数据的重要性无需多言，尤其是对企业中的广大业务人员，对数据又爱又恨，对掌握数据对IT部门，更是恨多爱少，为了拿到数据分析数据，不断的申请、催促、沟通、核对，可以说绞尽脑汁。

企业数据分析工具软件有哪些？其实企业在面对这些数据进行统计分析，挖掘探索以及展示可以采用多种方式，可以选择利用Excel来完成数据的分析，也可以完全自主研发相应的BI工具，也可以选择现成的第三方商业智能和报表软件来实现这个功能。

企业数据分析工具软件有哪些？

一、利用Excel来进行数据分析。
Excel来进行数据分析虽然有很多方便，Excel比较基础，人人会用，开发比较通用，计算公式丰富。
但是不可避免Excel分析也有很多缺点：
1.首先，你通常会失去实时的好处，电子表格是静态工具，一个excel数据在昨天可能有用，今天或者一周以后可能就无法使用，或者不在使用，所以就需要你不得不再次手动导出数据重新进行分析。
2.使用Excel时另一个复杂因素是合并来自不同来源的信息，这是一项不容易的任务，通常是不太可能的，于商业智能工具相比存在明显的劣势。
3.Excel是独立的工具，与他人共享信息是一项挑战。
4.Excel在移动设备的可访问性非常有限。
5.Excel电子表格在范围跟控制和过滤策略方便的安全级别较差。

二、自主研发商业智能软件
对于一个企业来说，都会有自己的重心和自己熟知的领域，自主研发一个比较完善的商业智能软件对企业来说，需要花费大量的人力，财力，并且因为企业的技术积累和在数据分析领域的积累来说，完全自主研发一个商业智能软件，是不划算的，也不具有市场竞争力。

三、第三方商业智能和报表软件
对企业来说，要想增强数据分析能力，最好的选择是选择一个第三方的商业智能和报表软件，它们在企业中的作用主要在于让公司里的员工在需要的时候可以方便快捷得拿到数据，并基于数据做出决策，理性得推动公司发展。

在BI工具诞生前，业务人员要按照某些维度来分析数据，完全依赖于IT人员的支持。针对业务人员提出的分析需求，IT人员的支持方式一般是是通过SQL语句从源数据库中将分析结果导出，或者是由IT人员开发一套供业务人员使用的后台页面。但是在这些方式下，多数据源的情况难以被有效应对，同时业务人员对需求的频繁变更会带来大量的沟通成本，加重了IT人员的负担。

因此，“自助式分析”的概念应运而生，它主要解决的问题就是如何让业务人员在离开IT人员支持的情况下，依然能够随心所欲地在自己设定的维度上进行分析，从而拿到自己需要的数据。

自助式分析的核心技术是联机分析处理（OLAP），它要求实施人员基于多个数据源为用户构建一个集中式的、关系型的的多维数据模型。用户基于多维数据模型，可以实现自由的切片、切块、钻取和旋转，无需直接接触数据源就能实现数据准备、数据查询和数据探索等操作。

在企业的实际IT架构中，往往会存在OA、ERP、CRM等多个数据互相独立的业务系统。金融领域客户一般会建设数据仓库来实现数据的汇集，因此BI自助分析平台的构建可以直接搭建在数据仓库之上。但是，更多的客户则没有建设数据仓库，但他们仍然希望对分散、异构的数据库进行自助式分析。面对这种情况，一些BI厂商的策略是亲自为客户搭建一套数据仓库或数据中台，在这个基础上再去搭建BI系统。

与这些厂商的策略不同，Smartbi的自助分析平台Eagle的解决方案是轻量化的，可以支持外建的多维数据库，也内置了SmartbiMPP、Vertica等多种类型的分布式大规模并行处理数据库接口，并通过ETL过程将来自OA、ERP、CRM等多个业务系统的数据进行统一汇集。同时，Eagle还可以构建语义层，使得业务人员无需直接接触表名、字段名以及它们之间的复杂关系，而是直接面对自己所熟悉的业务术语和指标名称。

这样，多个异构数据源的底层存储逻辑都被Eagle所展现的语义层逻辑所屏蔽，业务人员可以通过托拉拽等可视化操作，在Eagle中实现全自助式的数据集准备、数据查询、数据探索（交叉汇总、自由钻取）和仪表盘制作。

从选择轻量化解决方案实现对异构数据源的汇集，到AI赋能自助数据探索与预测性分析，Smartbi从始至终的理念是降低BI产品的使用门槛，以能够让基础设施建设不够完善的企业、技术能力不够强的业务人员也能够以低成本来进行自助式分析，表现出了较强的技术和产品能力。