如何利用大数据分析提升企业竞争力？
工具介绍
在展示分析结果的前端，开源工具如JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等等都非常适用；而商用分析工具则可以考虑选用Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos、BO、Microsoft Power BI、Oracle、Microstrategy、QlikView、Tableau等一系列工具。国内也有很多选择，例如BDP、国云数据（大数据魔镜）、思迈特和FineBI等等。
此外，在数据仓库方面，可以使用Teradata AsterData、EMC GreenPlum、HP Vertica等等；而在数据集市方面，QlikView、Tableau、Style Intelligence等均可供选。
业务成果
1、主动&预测需求：针对企业机构所经历的竞争压力，企业需要不断获得客户，并且了解客户的需求，以提高客户体验，并发展长期的关系。由客户分享数据，企业可以降低数据使用的隐私级别，进而形成相应互动，从而在所有接触点提供更无缝的体验。
为此，企业需要逐一辨认客户的各种身份标识符，例如电话、电子邮件和地址，并将其整合成单一的客户ID。随着客户越来越倾向于通过多个渠道与企业进行互动，因此企业也需要集成传统数据源和数字数据源以理解客户行为。此外，企业还需提供情境相关的实时体验，以满足客户期望。
2、冲风险&减少欺诈：安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。高效数据和分析能力将确保最佳欺诈预防水平，提升整个企业机构的安全性：有效的欺诈预防机制必须得到建立，以便快速检测并预测欺诈活动，同时识别和跟踪肇事者。
采用统计、网络、路径和大数据方法论可以建立一个具有预测性欺诈倾向警示的模型，以确保能够在实时威胁检测流程触发后及时响应并自动提醒和处理。同时数据管理、高效和透明的欺诈事件报告机制都将有助于优化欺诈风险管理流程。
此外，通过将全企业数据进行集成和关联，可以为不同业务线、产品和交易提供统一的欺诈视图。多类型分析和数据基础可以提供更准确的欺诈趋势分析和预测，并且预测未来的潜在操作方式以确定欺诈审计和调查中的漏洞。
