構(gòu)建數(shù)據(jù)分析報告的具體目標應(yīng)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(wù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務(wù)、業(yè)務(wù)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(chǔ)上，根據(jù)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(diào)整人力物力等資源達到好的狀態(tài)。

總結(jié)經(jīng)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(jīng)驗固化為客觀的分析模型，從而指導(dǎo)以后項目實踐中的數(shù)據(jù)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(chǔ)上，才能進一步的確定項目重點，并在對重點內(nèi)容的分析中得出結(jié)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(jīng)濟、管理和投資金融等學(xué)科和電子信息技術(shù)發(fā)生了不可分割的交融。作為先進生產(chǎn)力代表的電子信息技術(shù)，成為經(jīng)濟、管理和投資金融等領(lǐng)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(wù)問題為導(dǎo)向，以業(yè)務(wù)梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業(yè)務(wù)痛點，實現(xiàn)知現(xiàn)狀、明原因、可預(yù)測、有價值?！绊椖繑?shù)據(jù)分析”以專業(yè)技術(shù)的身份出現(xiàn)在經(jīng)濟、管理和投資金融專業(yè)等領(lǐng)域，是信息化時代發(fā)展的必然結(jié)果。

　   數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據(jù)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(jù)容量和更廣泛多樣的數(shù)據(jù)類型，特別是當涉及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合時，就會對一個大數(shù)據(jù)的實施增加難度系數(shù)。2)數(shù)據(jù)理解，收集原始數(shù)據(jù)、描述數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、檢驗數(shù)據(jù)質(zhì)量。建立評估數(shù)據(jù)質(zhì)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(jù)集，對于大數(shù)據(jù)實施的成功和分析框架的使用是至關(guān)重要的。

　  數(shù)據(jù)倉儲的一個核心要求是處理和存儲大數(shù)據(jù)集的能力。但并不是所有數(shù)據(jù)倉庫在這方面都滿足要求。一些是針對復(fù)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(jù)應(yīng)用程序中，相較于事務(wù)系統(tǒng)，由于添加了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術(shù)增強數(shù)據(jù)倉庫就成為必要。真正意義上的數(shù)據(jù)分析報告可以為客戶帶來真正巨大的經(jīng)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(jù)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(jù)置于何處才是佳的，這樣數(shù)據(jù)就可以轉(zhuǎn)化為有用信息并為數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他用戶所利用。