公司要进行历史数据分析，以便找到一个合适的模型，对未来的业务进行预测。
现状
- 企业存在真实历史数据
目标
- 企业期望通过历史数据分析，找到历史业务规律，用于未来业务月初的
动作
- 公司要建设数据中台，这个是可以理解的。
以往经验
方案1：建立数据分析专用系统，将已知数据提取后，通过复杂逻辑提取有效数据，然后根据有经验的业务人员，设置分析方法，在通过数据进行验证
方案2：分离数据与分析的过程，在建立好数据中台后，通过提供的app应用对数据进行专项分析。
虽然方案2明显好于方案1，但是也只是解决了数据重复利用、数据质量等问题。
但是，由于数据模型的建立与分析，往往需要统计学知识，并且分析工具自身也是具备高度统计学原理的，一方面，一般开发工作也做不出来，另一方面，最终的使用者也不会很多，也许就几个。
在这种情况下，在独立开发一套高度复杂的、定制的分析系统，可能就存在花费巨大、使用人很少的情况。
况且，这种情况下，由于也是数据探索，根本就不知道什么是正确的方式，所以，以定制软件去做开发，很可能就做的又慢又费钱，又不对。
也就是说，这种情况下，应该采用专业分析软件+数据中台，通过个别专家的反复建模推演，最终计算出来一个模型，可能适用于当前企业现状的预测。
另外，这个模式如果长期稳定，是否可以加载到新的业务系统中呢？也就是说 数据中台+业务工作流+业务预测模型，是否可以给企业在业务预测方面持续提供预测数据呢？
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