大数据应用越来越普及的今天，精准营销、客户分析、产品研发、经营决策，数据如血液般流转在企业运行的各个环节。在商业数据分析方面，电信运营商等大型企业与一般企业相比，有大量的资金能够投入在构建智能数据分析平台上来，而一般企业往往需要考量构建平台的投入产出比。
然而，在数据化驱动商业的当下，专业而有前瞻性的数据分析，既能为企业提供科学的方法论，又能为企业挖掘数据背后的价值。因此，拥有企业一站式数据管理平台或许会成为今后大多数企业首选的“智囊团”。
壹看板，是一款自助式商业数据分析平台，通过将用户的多方数据进行综合分析，最终发现现存问题并给出解决方案，同时还能够通过不断的数据获取为用户产出趋势预测。
壹看板创始人兼CEO赵乾坤博士
壹看板创始人兼CEO赵乾坤博士在采访中表示，信息行业发展20年，前期更多是与企业信息化相关的，通过将工作流信息化提升企业运行效率。进而借助于传感器、电商交易场景等，商业消费、市场、乃至交易慢慢被数字化，这一过程恰恰开始面对终端消费者了。这时候，信息化的红利在慢慢消失，除了要针对个体需求做精细化运营，企业更需要能够把数据通过机器学习，分析出人脑不能给出的数据结果。
据介绍，壹看板通过四个阶段为企业“排忧解难”。赵乾坤说，是要为企业挖掘数据背后的价值。首先，数据可见、可用;其次，数据分析、治理;再次，流程化，量化反馈;最后，干预运营，完成闭环。
让数据可见、可用
在有些企业中各个部门之间，数据并不互通，那么将多个部门的数据做综合分析就更是一件难事。此外，大部分企业人员对于企业有哪些数据、数据哪些可用哪些不可用，是搞不清楚的。那么就需要前期对企业调研，找到有用的数据。赵乾坤说，壹看板对客户企业有一定的信息化要求，其中企业需要拥有自有数据，这包括已采集的和未采集的。
举个例子，壹看板通过对某连锁面包店进行了调研，发现他们在店内部署的传感器、摄像头等设备并不少，且店内摄像头、客流量统计、收银等系统并没有数据互通，这导致每个店铺数据相互独立，没能做到横向纵向相互融合，单个系统的数据并不能产生很好的价值。这个例子说明，更多的企业不能够对数据进行很好的利用，面包店的每套系统都有其成本，然而却没能发挥出最大的作用。
在海量的企业数据中，企业更看重的是销售数据和产品数据，而用户的行为数据和场景数据往往被忽视掉。随着消费和应用的场景不同，因而场景数据能够多维度、多角度、多层次的反映出不同的问题。用户行为数据其实与销售更相关，例如在无人店中，消费者在购买行为产生前拿了什么、顺序先后等都是有用的价值。
对于数据收集，赵乾坤说，壹看板与行业的差异是，大多的商业数据分析平台认为每个数据都有用、都要采集，但壹看板并不认可。我们将企业面临的问题摆在最先，基于问题来梳理相关数据;此外，帮助企业完整的采集数据，目前壹看板已经支持80多种的数据源对接。
数据分析、治理
通过企业数据分析，发现异常。壹看板有自己的顾问及分析师团队，通过对比行业智库以及多方数据，对企业采集的数据进行分析并发现问题。赵乾坤说，在当前的各类企业中，既懂得商业又懂得数据的这类人才是稀缺的，壹看板恰恰能够填补这部分的空缺，同时还能为企业挖掘更多的数据价值。
赵乾坤说，特别是企业在对新零售探索时，数据产生了关键性的作用。新零售其中一个点就是给消费者带来更好的用户体验，那么对用户行为、场景数据进行分析就能够产生更大的价值。选址、坪效都与数据密切相关。未来零售的突破点应该是，每位消费者进店所看到的东西都是不一样的，是通过数据针对消费者个性化需求的探索。
量化反馈及干预运营
通过将数据分析出来的结果，嵌入到企业的决策过程里面，从而体现出数据的价值。
壹看板在服务某知名汽车品牌的中国会员运营中心时，通过整合App端、全国各地俱乐部群、微信、微博、线下活动报名数据，最终提升会员社区的活跃度。数据表明，该品牌中国会员粘性显著增强，同时去年会员量增幅达到180%。该品牌的会员App端内容主要涵盖一些产品及产业相关的信息推送，以往的用户停留时常大概2-3分钟，但通过用户画像、行为分析、兴趣爱好、场景等多维度数据分析、多轮测试之后，针对用户进行个性化推送，粘性数据显著增长。
在商业化数据分析领域，赵乾坤有自己的看法，他希望壹看板产品在为各个行业服务的同时，能够深层次的切入一个细分行业，在他看来，连锁酒店领域是当下对于自助式商业数据分析有很大需求的，酒店内部有多套复杂的管理系统，而其中的数据被拿来很好的利用更是微乎其微。