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如何选择BI工具?

|亿信华辰大数据知识库2022-11-14

如何选择BI工具?

在这个信息爆炸式增长的时代,挖掘数据的潜在价值显得尤为重要。而越来越多的人将目光聚集于商业智能领域——BI(Business Intelligence),通过数据分析软件对来自不同的数据源进行统一的处理和管理,并通过灵活的展示方式,辅助企业进行决策。BI市场需求日益旺盛,各种BI厂商也如雨后春笋一般不断涌现,竞争日益激烈,但也同时加速了国内BI技术的发展与成熟。

在这个信息爆炸式增长的时代,挖掘数据的潜在价值显得尤为重要。而越来越多的人将目光聚集于商业智能领域——BI(Business Intelligence),通过数据分析软件对来自不同的数据源进行统一的处理和管理,并通过灵活的展示方式,辅助企业进行决策。BI市场需求日益旺盛,各种BI厂商也如雨后春笋一般不断涌现,竞争日益激烈,但也同时加速了国内BI技术的发展与成熟。
在没认清具体状况之前,企业当然不能一言不合就上商业智能(BI),而且选择BI工具也是一件简单的事。迷失在众多BI工具中也不罕见。那如何在如此多的BI工具中选择最适合自己企业的呢?

 一、为什么BI如此重要?
1、深入分析问题,提高决策质量
企业决策者可以根据BI提供的钻取功能追溯数据结果,使问题的分析不止于表面结果,发现数据中包含的机会:如何以更低的成本、更快的速度和更高的质量完成任务。
2、数据挖掘预测,帮助企业进行风险预警
BI系统的预测功能使企业看问题更长远,决策更具前瞻性。BI将根据积累的大数据进行挖掘,获得数据之间潜在的规律或趋势,然后进行下一步预测,帮助企业进行风险预警。
3、整合大量零散的数据,从整体上分析问题。
BI可以整合大量分散的企业数据,从整体上分析问题,提供全局视图,让企业决策者更全面地看待问题,从而减少决策失误的发生。

 二、如何选择BI工具?

1、数据处理能力
大数据时代,客户对数据处理能力的要求更高,希望能很快看到数据分析结果。亿信华辰的亿信BI能迅速反馈客户需求,实现从千万到百亿级数据分析的秒级响应,从而允许用户根据分析结果逐渐深入,实现探索性数据分析,支撑更多分析维度和更大的数据范围内的价值提炼。
2、系统扩展性和可靠性
企业数据量较小时,用单机存储和分析就可以,随着数据量的增大,单机扩展为多机,需要实现系统的线性扩展,并保持良好的系统稳定性。
3、场景需求转换能力
用户的需求不可能是一成不变的,如何在用户的需求发生变化时,能够灵活迅速地改变场景,也成了BI工具是否真正适用企业的重要衡量标准。客户业务场景不断增加,业务复杂度持续增强,需要BI数据分析产品能够适应各种场景的业务需求,并以很好的可视化方式展现。不管是税务、金融、卫生,还是地产、电力、制造等行业,亿信华辰合作客户超过7000+,覆盖100多个细分行业,可以非常好的通过亿信BI满足不同业务场景的数据可视化。
4、数据分析能力
具有强大数据分析能力的BI工具能够轻松处理海量数据,串联不同业务系统,破除数据孤岛,并且,操作简单易上手。
5、数据可视化能力
可视化高的BI工具需要满足两点——能降低数据分析门槛、可视化效果直观优良。国内BI工具可视化做的比较好的比如亿信ABI,通过强大丰富的可视化组件呈现出特殊的视觉效果,具有很高的可交互性,BI工具的颜值也是相当重要的。
6、数据管控能力
BI工具中的数据是企业的生命,数据管控能力决定BI工具的应用范围和深度。例如亿信ABI提供精准的企业级数据权限管控方案,管理员可以高效便捷的进行权限配置,放心大胆的交付给分析人员相关数据,无需担心隐私数据泄露。
7、服务
很多人都将关注重点放在了产品能力上,而忽视了服务的重要性,一旦BI工具在使用中出现问题,如果服务得不到保证,那么企业就需要再投入成本进行后期维护,这个过程将是及其困难和繁重的。
例如一些企业使用了国外的BI工具,但是国外BI厂商很少有在中国建立服务点。服务体系健全的BI厂商会考虑客户的需求响应问题,例如亿信华辰利用服务网点遍布全国的优势,建立了本地化服务、快速响应机制、三天问题解决机制等一系列标准化、精细化的服务体系。
8、性价比
BI工具选型还有一个需要考量的标准就是性价比,对于企业来说保证以上三点的前提下,性价比一定是越高越好,而性价比也需要从成本和价格两个方面来看。
成本:主要是学习能力、使用成本,例如亿信ABI这种极易上手,对于完全没有接触的业务人员,也能够在短时间内快速掌握的BI工具,选型时要着重考虑。
价格:价格是否在企业的预算之内?或者企业是否愿意超出预算来接受BI工具产品?
综合来看,以亿信ABI为首的国产轻便式BI因其优势的性价比,受到了越来越多国内企业的青睐。
三、关于亿信ABI
亿信ABI一站式数据分析平台是亿信华辰历经十六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。

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