对，问题已经十几年了，答案也应该普世都懂了吧，但非常遗憾，答案没有问题普及的广。看似简单，但也难说清楚，不同的人，总会有不同的看法。
为什么要解释这个并不新鲜的问题？
因为有人问啊！当一两个人问我的时候，并没有在意，被问的多了，也觉着这问题还没有过时。
数据挖掘和建模分析的价值
数据挖掘和建模分析的价值很容易说出来，因为它是点对点打出来的。例如：
- 一个付费预测模型，有助于运营，降低运营成本并提高付费转化率。
- 一个商品推荐模型，有助于提高商品的销量。
但报表或者BI平台，所谓的决策支持平台，其价值要怎么讲，还真的有点模糊。虽然网上一大堆相关资料，但很多都是看起来很有道理，却很难解释清楚的冠冕堂皇的价值。因此，这里也给自己总结一下。
数据分析平台的价值
一：价值早已存在，无论你问与不问
首先，数据分析平台作为数据呈现和分析的载体，这样的载体早已存在于各个企业中，可以是Excel、SQL结果，也可以是JSP或者PHP展示出的。它不会因为报表或者BI平台的出现而出现，也不会因为报表或者BI平台的消失而消失。
其次，数据分析平台为管理提供决策支持，这样的决策支持也早已存在于企业之中，或许是PPT中的图表，也可能是Word报表中的数据。
二：数据分析平台的价值分类
1. 效率的提升
节约时间，提升办公效率，这是最容易得到体现也是最实在的价值。原本数据需要先整合再导出再分析，而现在可以自动处理。例如，有人每周需要花费两天时间来提取、核对、汇总和分析数据。如果能将这些时间节省下来，也是一大价值。
通过将基本的数据分析、查询、导出等功能集中在报表或BI平台中体现，就能节省大量的时间成本。
2. 管理规范化
这一点需要分为两个层面：
- 数据管理规范化：通过数据分析平台，可以固化分析规则，统一数据出入口，保证数据的准确性，从而避免不同分析结果导致的争论。
- 业务管理规范化：数据分析平台可以为管理提供决策支持。管理者的关注点、思考方式以及公司的评价体系都会体现在分析平台中。清晰的管理思路有助于平台价值的发挥，提供一个规范的分析体系。
3. 提升业务价值
这点需要针对每一个业务场景进行深入思考。提升业务价值的核心在于通过分析平台不断更新优化。例如：
- 提升收入：对订单和业绩进行对比排名，通过订单规律或流量的监控，发现并调整运营策略。
- 降低成本：通过对库销比的分析，调整产品的采购策略，降低库存积压；监控产品应用的使用情况，决定是否继续维护某个版本，从而降低人力成本。
三：报表、BI工具的价值
报表和BI工具分开来说：
- 报表工具如FineReport可以更快速、更低成本地实现上面的价值，开发报表和搭建报表平台更加迅速。
- BI工具如FineBI则进一步降低了价值实现的成本和难度，业务人员可以自行分析数据，处理数据，从而解放数据部门，让其专注于更复杂的分析或挖掘。
四：价值不是讲出来的，而是用起来的
很多公司曾花费巨资搭建BI平台，但却荒废了。关键是如何更容易地用起来，而不仅仅停留在表述上。
几点需要注意的：
- 规划过于庞大，导致需求空洞脱离实际，容易荒废系统。建议从实际出发，逐步实现。
- 底层数据混乱，导致数据准确性差或性能慢，失去信任。合理规划底层数据，有助于平台价值的发挥。
- 缺乏维护人员，导致平台不实用，逐渐废弃。平台使用过程中难免有问题需要调整，必须进行维护。
- 使用门槛过高，业务人员难以接受，推动困难。报表应实际而非复杂花哨，方便使用。
通过以上几点，数据分析平台的价值可以得到更好的体现和发挥。
