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中國十大著名戰(zhàn)略咨詢公司,福州seo建站,wordpress主題企業(yè),wordpress db passwor淺談對BI工具價(jià)值的看法 BI的定義看法 百度百科的定義: 商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能,指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)…

淺談對BI工具價(jià)值的看法

BI的定義看法

百度百科的定義:

商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能,指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。

總結(jié)是業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源-數(shù)據(jù)加工模型-數(shù)據(jù)可視化分析的過程

BI是否是個通過托拉拽實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化工具?

最好是認(rèn)為是。

尤其目前大多數(shù)廠商為了銷售產(chǎn)品將BI吹噓的各種全能、數(shù)據(jù)處理分析一體化,自助分析很簡單等等。

雖然商業(yè)BI具備了一定數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)ETL、甚至整合數(shù)據(jù)指標(biāo)、數(shù)據(jù)治理等功能,但規(guī)模數(shù)據(jù)體量下將數(shù)據(jù)all in one還是不現(xiàn)實(shí)的。利用低上手難度特性

刻意繞開了項(xiàng)目建設(shè)過程中存在的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。

所以認(rèn)為BI就是分享數(shù)據(jù)成果的功能化板塊,同時(shí)降低個人數(shù)據(jù)應(yīng)用門檻和節(jié)省前端開發(fā)的成本

另外補(bǔ)充一點(diǎn)隨著商業(yè)經(jīng)營玩法增多,維度隨著遞增同時(shí),各類度量指標(biāo)也是層出不窮。

一幫商業(yè)BI具備了一定的計(jì)算能力,包括在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的時(shí)候新建模型指標(biāo)或計(jì)算字段,可節(jié)省大量數(shù)據(jù)加工的時(shí)間減少存儲冗余,提升數(shù)據(jù)模型的長期支撐能力與應(yīng)變度

BI建設(shè)質(zhì)量的問題和看法

據(jù)Gartner調(diào)研表明,在過去十年間,有85%以上的BI項(xiàng)目并不成功。

成功的項(xiàng)目都是相似的,失敗的項(xiàng)目各有各的問題。例舉幾個常見的問題

  • 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
    這幾乎所有數(shù)據(jù)項(xiàng)目的痛點(diǎn)問題,常見的場景各內(nèi)容間指標(biāo)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)冗余改了一份另一份卻沒改、數(shù)據(jù)生命周期低無法長期信任等。
    通常是一開始就沒有規(guī)劃好數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)體系,需求先行數(shù)據(jù)基建卻沒跟上,就想蓋房子沒有扎實(shí)的地基,塌方也只是早晚的事。

  • 性能質(zhì)量問題

    在實(shí)際使用體驗(yàn)中,性能體驗(yàn)也是常見的吐槽點(diǎn),但具體影響性能是哪個部分得根據(jù)數(shù)據(jù)上下游(數(shù)據(jù)讀取、存儲、處理、傳輸與呈現(xiàn))去分析。

    BI 與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、olap 引擎有著直接的上下游關(guān)系。其中數(shù)據(jù)倉庫主要起到統(tǒng)一數(shù)據(jù)源、保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的作用;
    而 OLAP 引擎則幫助 BI 加速查詢。它們組合在一起發(fā)力方可獲得一個好的體驗(yàn)。影響性能的實(shí)際常見的有以下幾點(diǎn)

    1. 數(shù)據(jù)量大
    2. 復(fù)雜的查詢語句
    3. 并發(fā)過多系統(tǒng)資源不足或加載性能
  • 利用效率問題
    人人都是分析師使用初期后往往會出現(xiàn)堆量的現(xiàn)象,從而出現(xiàn)表達(dá)邏輯模糊,價(jià)值不明確,從而利用率不高、內(nèi)容管理混亂等問題

    1. 數(shù)量多雷同多,質(zhì)量高的少
    2. 表盤內(nèi)容多,價(jià)值清晰的少
    3. 邏輯輸出面向?qū)ο髥栴}(受眾對象,表達(dá)邏輯,表現(xiàn)方式)

反過來講,若想BI項(xiàng)目的成功應(yīng)該做到以下幾點(diǎn)

  • 打造數(shù)倉確保信息化統(tǒng)一牢固,擁有良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量
  • 深入了解數(shù)據(jù)傳遞上下游技術(shù),讓各個環(huán)節(jié)不再有性能瓶頸
  • 數(shù)據(jù)價(jià)值表達(dá)根據(jù)受眾對象選擇表達(dá)方式,有重點(diǎn)邏輯,簡明扼要,精益求精

最終從質(zhì)量、效率、價(jià)值的角度形成一個閉環(huán)來驗(yàn)證商業(yè)BI的項(xiàng)目成敗

http://m.risenshineclean.com/news/64666.html

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