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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。
文|亿信华辰大数据知识库2023-02-17
数字化转型已经成为国家重要战略之一,数据也成为了新型生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础,是数字经济深化发展的核心引擎。
易用性
易用性是决定企业能否持续使用BI工具的首要因素,因为BI工具面向的主要使用人群就是不懂技术的业务人员,想让技术小白用起来,易用性的重要性显而易见。稳定性
稳定性决定BI工具的运行速度和运行质量,现在稍微像样点的企业的数据每天都在40个G以上,所以能支撑大数据是对BI工具的关键要求。大部分公司会通过Hadoop、Spark等大数据架构,配上BI工具做数据层面的分析,搭建一整套大数据分析平台。功能
功能方面其实大差不差,但有几个核心功能是必须具备的,比如数据准备、数据处理、数据分析与可视化、平台监控、场景需求转换等。采购成本
采购的话,主要看下许可证的购买成本、实施成本、厂商服务费用以及产品的学习和使用成本等,但最后还是要回到对ROI的关注,也就是说你上BI真的能降本增效吗,这个问题一定要评估好后,再去想需要什么样的BI工具。BI厂商的能力
B端行业很明显的一点就是,厂商能力决定工具的优劣,BI行业也不例外。而在厂商这块,主要考虑品牌、服务、解决方案三个方面。