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在这个系统中，数据分析不隶属于教练组，让数据分析部门独立向教练组提供三方意见。数据科学和机器学习平台支撑数据资产价值实现的关键环节，与上述基础软硬件密切相关。他们需要适应企业的本地化环境。在数据采集方面，平台应具备整合多源异构数据的能力，支持结构化数据和非结构化数据（如表格、图片、时序数据、语音和文本等）的实时访问，并具备基本的ETL能力。实时数据更新和同步功能。

基于长期实践中积累的丰富经验，京东云推出了基于ClickHouse开发的数据库JCHDB，帮助更多企业用好这个分析数据库，避免ClickHouse开源版本的使用问题。形成鲜明对比的是中国职业篮球队的现状。截至2022年，只有1/4的CBA球队配备了数据分析师/视频分析师，而数据分析往往不具有独立地位，而是作为教练团队存在的一部分。

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这些数据在大数据系统出现之前就已经被广泛使用，并且因为经常绘制在战术白板上而被称为面板数据。在职业篮球领域，大数据分析系统的迭代可以认为经历了三个关键阶段，每个阶段都标志着对数据理解和应用的不断提升。常用的传统MySQL数据库是OLTP事务型数据库的代表。主要是对数据进行添加、删除和修改。当处理的数据量较小时，计算操作非常困难。

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通过数据分析寻找下一个业务增长点，是数据分析师关注的重点。尤其是在大数据时代，数据对业务的驱动作用日益增强。如何找到合适的分析数据库至关重要。在工业数字化的大趋势下，数据库的建设和利用是企业数据管理能力的核心。企业传统的机器学习虽然能够有效支持业务决策，但由于其对数据科学家的严重依赖，其技术门槛高、建模周期长，正在成为企业实现数据驱动实施的障碍。

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例如，NBA球星英格尔斯在接受知名媒体ESPN专访时提到，他其实并不知道真实的投篮命中率（将三分出手和罚球出手转换为两分出手的投篮命中率）。意义；但他认为自己不需要过度担心。他需要做的就是在球队教练和数据分析团队的建议下有意识地增加三分球的频率，以达到提高真实投篮命中率的目标。

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在特征工程环节，数据科学和机器学习平台应能够实现自动化的特征构建、特征选择、特征降维和特征编码；在模型训练环节，平台应支持自动化模型选择、自动化参数调整、自动化超参数搜索、自动化模型验证。等，减少模型训练时间和人力成本。借助分析数据库，可以发现数据背后的价值，预测未来的数据增量和热点，为业务决策提供支持。

凭借数倍于其他顶级交互分析数据库的极致性能，ClickHouse的综合指数排名正在迅速上升。截至2021 年8 月，ClickHouse 在Github 上已获得1.82 万颗星，DB-Engines 排名在过去一年上升了16 位。并且在很多领先企业都有很多实际场景。