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这是下一次浪潮。虽然我们有了大数据技术，很多人想要管理所有的数据，也有很多技术处理数据。但还是有很多空白。
如果数据是不可信的，你怎么指望它产生可信的结果？现在，很多新的数据和分析工具都是在没有管理的环境中产生和运用的，可想而知，这其中有多么大的风险
如何让数据分析人员和业务团队有效地协作曾经是困扰分析系统部署的难题。不过随着各种简化BI工具的发展，这已经不再是问题，业务工作人员也能进行数据分析。
像IBM和SAS等大型分析类产品供应商，它们提供的新产品也更加注重用户友好度。但如果你需要更多的模块，或者希望更多终端用户使用它，它的价格就会增加。
越来越多的企业正在寻求部署自服务分析工具，希望不通过IT或BI技术人员写查询、创建报表就可以实现数据驱动的决策。不过自服务方法存在风险。
随着企业CRM系统收集的客户信息越来越多，CRM技术成了数据商务智能和数据分析工具的重要组成部分。企业可以将CRM和分析项目结合，获取巨大的业务价值。
Lurye认为，大数据收到越来越多的关注，很多软件工具也打着大数据的旗号大肆宣传，但其实很多都贡献不了什么价值，无法满足组织当前的需求。
体育界向来喜欢数据分析。事实上，很多专业团队都已经在决策流程中应用数据分析技术。这其中蕴藏着巨大商机。
Gartner发布的《2014年商务智能和分析平台魔力象限》十分看好数据可视化工具，认为它既可以在前端满足业务用户的需求，又可以在后端满足IT工作人员的需求。
如今，数据可视化软件风靡起来，很多企业认为数据可视化软件是启用先进分析技术的入口。但对一些应用而言，情况并不是这样的
