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商业智能BI的三个应用层次,你用到哪个层次?

BI商业智能 发布于 2020-11-24 18:13

经过几年的积累,大部分企事业单位已建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。系统运行一段时间后,必然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,只是一些无法看懂的 ...

经过几年的积累,大部分企事业单位已建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。系统运行一段时间后,必然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,只是一些无法看懂的天书。此时,如何把数据转化为信息,使得业务人员包括管理者能够充分掌握、利用这些信息,并且辅助决策,就是商业智能(即BI)主要解决的问题。


然而市面上打着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。


数据报表、数据分析、数据挖掘是BI的三个应用层面。那么,我们来看看,你的企业现在停留在哪个层次呢?


1、低端层次——数据报表:

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报表是企业管理的基本措施和途径,是企业的基本业务要求,也是实现BI战略的基础。报表可以帮助企业访问、格式化数据,并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据(财务、供应链、人力、运营等)全面呈现出来,再通过各种维度(看数据的角度)筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标,业务分析图表按照主题划分,图表之间存在一定的逻辑关系。


这个层次的报表分析就是呈现企业日常经营、业务的情况,让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知,其次解放了他们自己手工通过 EXCEL 通过各种函数做汇总分析、制图的工作。比如,财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等;销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等;采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。


在这个阶段系统价值就显得非常有限,数据的作用仅仅是从一个可视化的角度对业务做出了另一种形式的解读,用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。


2、中端层次——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。数据分析可以被分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。亿信华辰的企业级数据分析的BI工具亿信BI,可帮助企业快速搭建大型的综合数据分析平台,也能提供个性的可视化解决方案。

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商业智能 BI 是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。商业智能BI在这里体现的价值就是要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。


在这个层次中,可视化报表的分析是带着问题找问题的,通过一次或者多次的维度和指标图表构建,逐步形成了一种比较可靠的、固化的分析模型。这个阶段的用户不再是被动接受来自图表中反映的信息,而是通过异常数据来定位到背后的一个业务问题,数据和业务在这个层次开始有了联系,数据图表之间的逻辑性更强


3、高端层次——数据挖掘:


数据挖掘,它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般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。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、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。


数据挖掘阶段区别于第一层的全面数据呈现和第二层的异常分析和被动分析,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。

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亿信BI提供结构分析、相关分析、离散分析、弹性分析、TOPn、TOP%、聚类分析等统计分析方法,支持回归分析、ARMIA模型分析、时间序列平滑预测、季节变动预测等多种预测模型,除以上系统内置的数理统计挖掘方法,还支持用户自定义相关算法并固化使用。



结语:如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说,报表系统只是BI的低端实现。现在的企业,大部分已经进入了中端BI阶段,叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI,叫做数据挖掘。而我国的企业,大部分还停留在报表阶段。相信未来几年的趋势是:越来越多的企业在数据报表的基础上,会进入数据分析与数据挖掘的领域。商业智能所带来的决策支持功能,会给企业带来越来越明显的效益。



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