亿信ABI

一站式数据分析平台

ABI(ALL in one BI)是亿信华辰历经17年匠心打造的国产化BI工具,技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路,可满足企业经营中各类复杂的分析需求,帮助企业实现高效数字化转型。

亿信ABI

一站式数据分析平台

亿信华辰深耕商业智能十多年,
打造一体化的填报、处理、可视化平台。

俗谈BI之商业智能的定义和例子

时间:2018-11-20来源:亚当浏览数:713

BI为什么重要?

https://www.guru99.com/images/1/022218_0435_WhatisBusin1.png


  • 衡量:根据历史数据创建KPI(关键绩效指标)
  • 确定并设定各种流程的基准。
  • 借助BI系统,组织可以识别市场趋势并发现需要解决的业务问题。
  • BI有助于数据可视化,从而提高数据质量,从而提高决策质量。
  • BI系统不仅可以用于大型企业,还可以用于中小企业(中小企业)


如何实施商业智能系统?

以下是步骤:

步骤1)提取来自公司数据库的原始数据。数据可以分布在多个系统异构系统中。

步骤2清理数据并将其转换为数据仓库。可以链接表,并形成数据立方体。

步骤3使用BI系统,用户可以询问quires,请求临时报告或进行任何其他分析。


实践中使用的商业智能系统示例

1

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在联机事务处理(OLTP)系统中,可以将信息输入到产品数据库中


  • 添加产品系列
  • 改变产品价格


相应地,在商业智能系统中,可以为产品主题领域执行查询,增加新产品线或改变产品价格增加收入

在可以执行的OLTP系统查询的广告数据库中


  • 更改了广告选项
  • 增加无线电预算


相应地,在BI系统中,可以执行的查询将是由于无线电预算的变化而添加了多少新客户端

OLTP系统中处理客户人口统计数据库可以提供的数据


  • 增加客户信用额度
  • 改变客户工资水平


相应地,在可以执行的OLAP系统查询中,客户配置文件更改可以支持更高的产品价格

2

酒店所有者使用BI分析应用程序收集有关平均入住率和房价的统计信息。它有助于找到每个房间产生的总收入。

它还收集每个酒店客户调查的市场份额和数据统计数据,以确定其在各个市场的竞争地位。

通过逐年分析这些趋势,逐月和逐日帮助管理层提供房间租赁折扣。

3

银行允许分支经理访问BI应用程序。它可以帮助分支经理确定谁是最有利可图的客户以及他们应该从事哪些客户。

BI工具的使用使信息技术人员免于为部门生成分析报告的任务。它还使部门人员能够访问更丰富的数据源。


四种类型的BI用户

以下是使用商业智能系统的四个主要参与者:

1.专业数据分析师:

数据分析师是一位统计学家,他总是需要深入研究数据。BI系统帮助他们获得新的见解,以制定独特的业务战略。

2. IT用户:

IT用户在维护BI基础架构方面也发挥着主导作用。

3.公司负责人:

CEOCXO可以通过提高业务运营效率来增加业务利润。

4.商业用户

可以从整个组织中找到商业智能用户。主要有两种类型的业务用户

1.    休闲商务智能用户

2.    高级用户。

它们之间的区别在于高级用户具有处理复杂数据集的能力,而临时用户需要使他能够使用仪表板来评估预定义的数据集。


商业智能的优势

以下是使用商业智能系统的一些优点:

1.提高生产力

通过BI程序,企业可以通过单击创建报告,从而节省大量时间和资源。它还允许员工提高工作效率。

2.提高知名度

BI还有助于提高这些流程的可见性,并可以识别需要注意的任何领域。

3.修正问责制

BI系统在组织中分配责任,因为必须有人应该根据其既定目标对组织的绩效负责。

它给出了一个鸟瞰图:

BI系统还可以帮助组织作为决策者通过典型的BI功能(如仪表板和记分卡)获得整体鸟瞰图。

5.它简化了业务流程:

BI消除了与业务流程相关的所有复杂性。它还通过提供预测分析,计算机建模,基准测试和其他方法来自动化分析。

6.它允许轻松分析。

BI软件使其使用民主化,甚至允许非技术或非分析用户快速收集和处理数据。这也允许从手中的许多人那里获得分析的力量。


商业智能趋势

以下是您应该了解的一些商业智能和分析趋势。

人工智能: Gartner的报告表明人工智能和机器学习现在承担着人类智能完成的复杂任务。利用此功能来提供实时数据分析和仪表板报告。

协作BI BI软件与协作工具(包括社交媒体)和其他最新技术相结合,增强了团队的协作决策制定工作和共享。

嵌入式BI嵌入式BI允许将BI软件或其某些功能集成到另一个业务应用程序中,以增强和扩展其报告功能。

云分析: BI应用程序很快将在云中提供,更多的企业将转向这项技术。根据他们在几年内的预测,基于云的分析的支出将增长4.5倍。

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