構建數(shù)據分析報告的具體目標應可以描述為以下幾個方面：

進行總體分析。從項目需求出發(fā)，對被項目的財務、業(yè)務數(shù)據進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務、業(yè)務狀況的總體印象。

確定項目重點，合理配置項目資源。在對被分析的項目總體掌握的基礎上，根據被分析項目特點，通過具體的趨勢分析、對比分析等手段，合理的確定分析的重點，協(xié)助分析人員作出正確的項目分析決策，調整人力物力等資源達到好的狀態(tài)。

總結經驗，建立模型。通過選取指標，針對不同的分析事項建立具體的分析模型，將主觀的經驗固化為客觀的分析模型，從而指導以后項目實踐中的數(shù)據分析。

以上目標的聯(lián)系是緊密的，不是孤立的，只有在進行總體分析的基礎上，才能進一步的確定項目重點，并在對重點內容的分析中得出結果，進而實現(xiàn)評價的過程。如果單單實現(xiàn)其中一個目標，終得出的報告將是不完整的，對制訂項目實施方案也沒有可靠的支撐作用。

     隨著時代需求的增多。進入二十一世紀信息化時代，傳統(tǒng)意義上的經濟、管理和投資金融等學科和電子信息技術發(fā)生了不可分割的交融。作為先進生產力代表的電子信息技術，成為經濟、管理和投資金融等領域創(chuàng)新變革的支撐和動力。前期要做好充分的準備，以業(yè)務問題為導向，以業(yè)務梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業(yè)務痛點，實現(xiàn)知現(xiàn)狀、明原因、可預測、有價值?！绊椖繑?shù)據分析”以專業(yè)技術的身份出現(xiàn)在經濟、管理和投資金融專業(yè)等領域，是信息化時代發(fā)展的必然結果。

　   數(shù)據倉庫與數(shù)據集成和數(shù)據質量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據提供標準化流程來幫助樹立信心。但是，由于不斷增加的數(shù)據容量和更廣泛多樣的數(shù)據類型，特別是當涉及結構化和非結構化數(shù)據混合時，就會對一個大數(shù)據的實施增加難度系數(shù)。2)數(shù)據理解，收集原始數(shù)據、描述數(shù)據、探索數(shù)據、檢驗數(shù)據質量。建立評估數(shù)據質量標準以及對它們進行升級以處理那些更大、更多樣數(shù)據集，對于大數(shù)據實施的成功和分析框架的使用是至關重要的。

　  數(shù)據倉儲的一個核心要求是處理和存儲大數(shù)據集的能力。但并不是所有數(shù)據倉庫在這方面都滿足要求。一些是針對復雜查詢處理進行優(yōu)化，而其他的則并非如此。并且在許多大數(shù)據應用程序中，相較于事務系統(tǒng)，由于添加了非結構化數(shù)據還有數(shù)據的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術增強數(shù)據倉庫就成為必要。真正意義上的數(shù)據分析報告可以為客戶帶來真正巨大的經濟收益，以其無可替代的優(yōu)越性，被專業(yè)人士所推崇。對于一個希望獲取并分析大數(shù)據的組織來說，光有存儲容量是不夠的；而重要的部分在于將數(shù)據置于何處才是佳的，這樣數(shù)據就可以轉化為有用信息并為數(shù)據科學家和其他用戶所利用。