越来越多的企业开始注重通过大数据分析、商业智能（BI）软件来对公司的业务、财务等数据进行分析，以挖掘数据价值，指导业务的发展。但是，很多企业在引入了数据分析软件之后，却发现业务没有多大的起色。
这并不是数据分析没有多大的价值，而是企业并没有对数据分析的目标、方向、实施流程进行相应的梳理，并搭建起完整的数据分析应用架构，形成足够清晰精准的“数据管理驾驶舱”，支撑企业的相关业务决策。
形象的来说，“数据管理驾驶舱”就像汽车的控制台，通过详尽的指标体系，实时反映企业的运行状态，将采集的数据形象化、直观化、具体化，为企业业务的相关决策提供支撑。那么，企业应该如何搭建“数据管理驾驶舱”呢？以下是几点实施经验。
如何搭建“数据驾驶舱”
DataHunter 资深数据分析师许双六表示，驾驶舱的搭建可以分为数据应用架构的搭建，以及数据可视化平台的组建这两部分。其中，数据应用架构是指企业需要对于当前的业务需求以及数据应用进行梳理，清晰的了解哪些业务可以用数据来进行分析（如用户分析、衍生品分析营收利润、库存分析、财务分析等），并通过“故事面板”的方式来对这些数据分析结果进行统一展示与管理。
这里要特别强调“故事面板”的作用，因为在人工智能彻底代替人类进行决策之前，数据最重要的价值就是给人来看，并提供决策辅助，所以数据一定具有充分的可理解性与可阅读性，以“故事化”的方式来表达的数据将会受到更多的欢迎。
Gartner 在最新的魔力象限报告中也指出，故事化将是 BI 产品的一个重要发展趋势，通过自动应用视觉感知等最佳实践，可以让数据分析结果得到更加生动的体现，当然，这也依赖于高素养的数据分析人员，以及优秀的数据可视化工具。
除了故事性的数据分析结果展示之外，企业还需要制定清晰的数据流程，并培养数据素养。这样，在得出数据分析结果之后，相关人员可以清楚的知道问题出现在什么地方，并知道如何通过对数据分析结果的阅读，来改善相关业务表现。
某汽车经销公司的管理驾驶舱整体架构
从数据可视化平台的组建来看，数据管理驾驶舱需要有一个可以整体管控、全面展示的数据“中控台”，将各种类型的数据图表以高度结构化的方式展现在PC、大屏、平板电脑等介质上，这也更接近“驾驶舱”的原意。
数据管理驾驶舱搭建的几个准则
要想在企业内部搭建数据管理驾驶舱，DataHunter 建议用户遵循以下几条原则：
可理解性：数据管理驾驶舱应该将可理解性摆在突出位置，也就是说需要充分考虑到人机界面的设备，不仅通过最容易接受的可视化语言将数据表现出来，还要通过合适的图表组织来共同说明某一类问题。
可配置性：可配置性是指数据管理驾驶舱需要支持用户根据业务需求，或者自己的习惯，对于数据管理驾驶舱的各类图表进行灵活的配置，例如借助一个图形可以反映多种指标，一种指标可以由多个图形显示的交叉实现模式，使配置更加灵活。
全面性：由于数据管理驾驶舱需要给用户提供决策辅助，因此通过大量的图表，来进行全面的数据分析与直观展示十分重要。目前，很多企业的数据管理驾驶舱包含了数十个乃至上百个图表，每一个图表都反映了不同维度的数据，在经过分类组织之后，可以确保用户能够更全面掌握公司中的各个指标。
安全性与灵活性：数据管理驾驶舱不仅提供给某个客户使用，而是倾向于成为惠及整个企业的数据工具。这就涉及到安全性与灵活性的问题，例如公司高层与中层所能查看的数据应该有着严格得权限区分，在创建数据管理驾驶舱过程中，需要根据权限对数据进行严格区隔，同时保证不同类型的用户都能从中获得相应洞察。
DataHunter搭建数据管理驾驶舱的业务实践
借助 Data Analytics 数据分析平台、Data MAX 数据大屏展示平台等产品，用户可以比较便捷的制定数据分析与挖掘战略，搭建高效的数据管理驾驶舱。
Data Analytics 数据分析平台提供了强大的“故事面板”功能，不仅支持用户在同一个面板上对于多个图表进行组织，输出故事化的看板，而且支持通过文本框、组件、图表等生成幻灯片并播放，无需导出数据与图表，快速生产汇报文件，即时应对业务疑问。
Data MAX 数据大屏展示平台则可以通过丰富的模板配置，支持用户便捷的对数据图表进行组织与展示，满足可理解性与可配置性的要求。而且，其具备基于数据层面的权限管理，有效的保证了数据安全。
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