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数据分析的关键是什么？如何做好？进入数字化时代，以数据驱动业务决策，已经成为各个企业所看重的重要环节，而数据的真正价值，也在于能够支撑业务流程的快速流转，以及业务经营决策的敏捷性。

打破数据生产力的桎梏，打造数据分析驱动的新型组织在当前的经济环境下，各行业面临着前所未有的挑战，降本增效成为企业普遍追求的目标。数字化转型被视为实现这一目标的关键路径。通过数字化手段，企业能够探索新的增长机会，提升运营效率，并有效控制成本支出。在这一转型过程中，数据分析的重要性日益凸显，它为企业提供了深入了解市场、优化运营策略、提升产品服务质量等关键洞察。然而，随着数据量的爆炸性增长和数据来源的多样化，数据问题也逐渐成为企业亟待解决的核心难题。

破除“数据孤岛”新策略：Data Fabric（数据编织）和逻辑数据平台今天，我们已经进入到一个数据爆发的时代，仅 2022 年，我国数据产量就高达 8.1ZB，同比增长 22.7%，数据产量位居世界第二。数据作为新型生产资料，是企业数智化运营的基础，已快速融入到生产、分配、流通、开发、应用、服务等各环节之中，深刻改变着企业的生产方式、管理方式和经营模式。通过数据驱动，能够帮助企业不断提高业务决策效率和质量，适应快速变化的商业环境，构建新质生产力。

数据虚拟化：零数据搬运，实现全域数据的集成和自适应加速数据虚拟化技术的兴起，与传统数据仓库体系的弊端日益显现有着密切关系。过去，企业通常会构建数据仓库来存储与加工结构化数据。数据仓库虽然实现了数据的物理集中存储，但过于依赖大量的 ETL 工程师来支持数据的集成、准备、开发与管理。随着半结构、非结构化数据量的急剧膨胀，以及业务看数、用数需求的高频化，传统的数据仓库体系已逐渐无法有效应对这些新挑战。