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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
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零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
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时间:2018-12-28来源:莱迪希亚怀斯浏览数:738次
通过咨询与云商业智能实施相关的项目,我亲眼目睹了一些组织过于愿意采用解决方案并利用基于品牌知名度的云或他们的朋友和其他公司的前同事正在采用的内容,而不是详细评估他们的业务和技术需求。
组织不仅需要了解他们现在的业务问题,还需要了解他们希望在长期内实现的目标,以确保他们选择的解决方案能够提供他们根据需求进行变更和发展所需的可行性和可扩展性。这需要超越品牌或一般要求以及战略性数据驱动的商业智能计划。
以下是在实施您自己的云商业智能计划之前需要考虑的关键考虑因素:
为何选择云?
为云计算选择云并不是一种有效的策略。组织需要确定其最终目标并评估最适合其组织的目标。随着云在市场上越来越广泛采用,功能更强大,可与本地分析解决方案相媲美。
Capex与Opex的偏好
组织应确定获取新硬件或额外硬件以及长期支付和许可是否比支付订阅费并将BI消耗转化为运营费用更有利。资本支出项目最初会花费更多,但维护成本可能会降低,而云计算中的运营支出可能会降低成本,但可能会更加昂贵,具体取决于项目的范围和扩展。
数据目前在哪里?
对于已经在云中利用数据的组织,云BI解决方案可能是一种自然过渡。例如,任何利用基于云的运营解决方案的公司都会选择扩展其用途以包括分析。其他组织可能必须集成来自内部部署解决方案的数据,这可能需要其他不同的数据集成工作。
隐私和安全考虑因素
行业特定的风险和安全法规给组织增加了压力,要求他们遵守要求,并在查看基于云的BI时需要额外考虑。许多云提供商开发他们的平台,能够支持所需的隐私和安全参数。走这条路的组织避免了在内部管理这些要求。
数据治理和数据管理程序
在考虑云BI实现时,许多组织忽略了围绕数据治理的概念。随着解决方案变得越来越复杂,不同的数据系统需要整合,数据质量和治理需要帮助确保信息的可靠性和有效性。Cloud BI可能需要内部部署和云数据源,因此需要更强大的方法来管理数据集成要求和数据完整性。
如何整合数据
这是围绕数据治理的对话的扩展,但是是任何解决方案的组成部分。数据必须在某处获取和存储。应事先确定识别这些要求以及可能存在的任何复杂性。在许多情况下,存在连接器,但也可以考虑云到云的努力来开发解决方案。
最终用户可能不会注意到任何差异。IT部门可能偏好如何部署云-通过利用第三方或启用云访问,但内部管理平台和/或解决方案。这将超出业务要求的范围,并且将落在所需技术细节和偏好的参数范围内。这两个选项都提供了所需的安全性,但是许多拥有敏感数据的组织(即金融服务)倾向于选择私有云选项。
何种服务类型
识别分析需求意味着确定成功所需的功能。在云环境中,这包括评估所需的托管服务级别与自己执行的级别。云选项更有可能提供服务选项,并使部门和业务重点计划更容易实现。
对分析表中的数据进行补录或修改
在可视化建模的同时同步完成ETL流程设计
可任意制作酷炫灵动的图标和大屏
只需简单拖拽维度和指标即可生成相应的分析图表
让繁琐复杂的数据挖掘过程变得简单易用