在这个信息爆炸的时代，越来越多的企业重视数据，而且人们由只关心数据的数量逐渐转变为数据能够产生的价值量大小。让数据实现价值最大化，是数据分析从业人员的目标和追求。想要实现数据的价值最大化，除了对数据分析师的能力有所要求，拥有一款优秀的数据分析软件也是非常重要的。

在这个信息爆炸的时代，越来越多的企业重视数据，而且人们由只关心数据的数量逐渐转变为数据能够产生的价值量大小。让数据实现价值最大化，是数据分析从业人员的目标和追求。想要实现数据的价值最大化，除了对数据分析师的能力有所要求，拥有一款优秀的数据分析软件也是非常重要的。数据分析平台可以帮助企业整合多种渠道来源的数据，分析、挖掘得出有价值的信息。面对市场上眼花缭乱的数据分析工具，企业应该如何选择?除了看自己的需求，还需要考虑哪些方面?

一、数据分析平台的清理功能

数据清理是指对重复和多余的数据进行筛选和清除，对缺失的数据进行完整的补充，对错误的数据进行纠正或删除，最成我们可以进一步处理和使用的数据。优秀的数据分析解决方案包括可行的自助数据整理和数据准备功能，可以轻松、快速地从各种不完整、复杂、凌乱的数据源中收集数据，并进行清理，方便混搭和分析。

二、数据可视化功能

数据可视化是借助图形手段清晰有效地传达和沟通信息。顺利获得数据可视化，我们可以顺利获得图形化的手段，有效地表达我们平时看不懂的数据，准确、高效、简洁、全面地传递某些信息，甚至帮助我们发现某些规律和特征，挖掘数据背后的价值。一个优秀的数据分析平台，其数据可视化必须十分优秀，能让人一目了然的理解数据，读懂数据背后的业务逻辑。

三、强大的机器学习能力

机器学习是人工智能研究的核心技术。在大数据的支持下，机器可以顺利获得各种算法对数据进行深入的统计分析，进行自学；利用机器学习，人工智能系统取得归纳推理和决策能力，从而找到新的模式和见解，实现图像分析和增强分析的数据分析解决方案。
数据分析平台的建设流程基本上可以从数据分析流程来理解，比如数据采集、数据整合、数据加工、数据可视化等等，一般的大数据平台都会包括这些流程，叫做一站式大数据平台。
这里要注意一点，很多企业通常把基础数据平台建设错以为是一站式数据平台，二者最大的区别就在于架构上有没有实现业务探索式分析。
一站式数据平台架构有很多类型，现在比较流行的是自助式分析，也就是主动式的企业数据分析平台，让业务人员直接参与数据分析，借助于BI平台充分探索分析数据，并能将庞大的任务分解为小任务处理。