- 产品
- 产品解决方案
- 行业解决方案
- 案例
- 数据资产入表
- 赋能中心
- 伙伴
- 关于
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
查看详情
时间:2018-11-29来源:乔治劳顿浏览数:1019次
正如我们所知,自助式商务智能是数据孤岛可能消亡的驱动力。供应商可以解决数据治理和企业态度调整问题。数据驱动的公司发现,良好的自助式BI战略可以在数字化转型过程中发挥关键作用,并且是将不同的企业信息孤岛联系起来的关键。
从历史上看,不同的部门使用传统的报告方法从他们自己的孤岛中工作,这些方法不能提供整个组织中数据的端到端视图。例如,缺乏标准关键绩效指标(KPI),定义和集中数据仓库导致亚航的报告不准确。协调不同的筒仓或完全消除它们带来了许多挑战。其中最大的一个挑战是确定数据来源并全面标准化KPI。“启用自助服务BI需要合适的工具、经过认证的数据集和强大的数据治理策略,”亚航总裁表示。
快速访问驻留在各种内部业务应用程序和数据库中的信息是至关重要的。大量结构化和非结构化数据通常驻留在多个不连接的平台,应用程序,位置和设备中。内容服务平台制造商Nuxeo营销传播总监Matthew Meigs表示:“这会产生合规性和安全风险,并且只会让员工只能获得履行工作所需的一些信息。”
数据孤岛的拼凑解决方案可能会出现问题,尤其是对于从头开始创建新数据集成层的公司而言。传统上,整合数据孤岛以适应自助式BI策略需要剥离和替换现有系统,这可能需要高昂的实施成本。许多公司正在创建一个智能中间地带,使现代解决方案和遗留系统能够共存,而无需开展复杂的迁移项目。
航运供应链应用程序提供商Navis的IT副总裁Dave McCandless表示,员工对变革的抵制和经理对将数据迁移到新存储库的复杂性的看法是创建自助式BI战略的最大绊脚石。
McCandless说,他正在推动数据科学成为他公司以及客户的新研究实验室。这意味着向企业领导者出售创建数据实验室的价值,该数据实验室由主题专家组成,负责收集有关公司面临的最大挑战的信息。
IT服务管理提供商ASG Technologies的产品营销副总裁Rob Perry解释说,许多组织不提供跨业务部门共享信息的激励措施,“这些部门通常只有非常有限的预算用于与其他业务部门合作”。“跨部门共享信息不是优先事项,特别是考虑到管理人员没有衡量其他业务部门的表现。”
Perry建议管理人员专注于可以改善自助服务BI的数据共享,而不是消除数据孤岛。他建议从上到下开展工作-发布授权,鼓励甚至通过新的激励措施进行信息共享。他补充说,另一种方法是雇用一名指导和预算的首席数据官,将业务部门联合起来,包括建立跨职能团队来管理数据域。
自助式BI策略可以更容易地探索更广泛的分析因为它超出了正常的分析过程。这种分析通常太小而不能自动化,可以帮助指导某些业务决策。自助式商业智能有时跨越了采用和治理之间的微妙界限。业务用户希望他们的工具直观且易于使用,同时满足IT对安全性,治理和可伸缩性的关注。
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