随着数字化转型之路的推进，企业信息化的逐步加深，大量的信息系统在企业中被广泛应用，物联网、云计算、工业互联网等技术渐渐与企业经营生产紧密结合在一起，设备运行、生产加工、测试实验等数据采集过程更加自动化。如此企业就会累积大量的数据，也可以说如今企业每个阶段的运营生产都被记录了下来，产品销售的每个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为等都被采集下来。

另一方面欣思博研究发现，传统的数据报表等简单分析手段，已经无法满足企业对深层次信息的挖掘需求，并且很多在进行数字化转型的企业，已然将数据分析建模作为企业大数据应用的重要基础，通过建模不仅有效地组织了原始数据，还为数据展现提供了重要的支撑。那么企业在开展大数据分析建模过程中应该注意哪几点呢？

1、 重视需求的作用，及时解决业务问题

对于企业来说应该结合业务发展的目标，将经营生产过程中或数字化转型过程中遇到的瓶颈问题梳理起来，并以问题为导向，重视业务需求中的调研工作，清理业务流程和业务数据。随后对数据来源、采集通道和映射关系进行研究，深入梳理数据基础，逐步解决遇到的业务问题并构建出合理的业务架构。

2、 提升数据的积累，夯实数据体系基础

企业应深化信息系统应用，提升业务流程和业务数据上线力度，深化物联网、云计算等新兴技术应用，提高数据采集效率，丰富数据积累力度；且完善主数据、主题数据、数据建模等标准规范，构建包含业务、指标、报表等的数据体系，夯实数据体系基础。

3、 壮大队伍建设，提高技术支撑能力

最后企业应壮大技术人员队伍的建设，加大技术专家、业务专家、收据分析师、数据管理员、运营专家等专业人员的培养，调动业务部门参与数据分析的积极性和主动性。同时加大数据分析、数据建模、数据挖掘技术储备、技术工具库和模型库建设，从而提升技术的支撑能力。

欣思博认为大数据分析建模是数据到信息转变的重要支撑，也是凸显数据价值实现的重要环节，因此企业应加强业务需求调研与业务架构优化，夯实数据基础和应用基础，不断选择、训练、评估、应用和优化模型，不断推进大数据分析建模的应用，为企业的数字化转型升级之路奠定坚实基础。