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企业选择BI工具时要注意的4大问题
2019-12-18

许多企业在寻找商业智能解决方案(BI)时,对实际的需求和目的不是很明确,因此对方案的选择出现偏差,今天小编给大家介绍一下在选择智能解决方案时应该注意的问题。

 

智能分析工具分为两种:端到端的解决方案和仅仅是前端的解决方案。端到端的解决方案由前端和后端组成,后端基本上具备处理所有数据的工具和算法,前端用以创建数据可视化和仪表板报告的展示。
 

 

我们先从最基础的开始了解,首先什么是数据可视化?数据可视化是通过将数据转换成可视化的展示来帮助人们更直观地理解趋势、变化、业务洞察等的过程。表现形式有很多种,比如饼图、柱形图、折线图、雷达图、气泡图等。

 

虽然所有人都希望数据可以很便捷的进行可视化,但是仅仅从公司平台上获得的数据是很难获得真正的数据洞察的。从“商业智能可视化工具”这个名字上您就可以想象出,这类工具没有涉及到初始阶段的数据采集和数据整合阶段,这意味着用户需要首先建立自己的数据库。

 

在企业需求方面,数据分析和可视化展示这两种需求区别还是很大的。可视化虽然很重要,但不能仅仅是商业智能软件的唯一组成部分。

 

Ø 数据背后是大量的准备工作

 

仪表板看起来很简单,大多数用户就会想当然的以为,分析报告中用到的数据的整理、数据清洗等工作会在系统后台自动处理。实际上,如果数据质量很低或者数据分散在各个平台上,我们是需要花费大量的甚至达到80%的时间在数据处理上,数据的处理和整合仅仅是数据分析的开始。

 

为了进行有效的分析,我们需要将所有数据放在同一个数据库中,以获得更加全面的数据洞察,而且还希望数据可以进行修改和实时更新,然而从目前的商业环境来看,这并不是件容易的事情。

 

由于公司的数据都分散在不同的地方,数据源有本地文件、CRM平台、销售平台等等,来源不同,业务形态不同,势必会导致数据的时效性和正确性。

 

如果分析工具缺少后端的数据自动更新和清洗的过程,人们将花费很多的时间来处理数据,生成数据报告,每当数据有变更时,您将会重复以上动作,甚至还需要花钱买其他的工具来做辅助。此时,人们还无法投入更多的精力用来数据洞察,发现真正有价值的信息。
 

 

Ø 实时更新和共同协作才能减少错误

 

对企业有用的分析工具必须具备数据实时更新的功能,此处有个弊端,通常这种更新都是由企业的IT部门或某个部门来操作,无法与数据的真正使用者进行实时的协作,沟通滞后,导致数据信息的不对称。使用数据的用户越多,导致的错误也就越大。

 

智能分析工具应该具有多人协作功能,而且可以随时更改数据。通过端到端的解决方案,将分散的数据集中到一个数据库中的好处是,数据可以任何方式进行处理,任何一个用户查询到的数据都是最新版本的。

 

Ø 自动计算很重要,省时省力

 

一旦把所有数据都放在一个地方,分析就会涉及到一系列复杂的数据运算。使用Excel可以满足部分的运算需求,但麻烦的是,每次运算前都要做很多的准备工作,如果要进行更深入的分析的话,就要同时计算多个公式。比如,要计算每月的平均销售总额,您需要计算所有已售商品的销售总额和平均值。

 

可视化工具专注于报告中数据的展示而不是分析数据,因此会对每个公式的聚合数进行限制,为了能够更好的分析数据,必须在数据展示之前就得分别将总额和平均数进行单独计算,然后再做最后的计算。

 

通过端到端的可视化解决方案可以避免这种繁琐的过程,用户可以在多种来源的数据中创建复杂的计算模型,系统自动执行所有必要的预先计算,在做数据报告的时候可以直接跳过以上计算步骤。

 

Ø 炫酷的报告不是分析的最终目的

 

像其他技术的商业发展一样,数据分析和可视化正在跳出屏幕的限制,与新兴技术配合使用。

 

NLP(自然语言处理)为例。当您跟拥有NLP的机器人进行互动时,即使是第一次听到您的声音,它也能很好的理解您的问题并且给您答案。如果在微信或者facebook中设置这种聊天机器人,您会不会跟他们聊天呢?这可能听起来天方夜谭,也许未来就会实现!

 

如果您需要的仅仅是一份漂亮的分析报告,数据可视化分析工具可能适合您,如果您需要进行复杂的数据分析时,它们是无法满足的。只有通过端到端的智能可视化解决方案,结合后端强大的数据处理能力,不要因为美丽的外表而忽略了数据可视化的真正目的,清楚的认识到这一点,对企业来说至关重要。

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