效的洞察，找到解決問題的關鍵。這已經嚴重影響企業的資料化決策了。即使擁有了龐大的大資料資源，這樣的資源也是一潭死水，毫無作用。

在網際網路誕生早期，建立網站是一門高階技術活。而現在，Wordpress這樣的無程式碼工具讓每個人都能迅速地建立一個網站。同樣，當今的高技術准入門檻是資料科學發展的阻礙，但無程式碼資料分析工具將讓資料分析也實現平民化。現在，是時候讓每個人都成為資料分析師了。

2像搜尋一樣簡單的資料分析平臺

3雲端感受資料分析的樂趣