让最了解数据的人去掌握数据，联邦制药如何做到？
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企业数据化转型的发展阶段
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企业数据化转型阶段一：Excel阶段
这个阶段属于纯劳动力密集型的数据分析，数据分析师还被行业内戏称为“表哥表姐”；Excel确实功能强大，但在数据分析上的局限性也非常明显，当数据量达到5万、10万时就会非常卡顿，更承担不了多表关联等数据清洗这样的工作。
企业数据化转型阶段二：报表系统阶段
报表系统一般是会进行模型设计，把数据套用进相应的模板通过前端的图表来展示。能够实现固定报表的自动化，例如日报、周报、月报这样重复性报表的数据查询。但在响应业务变化进行底层模型的调整、以及在实时获取有效信息等方面都无法进行有效支持。
企业数据化转型阶段三：传统BI阶段
主要面向IT和专业的数据分析师，企业只有5%左右的专业人士能进行自主分析。且部署开发周期长，需进行整体的架构设计，各个模块均需进行技术开发；有了数据之后也难以给予业务上的指导，以分析历史数据为主，无法支持动态更新。
企业数据化转型阶段四：智能BI阶段
面向不具备IT背景的业务人员，比传统BI更灵活易用，一定程度上摆脱了对IT部门的大幅度依赖。通过自主分析实现业务探索，通过实时追踪实现业务预警，以及一些偏AI化的智能应用，真正实现“人人都是数据分析师”的愿景。
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