知易行难，数据化虽是行业共识，但我们到底需要什么样的数据化？IBM此前列举了一些典型挑战：

• “盲人摸大象”：有多少数据理不明白，投入产出比说不清。往往只顾低头走路，却忘了抬头看路。如何实现“数以治用”？数据资产如何盘点和管理？如何衡量数据资产的价值？数据资产如何变现？
• “大炮打蚊子”：业务一线要的是“雪中送炭”型的数据服务，但数据分析团队却往往陷入“闭门造车”，难以成为一线的合作伙伴。结果是，大炮造好了，却只能用来打蚊子。数据如何真正赋能业务？数据资产如何沉淀和复用？
• “小马拉大车”：敏态业务往往采取临时开发的做法，缺乏全局性考虑，难以响应数据服务的千变万化，就像小马拉大车，根本拉不动。如何真正从全生命周期角度对数据进行管理？如何实现平台化运营?

虽然企业越来越认识到数据作为资产的重要性，但是，许多机构还不能很好地解决数据不全、不准、不通等难题。数据资产化强调充分融合业务、技术和管理，目的在于帮助企业摆脱数据孤岛和数据难找、难用以及数据一本糊涂账的困境，从而对数据进行有效控制、共享、保护、交付并提高数据资产的价值。这涉及到一系列不同的数据管理功能，包括企业数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全、数据集成与互操作性、文件和内容、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量等内容。

对数据资产进行量化分析，可以帮助数据资产管理者制定更为科学的数据资产管理政策，合理调配资源，识别优先级最高的问题。典型的数据资产分析工作包括四个方面：

• 数据地图：支持用户在视图中查看全部的数据资产，包括数据概览、数据资产容量与数据资产分布；
• 数据资产质量评价：一是自动化监测入湖数据的整体数据质量情况，例如监测数据表的空值率；二是用户评价，支持数据消费者对数据资产使用的准确性和及时性评价，倡导“数据民主”；
• 合标分析：支持按多种维度统计入湖数据的合标情况，包括部门、应用系统、分区等；按照湖内部署的规则，统计已贯标和未贯标的字段数量、贯标率等；
• 数据热度分析：支持按照多种维度展示数据资产使用频率，通过数据消费活跃度体现出数据供给者对数据应用做出的贡献和价值。

这里重点和大家分享数据分析与决策相关内容。例如BI可以帮助企业对大量的数据进行收集、分析、可视化处理，并在企业决策过程中提供有力的支持，使得企业能够更加清晰地了解业务状况，进行精细化管理。

例如Tableau、PowerBI、观远BI等等，可以为企业提供数据分析可视化与智能决策服务，打通数据采集-数据接入-数据管理-数据开发-数据分析-AI建模-AI模型运行-数据应用全流程，全方位提升企业数据分析的准确性与时效性，并提供可落地的经营预测和智能决策洞察，助力企业实时掌握经营状况，激发个体价值促进组织创新。

总的来说有以下四点：

1. 提高决策效率。通过观远BI对数据的分析，企业可以更快速地了解业务状况、客户需求等信息，使得管理者在决策时更快更准确地做出决策。
2. 发现商业模式。通过对数据的深度挖掘，企业可以发现新的商业模式、市场机会和潜在客户群体。
3. 优化产品和服务。通过对数据的分析，企业可以了解客户对产品和服务的评价、需求等信息，进而对产品和服务进行改进和优化。
4. 提高营销效果。通过对数据的分析，企业可以了解客户的偏好、需求等信息，从而制定更加精准、高效的营销策略。