现在很多企业都有多个信息化管理系统，各个系统之间的数据也较为零散，没有统一的标准，那么如何进行有效的数据分析成为了当下的重点。

首先，在数据分析平台搭建之前，要充分调研企业已有信息化管理系统，查看企业当前数据是否能够满足大数据分析的标准，通常企业缺少的数据或者无法进行审核的数据可采用数据填报平台，通过数据填报平台，快速创建表单，将数据进行存储，并结合特定的审批功能，提高数据的准确性，满足分析平台数据的提供。
 
其次，数据分析的重要前提是提供给数据分析平台正确的数据。通过这些正确的数据进行标准化比对，检查当前企业的经营状况。但是数据质量往往会被企业领导所忽略，表面看上去很炫酷的分析页面，实际上数据缺少了质量的把控、没有进行深入的挖掘，以及对数据的风险预测评估等。因此，在数据分析之前一定要通过基础数据治理，将企业现有数据进行标准化，保证数据的一致性、完整性、统一性等。

再次，可通过应用集成平台将标准数据进行获取，并结合实际的业务场景，配置特定的图形化组件，高效化的展现数据的价值。例如：财务需要根据时间段来分析当前的资金营收、资金回款、资金流入流出等情况，这时可以采用折线图来配置数据；人事需要对比企业男女比例时，可采用饼状图组件等。最后，展现在数据分析平台的数据可提供数据实时刷新、数据快速穿透、数据精准搜索、数据多年对比等，满足绝大多数企业实际业务场景和需求，提供精准的决策分析。

综上所述，在整个数据分析治理项目中，可能会涉及到数据分析平台、基础数据平台、应用集成平台、数据上报平台等，来帮助企业进行决策分析，不仅提高了数据的准确性，使分析的数据体现出价值，还能够实时查看企业经营状态，辅助决策制定等，展现出数据分析治理的价值。