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現在很多企業都有多個信息化管理系統，各個系統之間的數據也較為零散，沒有統一的標準，那么如何進行有效的數據分析成為了當下的重點。

首先，在數據分析平臺搭建之前，要充分調研企業已有信息化管理系統，查看企業當前數據是否能夠滿足大數據分析的標準，通常企業缺少的數據或者無法進行審核的數據可采用數據填報平臺，通過數據填報平臺，快速創建表單，將數據進行存儲，并結合特定的審批功能，提高數據的準確性，滿足分析平臺數據的提供。
 
其次，數據分析的重要前提是提供給數據分析平臺正確的數據。通過這些正確的數據進行標準化比對，檢查當前企業的經營狀況。但是數據質量往往會被企業領導所忽略，表面看上去很炫酷的分析頁面，實際上數據缺少了質量的把控、沒有進行深入的挖掘，以及對數據的風險預測評估等。因此，在數據分析之前一定要通過基礎數據治理，將企業現有數據進行標準化，保證數據的一致性、完整性、統一性等。

再次，可通過應用集成平臺將標準數據進行獲取，并結合實際的業務場景，配置特定的圖形化組件，高效化的展現數據的價值。例如：財務需要根據時間段來分析當前的資金營收、資金回款、資金流入流出等情況，這時可以采用折線圖來配置數據；人事需要對比企業男女比例時，可采用餅狀圖組件等。最后，展現在數據分析平臺的數據可提供數據實時刷新、數據快速穿透、數據精準搜索、數據多年對比等，滿足絕大多數企業實際業務場景和需求，提供精準的決策分析。

綜上所述，在整個數據分析治理項目中，可能會涉及到數據分析平臺、基礎數據平臺、應用集成平臺、數據上報平臺等，來幫助企業進行決策分析，不僅提高了數據的準確性，使分析的數據體現出價值，還能夠實時查看企業經營狀態，輔助決策制定等，展現出數據分析治理的價值。