商業智能BI是一套完整的解決方案,它能從ERP、CRM、OA等不同業務系統中提取數據,對有用數據進行整合清洗,在保證數據正確性的同時,對數據進行分析和處理,并使用適當的查詢和分析工具,快速、準確地為企業提供報表展示和分析,為企業提供決策支持。看到這些專業名詞你是不是有點云里霧里了?下面小編就帶領大家了解一下商業智能BI是做什么的。
對企業來說,商業智能BI不能直接產生決策,而是利用BI處理后的數據來支持決策。核心是通過構建數據倉庫平臺,有效整合數據、組織數據,為分析決策提供支持并實現其價值。
BI最終展現給用戶的信息就是可視化報表或視圖。需要注意的是,報表是一個結果,只能達到查詢的效果,查詢僅僅只能告訴我們結果是什么、有沒有問題。而基于可視化圖表背后的數據分析才能告訴我們問題的原因是什么,只要問題發現了,原因也找到了,那么企業業務人員或者管理人員如何去決策就會變得簡單與輕松。
在BI中,使用柱狀圖、餅狀圖、折線圖、二維表格等圖形可視化的方式將企業日常的業務數據(財務、供應鏈、人力、運營、市場、銷售、產品等)全面展現出來,再通過各種數據分析維度篩選、關聯、跳轉、鉆取等方式查看各類業務指標。
這個層次的可視化報表分析就是一種呈現,讓用戶對日常的業務有一個清晰、直接、準確的認知,同時解放了業務人員手工利用Excel的各種函數做匯總分析、制圖的工作,提高了工作效率。
數據的異常分析利用的是對比分析法。業務人員通過可視化報表呈現,如果發現了一些數據指標反映出來的情況超出了日常經驗判斷。這時就需要要對這些 "異常" 數據進行有目的的分析,通過相關聯的維度、指標使用鉆取、關聯等分析方式探索出可能存在的原因。
當然除了正向的異常,也有可能出現負向“異常”,比如注冊量只有5萬,這時也是需要我們通過分析找到原因,并在以后避免發生類似的情況。
最終業務人員通過一次或者多次的維度和指標圖表構建,逐步形成了一種比較可靠的、固化的分析模型。這個階段的業務人員不再是被動接受來自圖表中反映的信息,而是通過"異常"數據來定位到背后的一個業務問題,數據和業務在這個層次開始有了直接對應關系,這時可以利用數據圖表之間的邏輯性關系尋找解決方法,提高企業的經營效率。
業務建模分析通常是由精通業務的業務人員提出,通過合理的建模找出業務中可能存在的問題,將其反映在可視化報表上,并最后要回歸到業務,形成決策并不斷優化的一個過程。
業務建模簡單來說也可以理解為一種業務分析的邏輯思維模型,只是用數據、圖表化的方式將它們有效組織起來去驗證我們對業務分析的邏輯判斷。它可由一個或多個圖表組成,也可通過一組或多組數據圖表支撐,依據企業的業務模型來確定。
對于很多準備或者正在規劃商業智能BI項目的企業來說,業務分析需求的梳理是整個項目開始的第一步,往往也是最困難的,主要表現如下:業務部門往往提不出比較具體的分析需求,而IT部門很難深入到業務,也提不出適合業務部門的分析需求。BI項目需求分析涉及到很多部門,有的時候內部資源的溝通、協調都是很困難的...
那如何能夠非常清晰的梳理好一個完整的業務分析需求,并且能夠用業務部門能夠理解的語言進行有效溝通?正確的做法是,提供方案的原型圖,這樣能激發業務人員說出需求的欲望,并讓雙方站在可以相互理解的角度溝通,最終出來的效果也能更好的符合企業的期望。
企業的數據可能是來自外部系統,也可能來自內部的不同業務系統,比如CRM系統、ERP系統,或者業務人員的Execl表格, 這些統稱為數據源。這些數據通過ETL工具原封不動的抽取到一個叫做ODS或者STAGING的數據庫先存放起來。
這里需要注意數據是存放在一些數據表中,但是并不是所有的數據都需要抽取出來,只有有用的數據才會被抽取。涉及到一些數據需要去重、合并計算、格式轉換,比如 15/10/22 轉換成 2015-10-22等都屬于轉化階段;加載階段是,最后把數據統一加載到數據倉庫中。
數據倉庫的開發,可以理解為一種技術,也可以理解為一種方法論或解決方案。在商業智能BI中,數據倉庫就是最核心的那一層,起到的就是一個承上啟下的作用。往下承接各類數據源中的數據,往上支撐各類可視化分析報表。數據倉庫的構建水平將直接影響到商業智能BI項目的整體質量。
這里的可視化分析報表的邏輯設計主要是依據前期的業務人員搭建的數據指標體系而定,主題利用常見的可視化圖表來做業務數據的展現。
隨著互聯網技術的發展,商業智能已經成為企業精細化運作的一個重要組成部分,它的價值已經不言而喻了。看完小編的這篇文章,你對商業智能BI是做什么的有大致了解了嗎?
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文章標題: 商業智能BI是做什么的?
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