想必“BI”一詞在數據分析軟件行業內早已耳熟能詳了,但是行業外還是許多人不了解,甚至還有人對BI存在一定的誤解,這或許也是企業上線BI系統的價格能從幾萬到幾十萬元甚至上百萬元不等的原因之一吧。下面就有小編為您帶來數據分析商業智能(BI)的相關介紹。
現如今普遍認知是:BI(Business Intelligence)中文稱為商業智能,又稱商業智慧或商務智能,指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。
首先,作為BI能夠制作復雜的固定報表。
其次,作為BI是能進行自助式分析,幫助企業深度挖掘數據價值。市面上的BI產品圖表展示豐富多樣,都能將企業數據以豐富的圖形展示,幫助企業進行自助式分析。
再者,作為BI能幫助企業將異構系統的數據取數到統一的數據倉庫中。
總之,現如今的BI不僅能做大屏化,各種移動端BI、云BI、敏捷BI等也出現在我們的視野中,BI具體能做什么?小編只能說能做很多,如果非要有答案,小編的個人理解是:制作報表+分析+深度挖掘數據價值。
1.數據使用的門檻不斷降低
2005年來,技術發展和產品設計思路的創新,讓BI平臺在產品部署、數據的準備和使用方面的門檻都大幅降低,讓業務人員以更低的成本獲得所需的數據。
傳統BI平臺產品設計的重點是產品的標準化和功能性,而沒有在易用性上投入足夠的精力,導致傳統BI平臺有著較高的使用門檻,只有經過訓練的IT部門的技術人員才能進行數據的開發和維護。
因此,所有業務部門的數據報表需求,都被集中到IT部門進行排期開發,IT部門成為了整個公司數據化的瓶頸。
對于IT部門,需求溝通和開發工作量巨大,每天疲于奔命;對于業務部門,業務需求溝通開發周期很長,無法滿足業務發展對數據的需求。
尤其是業務方面的一些數據探索類分析需求,在這樣的時間周期下,近乎無法實施,拖慢了整個組織的運營效率,更別提進入快速試錯,迭代認知的正循環。
以Tableau為首的現代BI平臺,被稱為敏捷BI或者自助BI。這類BI產品提供了輕量的部署方式、易用的數據源連接功能和通過拖拉拽進行交互式數據可視化的能力,降低了BI平臺的使用門檻。
業務部門的人員經過一定的學習就可以擺脫對IT部門的依賴,自行進行數據準備,數據報表的創建和數據分析。將原來按月、按周計算的開發周期,縮短到按天甚至按小時、分鐘計算,數據需求實現的周期有了數量級級別的降低。
去IT部門中心化,讓組織內部的數據應用的廣度和深度都有所提升。廣度方面,原本IT部門資源有限,組織的數據使用場景更多的集中在企業經營的核心領域,比如:財務、銷售、業績管理這些直接跟公司業績直接相關的領域;其它方面的數據應用,投入相對較少。
現代BI平臺的誕生,讓營銷、供應鏈、倉儲、HR、風險管理等等領域的負責部門獲得搭建自身的數據分析體系的能力。
雖然去IT部門中心化的開發方式提升了業務數據需求的實現速度,幫助現代BI平臺產品在市場競爭中獲勝。但各個部門獨立進行數據準備和分析,缺乏統一的管理。在數據應用規模增大后,導致了數據的重復開發、數據口徑不一致等諸多問題。
2. 自然語言查詢
雖然現代BI平臺已經讓數據分析門檻下降了很多,但仍然存在一定的學習成本。用戶需要具備一定的數據分析思路和方法,理解現代BI平臺多維數據模型,掌握BI平臺的界面邏輯和交互方式。
NLP技術的發展和對用戶場景的理解,讓BI平臺開始嘗試開發通過自然語言進行數據查詢的功能。
用戶只需要提出數據問題,BI平臺就可以根據已知的數據,為用戶提供可視化的數據分析結果,供用戶進行進一步的決策使用。BI平臺會真正成為個人專屬的數據分析師,隨時解答用戶的數據問題。
主流數據分析平臺都已經開始嘗試這方面的探索,比如Tableau的Ask Data,PowerBI的Q&A功能等。
3.數據分析能力的持續增強
看數據只是業務數據應用的第一步,通過數據分析發現潛在問題、洞察機會,最后獲得業務增長才是最終目的。
4.數據和業務流程的結合愈發緊密
數據是手段,業務才是目標。為了讓業務人員可以更好的使用數據,組織傾向于業務流程和數據更緊密的結合起來,通過產品和AI手段,讓數據可以更好的支持、輔助甚至代替業務人員進行決策。
與業務的結合越緊密,數據的業務定制程度越高,通用型也會越差。
商業智能(BI)和數據分析都是一個泛指的概念,二者是相互包容的。一般而言,BI是數據訪問、數據處理、數據分析、數據可視化等功能的集合,可以說BI包含了數據分析,BI更多的是給企業提供了一整套解決方案,而數據分析并不強調解決的概念;另一方面,數據分析包含了太多的東西,BI只是數據分析的一個體現而已。 以上就是小編為您介紹的數據分析BI是什么,希望對您有所幫助。
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文章標題: 數據分析BI是什么?
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