移动BI，手机报表，数据库，分析和统计等术语是我们大多数人在专业领域使用的相关术语。但是，数据分析并不仅仅适用于数据科学家。实际上，我们大多数人在日常生活中利用分析，搜索，查找模式和预测的能力比我们的业务需求更多。
数据分析无处不在......
我们的许多日常生活和决策的大部分是分析过程的一种形式或结果。微博可以为你推荐新朋友，百度可以在你输入第三个关键词之前完成你的搜索，而优酷预测你可能会喜欢哪些电视节目。每当你在美团上查找餐厅并选择评分最高的时候，它会根据你以往的喜好向你推荐餐厅。
在我们的生活中，我们拥有并消耗大量的数据，而我们的大脑总是寻找能够理解它们的模式。但直到最近，技术才迎头赶上。传感器和跟踪器最终足够小，可以随时随地携带和使用，随着我们越来越接近完全发展的物联网，这个过程不断加速。手机现在是功能强大的计算机，可以存储大量数据和必要的程序来分析它。最后，云的出现使得无数的应用程序，存储选项和共享成为可能。
如今，从睡眠到运动，食物摄取，情绪和幸福的所有事物都被跟踪，测量和分享。然而，我们最终得到的，以及我们所知道和使用的东西，只是一个小小的样本，随时都在发生改变。
企业也是如此。几乎每个软件应用程序都会自动收集和存储数据，这意味着企业拥有庞大的数据库。
加强分析
当然，大多数企业都会使用这些数据为基本报告创建电子表格和简单的可视化，财务部门和销售团队使用更为频繁。问题在于，许多企业并未意识到他们如何使用更智能的软件来使用数据驱动的洞察来提高效率和收入。在我们的日常生活中，我们大多数人可能比在工作中更经常和更有效地利用分析工具和系统。
这是一个源于两个主要因素的问题。
首先，企业收集大量数据，这些数据通常都存储在许多不同的软件程序中。每个员工使用这些不同的系统，但无法将它们中的任何一个连接在一起。以这种方式看待：想要在比赛训练中跟踪进度的跑步者会看到从心率到距离和时间的所有不同测量，甚至是采取的步数，以查看整体情况。同样的原则可以而且应该适用于企业; 例如，您应该通过混合来自多个来源的所有给定信息来衡量客户满意度KPI，就像运行统计数据一样。但相反，企业仍然依赖于独立数据集市中留下的不同数据集，如果将它们放在一起可能会产生新的见解。
阻碍企业实现其分析潜力的第二个问题是，企业中不是每个人都能理解数据分析。例如某家公司的每位员工回家后，决定根据其IMDB评级观看（或不观看）电影。这个看似简单的行动实际上是不同来源汇总的产物，是一个特定的搜索，产生了有针对性的结果。这听起来不像是商业吗？尽管如此，在工作中，大多数商业用户倾向于向其他更“合格”的人留下报告和分析。
将您的数据带到工作中
问题是，业务中最先进的报告需要IT或研发部门的帮助。许多工具只是没有考虑业务用户，并且太复杂，大多数员工无法定期使用。这为每个没有机会发光的公司留下了大量有能力的人才。如果有人可以在工作之外进行高级分析，为什么他们也能在工作中获得这种优势呢？幸运的是，商业智能平台已经吸引并使业务用户能够自己深入了解数据。
数据来源和数量一直在增长，但幸运的是，我们能够利用所有这些事实并将其转化为知识。
