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bi系统是什么意思?搭建思路?分析办法?看着一文就够了!

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商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能作为一个工具,是用来处理企业中现有数据,并将其转换成知识、分析和结论,辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。

一、为什么需要一个BI系统呢?

商业智能是一整套的解决方案,对象往往是企业的经营问题。利用企业在日常经营过程中生产的大量数据,并将它们转化为信息和知识来免除企业中的瞎猜行为和无知状态,让每一个决定、管理细节、战略规划都有数据参考。比如领导通常关注销售、采购和财务状况,技术人员做好固定格式的数据报表(dashboard/数据看板),领导打开就能看,数据自动更新。

之前的人做生意,依靠的是直觉和经验。现在在计算机的帮助下,可以利用数据分析减少试错,减少错误决策带来的成本,明白生意好的因由。而商业智能将这一切,尽可能的自动化和简化 。

 

BI系统

二、怎么搭建一个BI系统?

FineBI的部署流程,简单介绍一下怎么搭建bi系统

搭建企业BI,构建数据中台,打通数据之间的通道,才能实现高效的协同分析决策。告别不管什么时候做分析都要去不同部门,花费不少时间汇总数据、清洗数据的情况,提高企业数据分析效率的同时,更有利于及早发现问题,并追根溯源找到问题原因,为决策提供无懈可击的数据支持。

以上预想确实很美,但现实过于骨干。搭建企业BI是说难也难,说简单也简单,关键是要选对了BI软件,选择适合自己的BI功能模块,适当走走捷径也未尝不可,例如FineBI提供的一站式数据解决方案,用来助力各行各业的企业实现数字化转型。

1、需求分析:业务部门经常会把一大堆报表堆过来,数据量很大,指标和数据口径都不一样,所以第一步就需要利用FineBI进行维度和指标系统的建立,归类梳理报表。

2、取数规则确认:明确哪些是有系统的,哪些是手工填报,计算的公式是怎么样。

3、数据梳理,构建数据仓库:明确数据源,FineBI系统读取数据源后,运用ETL转换以适应分析需求。集中和业务系统人员与开发人员对数据库内容进行深入了解,利用BI的自助分析功能,提高技术人员工作效率,大大降低时间成本。

 

BI系统架构

4、数据展示:通过大屏、手机端、PC端等明确企业级BI系统的展示端口,利用FineBI的各种图表可以以图形的方式直观展现数据,维度多关联决策分析,辅助决策。

总结

像FineBI这样的一站式企业BI平台能够大大降低数据分析的复杂度,有效无缝的与企业现有IT信息系统连接,打通数据孤岛的困境,通过拖拽式的操作体验方式,快速简单的实现数据可视化分析,让企业能在第一时间了解到各项业务指标的变化情况,从而采取有效措施,是企业进行数据化转型的必经之路。

三、BI系统数据分析的步骤

1、 描述性分析:

描述性分析主要是汇总原始数据,并将其转化为人可以理解的形式,例如报表、图表等。这种分析可以回答过去什么时间、什么地点发生了什么,量化指标是多少,有些可以提供即席查询的能力,这些都是从过去数据里面提供的有价值的见解。描述性分析对于揭示业务中的关键指标至关重要,但他不能解释问题发生的原因。

2、 诊断性分析:

诊断性分析师基于描述分析之上。通过诊断分析可以深入挖掘问题的根源,识别依赖关系,找出影响因子。借助联动、下钻、挖掘、预警等方法,可以知道问题是怎么发生的,企业接下来需要关注哪些方面解决问题。

3、 预测性分析

相比前两种分析,预测分析可以用来说明未来可能发生的事。它使用描述分析和诊断分析的结果来检测趋势、异常或做聚类分析,并预测未来动态。尽管预测分析相比单纯的历史数据分析拥有诸多优势,但必须了解预测只是一种估计,其准确高度依赖数据的质量和业务状态的稳定性,因此需要仔细处理和持续优化。

4、 处方式分析

处方式分析师基于对“发生了什么”、“为什么会发生”、“可能会发生什么”的分析,通过算法手段优化决策,来帮助用户决定应该采取什么措施,以便消除未来可能发生的问题或获得更有利的趋势。作为最先进的分析方法,它不仅需要历史数据,还需要更多外部信息,利用更为复杂的工具和技术,如机器学习、业务规则和算法等,这也决定了它的实施和管理相对于其他分析类型来说更加复杂。

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