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  • 创建:2006/11/28
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关键字:大数据 商业智能
大数据可视化在哪些行业应用最广泛?在过去的商业智能大多是处理报表、看关键绩效指标(KPI),这些商业智能非常不灵活。到了大数据时代,如果大数据的关联不充分,当老板问问题,回答的人没有准备好,就需要回去找IT部门,要信息做报告,来来往往的时间可能要花几个礼拜。
现在竞争激烈,大数据发展非常快,快速反应的平台十分关键 。所以从传统的制造业、高科技、做药、做汽车、零售、批发、政府、教育、金融、电信都需要用到可视化的大数据。
为什么要用可视化的大数据?企业以大数据为主导做决策,不仅是管理层,普通员工面对多样化的服务需求也要利用大数据来做判断。管理层平均要68%的时间找大数据来做决定。
所以需求强烈,其中的关键是,无论在哪个部门、哪个行业都需要大数据做分析,需要很全面的大数据。我们希望让企业每个员工都可以看到他需要看到的大数据,来制定他每天的工作安排,发现新的机会,支持他有想法跟老板讲。
没有大数据支持他的……
编辑 | 阅读全文(3452) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-12 17:11
关键字:BI BI软件 商业智能
BI软件行业的产业运行环境,对于中国本土的BI软件行业进行了一个重点分析,各大厂商的BI行业竞争格局重点在哪,您如果想更好的了解BI软件这个行业,那么下面请跟着本文来看看中国BI行业的发展趋势与基于企业作用。
去年,商业智能(BI)软件市场上,行业应用的深入发展成为各个厂商发展的重点。从市场竞争看,商业智能软件大致分为两类应用,决策支持应用与数据管理应用,前者应用重点是整合企业内部各系统应用,建立企业管理平台,面向企业决策者提供全面管理工具,这类应用广泛而实现相对简单目前在决策支持应用市场上,管理软件厂商众多,用友、金蝶、浪潮等软件厂商在为高端客户提供管理软件的同时,能够为其提供基于管理系统的决策支持系统。
说道这里我们要介绍下是商业智能对于企业到底有哪些好处
商业智能一直存在于企业的日常工作当中。比如对数据的简单整理、对报表的分析、通过这些分析做出未来若干时间内的工作规划等,这些都是商业智能的……
编辑 | 阅读全文(3278) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-11 15:20
关键字:BI BI工具
当今社会飞速发展,BI逐渐普及,企业数据如大海之水茫茫之多,数字已经成为企业的一种新型货币,如何将这种货币增值成为企业发展的关键。
何谓大数据?定义中常常提到的四个V(volume、velocity、variety、value);从最直观的角度,大数据不仅体量大,关键还是要对其进行管理,产生价值才是我们谈及大数据的目的。
商业智能分析与BI工具:使数据更有序
数据分析和BI如今已经成为很多企业的基本需求,奥威的Power-BI软件就是一款颇为方便的分析预测软件。借助Power-BI,可以提供基于分析的决策,让企业如虎添翼,随需提供分析功能,并为更大范围的人群提供支持,通过对包括传输中的数据和静态数据在内的所有数据进行分析,加快创新速度,推动创新并解决业务难题。Power-BI作为一款易于使用的预测分析软件,通过随需提供分析功能,为奥威大数据分析提供了可靠的保障。
互联网商业智能
物联网的发展一方面是……
编辑 | 阅读全文(4079) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-8 16:26
现在,大量的企业用户迫切要求进行交互式数据分析,希望通过BI软件进行深度分析获取数据洞察力。对于商业智能工具的研发者来说,如何让BI变得越来越大众化,以及跳脱以组织为单位的固态化范畴,让企业员工能够在日常生活中从中受益,将是满足与开发市场深度需求的重要一环,已成为新一代BI产品理应具有的标配功能。
商业智能被认为是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合,是从大量数据中钻取信息与知识的过程。当企业实现信息化普及并积累了大量的数据,如何利用数据资产对企业运营进行有效决策,成为了BI市场最大的需求,也让其成为帮助企业洞察自身成功的“利器”。 有分析人士指出,随着中国经济的蓬勃发展,2016年,国内BI市场或将迎来一场基础性的大变革。
无独有偶,据业内消息人士透露,近期,中国用户群BI厂商通即将发布一款基于移动端的BI产品,其不但能实现用户随时随地获取对所需业务数据的分析与展现,继而完成独立的分……
编辑 | 阅读全文(3875) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-7 17:6
关键字:BI BI环境
BI环境和房屋存在着一些共同点。当你打算盖一座房子,你要首先考虑盖房目的:一个住的地方,一个工作的地方,养育孩子的地方,一个可以和相爱的人慢慢变老的地方。了解了这些,你再将建筑风格,大小和房间类型列出一个清单。
如果你跳过架构师这一步而直接让建筑工人建造房屋,那将会发生什么?房子可能不满足建筑规范,布局将十分尴尬,风格不具有吸引力。建筑工人为了找到你真正想要的房子类型,可能会花费更长的时间。与此同时,你甚至不知道你想要什么。
就像没有蓝图的房子一样,许多企业BI环境没有享受到体系结构框架的好处。它只是一个由以下部分组成大杂烩: 除了企业BI环境,还存在许多特定于应用的报表环境。业务人员将根据他们正试图分析的部分,被迫在这些环境之间切换。
各种为BI创建的数据库会存在于应用环境之外,它们在不同时间被不同团队以不同的目的创建。这些数据库可能称为数据仓库(DW)、数据集市、可操作性数据存储、存储库……
编辑 | 阅读全文(4219) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-6 17:2
关键字:商业智能 大数据
随着时代发展,信息产业的高速进步,商业智能普及到公司企业,人与人、人与物乃至于物与物之间的信息交流变得越来越简单,越来越密切。数据究竟有多大,据IDC(国际数据公司)的监测统计,早在2011年全球数据总量就已经达到了1.8ZB(1ZB等于1万亿GB,也就是相当于18亿个1TB的硬盘),按照当年的推算这个值截止到2015年应该已经增长了4倍。
信息技术在拉进交流距离的同时也大幅降低了社会生活中的交流成本,而数据作为现代社会最为重要的信息载体,也得到了爆发性的增长。当今世界是一个充斥着“无穷大”数据信息的世界, 我们生活在“大数据时代”。
如今,不仅越来越多的企业开始认识到大数据的重要性,政府也在积极鼓励推动大数据产业的发展。李克强总理就曾有过“数据是基础性资源,也是重要生产力”的发言,在整个社会已经高度认可数据价值的今天,数据分析已经成为混迹职场必备的基础技能之一,而商业智能是数据分析在商业领域……
编辑 | 阅读全文(4589) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-5 17:38
关键字:BI BI软件
在Power-BI软件中,如希望在手机移动端浏览该报表时“销售收入仪表盘”排在第一个,只需要在“常规”菜单下的“排序”输入框中输入1即可。这样可以保障该仪表盘无论在该报表的哪个位置,都可以在手机移动端浏览排在第一个。
  
