一、百度数据分析平台的定义
百度数据分析平台是基于大数据环境下，为用户提供全面场景的数据分析和智能决策的服务平台。该平台通过实时且多维度的数据分析和智能决策，帮助用户在实际业务中做出高效的判断。
按照技术架构划分，百度数据分析平台主要由以下三个层级构成：数据收集与存储、数据计算和数据分析与决策。
企业通过搭建百度数据分析平台，可以有效整合各业务系统的数据，打通全渠道组织的信息壁垒，利用数据分析推动业务发展。它能够满足企业级实时分析、实时BI报表分析、用户行为分析、自助分析和智能分析等多种需求。
随着大数据处理技术的发展，商业智能的洞察和分析能力不断提升，这使得数据分析和可视化的门槛不断降低。百度分析平台可以让用户在统一平台上实现不同层级的拖拽式自助分析，以及多种类型的图表展示，从而获得更深入的数据洞察，为商业决策提供支持。
机器学习和人工智能在百度数据分析平台中发挥着越来越重要的作用。
二、增强分析的提出与应用
2017年，Gartner首次提出“增强分析”这一概念，将其定义为下一代数据和分析范式。通过将机器学习和人工智能技术应用于现有的操作流程中，使数据管理和分析实现自动化，更加高效地完成数据分析。
增强分析的应用使得更多的用户可以深入理解数据洞察，减少了依赖IT处理带来的效率问题和口径偏差。
三、百度数据分析平台的优势
-
提高大数据分析价值：基于分布式数据驱动决策的集体智慧，百度数据分析平台的运用大幅提升了使用者的数据洞悉能力、用数效率和决策产出，充分体现了数据资产的商业价值。
-
降低分析门槛：低代码和无代码的分析工具使得业务人员能够轻松地参与到数据分析中，有利于企业形成数据驱动文化，提高数据驱动的效能，让各个层级的人员都能够参与到数据分析中。
-
降低分析成本：百度数据分析平台缩短了从数据提取到离线分析，再到报告制作的周期，无需重复提数，边际成本趋近于零，显著降低了时间和人力成本。
四、构建百度数据分析平台的注意事项
-
架构的可扩展性：在业务数据规模上升的情况下，确保架构能够横向扩展是关键。
-
数据实时性：随着流批一体等技术的逐步完善和推广，数据的实时处理、分析和输出展示变得尤为重要。
-
数据模式灵活性：在企业初创阶段，数据湖架构较为适用；而企业成熟阶段，需要具备更高的数据处理能力。
-
数据可接入性：为开发者提供丰富、开放及资料完整的应用程序接口（API），方便构建与百度数据分析平台协同工作的应用。