首页 亿信华辰大数据知识库 商业智能BI应用的三个层次:报表、分析、挖掘

商业智能BI应用的三个层次:报表、分析、挖掘

|亿信华辰大数据知识库2021-12-24

经过几年的积累,大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP和OA等基础信息化系统。

    这些系统的统一特点是:业务人员或者用户对数据库进行大量的增加、修改和删除等操作,即联机事务处理( Online Transaction Process,OLTP)。系统运行了一段时间以后,必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但是,在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说,只是一堆难以理解的数字。此时,如何把数据转化为业务人员以及管理者能够看懂的有用信息,充分掌握、利用这些信息,并且辅助决策,就是商业智能(BI)要解决的主要问题。

    商业智能的实现有三个层次:数据报表、数据分析和数据挖掘。


数据报表

    报表系统是BI的低端实现。用于把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息。报表可以帮助用户进行简单的数据处理,告诉企业到底发生了什么,是企业管理的基本措施和途径,也是实施商业智能BI战略的基础。传统的报表系统技术上已经相当成熟,比如Excei、水晶报表和Reponing Service等都已经被广泛使用。但是,随着数据的增多,需求的提高,传统报表系统面临的挑战也越来越多:
    1、数据太多,信息太少。 
    2、难以交互分析。 
    3、难以挖掘出潜在的规则。
    4、难以追溯历史,形成数据孤岛。

    随着时代的发展,传统报表系统难以满足日益增长的业务需求,企业期待着新的技术。数据分析和数据挖掘的时代正在来临。然而,数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值,并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势,并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。


数据分析

    数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。先通过第一层的报表呈现,将很多业务运营情况直观的反映出来,让用户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况,然后对这些异常数据进行有目的的分析,通过相关联的维度、指标使用钻透、关联等分析方式探索出可能存在的原因。数据分析主要帮助企业从数据事实中挖掘潜在的规律,最大化地发现数据价值。该阶段主要让企业及时感知当下发生的事件,以及探索其发生的原因。因此,需要运用大数据技术手段,传统业务系统中获取的各类数据进行实时采集和清洗,建立多层次的数学模型分析体系,进行多角度的解读。


数据挖掘

    数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程,重点是找到相关性和模式分析。它可以帮助企业预知未来发生的事情,预测和评估风险。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、经验法则和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它是一种更深层次的业务数据的主动设计和探索分析。这层分析的提出更加深入业务,围绕一个一个业务分析场景展开,对业务的认知要足够深。

关于亿信华辰

    市面上打着BI的旗号,实际却只是单纯报表工具的产品不少,给人造成一种BI就是一种比EXCEL更现代一些的数据工具。亿信华辰作为国内最早的BI厂商,用自己的产品告诉用户,BI不是简单的数据工具,而是一套从数据整合、分析到辅助决策,完整的解决方案。
    亿信华辰是中国专业的智能数据产品与服务提供商,一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案,帮助企业实现数据驱动、数据智能,已积累了8000多家用户的服务和客户成功经验,为客户提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。
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