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BI大数据分析系统解读

|亿信华辰大数据知识库2022-09-22

BI大数据分析系统解读

大数据的重要性日益突出,对于大数据的应用也在逐步加深,对于很多科技公司而言,掌握BI大数据分析系统开发的前沿,就等于拥有了整个大数据分析市场,过往追求的是大数据分析最终的结果,现如今,分析的快慢,准确性作为了数据分析的重点。

大数据的重要性日益突出,对于大数据的应用也在逐步加深,对于很多科技公司而言,掌握BI大数据分析系统开发的前沿,就等于拥有了整个大数据分析市场,过往追求的是大数据分析最终的结果,现如今,分析的快慢,准确性作为了数据分析的重点。什么是BI大数据分析系统,BI大数据分析系统又包含哪些功能模块,下面我将展开说明。


一、BI大数据分析系统的概念

BI是Business Intelligence的简称,也称为商业智能。BI分析系统是一种自动化的数据管理系统。通过多维分析和仪表盘的结合,可以快速获取数据,让决策者知道哪些项目有问题,哪些原因。


二、BI分析系统的优点
1、上手简单,操作方便
BI分析系统可以通过多种交互方式,让业务自己进行各种分析,无需写SQL,直接拖拽分析;对于一些常用的监控项目或指标,可以在系统中建立,后续自动更新,大大降低了数据分析的门槛。
2、降低业务和分析的沟通成本
随着门槛的降低,分析系统可以让许多企业自己使用;这无疑降低了企业与分析之间的巨大沟通成本,企业创建的分析报告也更具针对性和价值。
3、提高数据分析效率

BI分析系统可以流程化大量的数据处理过程,大大提高了数据分析的效率。有了这个系统,可以节省业务和分析师的数据处理过程;如果技术支持好,数据可以实时分析。比如这里刚做了一个页面上线,分析系统上马上就能看到最新的访问数据。


三、BI数据分析系统存在的意义及价值
很多人初步认识商务智能,以为是数据管理工具。其实不然,BI数据分析系统是数据整理、信息管理到决策支持多方位服务。在企业发展中,企业的规模越来越庞大、组织越来越复杂,市场更加多变、竞争更加激烈,如何做出正确、明智、及时的大小决策,对组织的兴衰存亡影响越来越大。所以,企业需要的是在BI的数据海洋中提取对决策过程有参考价值的信息,从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化。归根结底来说,BI数据分析系统最终的意义是决策支持系统。
1、业务方面
1)帮助企业改善市场营销决策,如把广告放在适当的Web页面上。
2)优化页面及业务流程设计,提高流量转化率。
3)帮助企业更好地根据客户的兴趣来安排内容。
4)帮助企业对客户群进行细分,针对不同客户制定个性化的促销策略等。
2、技术方面
可以合理修改网站结构及适度分配资源,构建后台服务器群组,比如:
1)辅助改进网络的拓扑设计,提高性能;
2)在有高度相关性的节点之间安排快速有效的访问路径;

3)帮助企业更好地设计网站主页和安排网页内容。


四、BI数据分析系统功能模块
1、数据源
对于如今的数据生态环境而言,需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序,批量上传或feed等方面,对数据源的把控,决定着数据分析系统的数据采集。
2、数据采集
数据采集,顾名思义便是获取数据,数据采集的渠道是多方面的,渠道的选择决定着数据的丰富性,同时也决定着分析数据的根本。因此,数据采集的多少直接影响最终结果的准确度。
3、存储数据
采集后的数据,经过系统的清洗,分类,将储存在系统的数据库中,为了便于数据分析时的提取,在数据分析系统中有专门的模块负责,保证数据提取的及时性。
4、数据处理和分析
数据分析系统的主要功能,便依附在对于数据的处理上,数据处理与分析的快慢,是检验数据分析系统功能的重要指标,数据分析系统得出数据分析的最终结果。用于最终决策的指引。
5、数据展示
数据分析的好坏,不仅与分析结果有关,同时一个重要的因素便是数据展示的形式,如今大多采用数据可视化的表现形式,将分析的结果以视觉的角度展现在用户面前,达到最终的作用。
五、亿信ABI
亿信ABI是一款企业级BI工具,它融合从数据填报、数据处理与建模、指标管理、数据分析、挖掘与AI应用等核心功能,实现多维度的数据分析应用,让数据发挥价值,驱动业务运营。
1、数据处理,提升数据质量
亿信ABI内置可视化ETL工具,提供丰富的数据处理组件,如:输入输出组件、转换组件、流程组件、统计组件、数仓组件、脚本组件、大数据组件等。实现数据清洗、转化、同步,构建数据模型,提升数据质量。
2、数据融合,打破数据孤岛
将OA、ERP、CRM等业务系统数据打通,建立统一的数据标准,消除数据口径不一致,实现数据融合,打破企业信息化过程中的数据孤岛。
3、分析与挖掘,展现数据价值
亿信ABI提供挖掘预测分析、大数据量分析。同时支持钻取、领导驾驶舱、3D可视化、大屏分析、报告分析、等多种分析方式,全方位强化分析能力,深度挖掘数据背后的价值。用户不需要太多专业的数据处理知识、统计学知识、算法知识就可以低门槛的获得更多、更全、更准确、更深入的数据分析结果,洞察数据关联,实现数据挖掘,辅助决策支持。
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