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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。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
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。
智能数据问答平台
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时间:2019-01-22来源:瑞恩马科斯浏览数:617次
DT时代,数据驱动成为大趋势。所有企业都想把数据变成信息帮助决策,期望由此产生的行动能转换成更高效的业务操作,从而增加企业的竞争优势,赢在开端。此需求正好促进了商业智能BI的高速发展。
一、商业智能BI对企业的意义
BI是一个概括性的术语,其包括应用程序、基础架构、工具以及那些能够访问并分析数据以提升和优化性能和决策质量的最佳实践,等等。它对于企业的意义是,可以利用BI推进公司的决策过程,削减成本和识别新的商机。
那么,企业具体要怎样利用BI,才能使它的作用发挥到最大呢?
二、实施BI前的准备
1.专注于商业目标
2.在开始之前,清晰地定义目标,如怎样去衡量投资回报率。同时,详细地列出对BI的期望,以季度或一定的时间段检查其是否达到预期效果。
3.以整合的方法来构建数据仓库,这样能防止在未来受制于不切实际的数据策略。
4.通过“边试边学”的方式来快速执行。不要因为报表会随着业务变化,就要浪费大量的时间去撰写完美的报告;而应该以最少的时间,生成最有用的报告,然后再慢慢地去调整。
5..确保你有“干净的”数据。
6.当有数据时,再去买BI软件。
7.培训员工
三、BI数据仓库建模的方法
1.围绕业务情况建模:业务需求是基础,数据仓库的数据组织是面向主题的,面向业务分析的主题领域的,而不是面向报表的,比如常见的销售分析、合同尾款分析、客户关系分析等等。
2.保证数据的一致性:要保证数据之间逻辑关系的正确性和完整性。数据仓库要实现对数据的集成与数据的同构性和数据的相对稳定,为实现应用而进行实时读写操作。
3.使用调度:数据仓库要有能反映历史变化与及时准确的数据处理能力,所以BI建模增量更新时必须使用调度,即对事实数据表进行增量更新处理。在使用调度前要考虑到实际的数据量,明确数据多久更新一次。数据量大的可以每天更新一次,那么数据可以按天抽取,或者采用定时增量更新;变化不大的可以一周或是更久。如果有缓慢变化维度情况,调度时需要考虑到维度表更新情况,在更新事实数据表之前要先更新维度表。
4.需求与现实的平衡:依据业务需求提供用户可接受BI方案,在进行BI建模时需要不断在用户需求和数据源事实之间进行平衡,不仅设计人员自身需要平衡,企业业务人员也需要面对这样的现实。
四、BI工具推荐
在大数据时代,各类BI工具软件如雨后春笋,每一款软件都有其自身的优势与特色。例如亿信BI,这款工具是进行BI数据处理、图表相关、分析钻取、管理驾驶舱、构建BI架构、移动端支持的著名易上手且功能强大的工具。希望企业能够寻找到适合自身使用的、直观而便捷的商业智能工具,从而能够帮助做出正确的决策。
商场如战场,在竞争激烈的商战中,如何降低经营风险,如何及时正确获取完整的信息,如何使管理策略得到贯彻与保障,如何建立科学的评价分析体系等问题,是企业决策者们最关心的问题。合理利用商业智能BI,能让企业赢在前端!
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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