部门与部门间的协同办公越来越普遍，就连在数据分析也不能避免要实行跨业务、跨部门的深度数据分析，但不同业务、部门的数据往往会因为各种原因而难以迅速集中，更难以打破数据孤岛实现数据共享，严重增加了数据分析的工作量，降低数据分析效率，这对企业的运营管理都十分不利。问题来了，在数据分析中，我们该怎么打破数据孤岛限制，快速集中多系统数据开展智能化、可视化的数据分析？

      打破数据孤岛，建立数据共享的BI数据分析平台

      数据共享的BI数据分析平台是指将各个系统、平台上的数据集中起来后，同一数据分析口径和标准，使得BI系统能够迅速匹配目标数据，顺利推动智能数据可视化分析。打造这样一个平台需要寻找一个能够采集全域数据，并能够快速完成数据转换的BI智能数据可视化分析平台，比如SpeedBI数据分析云平台。

数据可视化分析报表截图

      1、全域数据采集

      同一家企业内部都会因为各种原因而同时存在多个业务系统，比如仓库、销售、采购等各有各的专业系统，要想顺利完成数据的综合就要求BI智能数据可视化分析平台具备全域数据采集的能力。

      BI工具不仅支持传统的关系型数据（Oracle/Mysql/Sql server/PG等），还支持NoSQL（ HBase、Redis、MongoDB），同时还支持分布式计算与列式存贮，可形成一个覆盖企业内外的大数据处理平台。

      2、快速转换数据

      从各个系统、平台采集数据后，即面临数据转换的难关，这也是打破数据孤岛，实现数据共享的一大关键点。

      SpeedBI数据分析云平台将各个系统、平台的数据集中起来后，可通过ETL工具迅速完成数据转换，打破数据孤岛，统一数据分析口径与标准。这样一来，BI系统就能从海量数据中精准匹配目标数据，推动智能数据可视化分析。

      SpeedBI数据分析云平台不仅能够快速打造数据共享的数据分析平台，同时也具备丰富的数据可视化图表、智能分析功能，能够实现大屏可视化、数据分析移动化等效果，同时也支持多维立体的自助数据分析。有兴趣的朋友可随时免费登录SpeedBI数据分析云平台，体验智能数据可视化分析。