  方法:属性--常规--排序  ,控件在移动端的排序是根据这个来的
  
  注意:这里输入的都是按照字符来排序的,例如1、2、3、11,顺序就是1、11、2、3
  
  
  
  假如说你并没有在在“常规”菜单下的“排序”输入框中输入“1”,那BI软件……
编辑 | 阅读全文(5230) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-1 16:15
关键字:商业智能 BI
商业智能对于一个企业来说,能否利用好BI软件的能力优势,为自己企业创造更多财富,可以说明提高公司管理人员对于BI/绩效管理工具运用的熟练程度。企业团队由来自业务、IT、信息等部门的人员组成,负责协商制定公司商业智能战略以及对整个组织的规范要求。组建企业是企业迈出的重要一步,不可轻视。期望在BI/绩效管理的运用方面达到战略水平的企业,必须思考企业所带来的收益。
把这些团队成员组织在一起,无论其是否直接向企业汇报工作,他们都可以完成以下任务:制定公司的BI远景规划;制定实施BI与绩效管理所必须遵循的标准;监督并管理相关项目的资金;向BI与绩效管理技术的最终用户提供培训;指导公司范围内的数据采集和数据管理。
1.动态规划企业。这一点最为重要。支持商业智能与绩效管理工具的应用,就需要时刻关注公司的业务、人员、流程、服务和技术(包括应用程序和基础设施)。而这几点全都是建立在公司的企业经营目标基础之上的,……
编辑 | 阅读全文(3722) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-3-31 17:32

2016-3-30 17:19 | BI系统应用校园数据

关键字:商业智能 BI系统
什么是BI,如何实施商业智能校园BI系统呢,商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出,加特纳集团将商业智能定义为:商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。
商业智能项目的实施步骤可分为:
需求分析,数据仓库建模,数据抽取,建立商业智能分析报表,用户培训和数据模拟测试,系统改进和完善。
其实这些实施步骤里涉及技术的好的商业智能厂家都会帮你完成,你只需要明确自己的需求,接受培训后在搭建好的系统上建表就可以了,后期的维护也是厂商负责的。
经过多年的信息化时代建设,许多学校已经建立了相对成熟的业务系统,……
编辑 | 阅读全文(4544) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-3-30 17:19
近几年来,大数据可谓声名鹊起,引起各行业普遍关注,俨然成为新的经济推动力和重要的生产资料。然而,很多企业在实践中发现要真正让大数据技术落地面临很多困难,甚至想借鉴一下大数据的成功案例时,却发现真正成功的案例并不多,已有的也大多集中在营销领域特别是基于互联网的营销,传统企业的成功案例乏善可陈。问题到底出在哪里?
“这是新技术落地的正常过程。”a公司首席技术顾问叶总这样告诉记者,大数据发展如果用一个波浪式的图来形容,现在还处于第一个峰顶,必须经过低谷再升起,几轮反复。这期间,大家会看到各种大数据真实的案例,不管是成功的还是失败的都会给我们启示。
叶总是一位非常资深的技术专家,在数据治理、数据集成和数据质量领域积累了丰富的经验,对于数据利用和价值发掘有着更为直接的体验。叶总认为,只要尝试了就不一定是完全失败,就如数据仓库建设,几年前很多报告显示80%的项目失败,但仔细分析后发现,只是没有达到预期价值……
编辑 | 阅读全文(4607) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-3-29 16:19
关键字:Power-BI 酒店行业
      对于酒店行业来说,房务是最主要的业务,特别是经济型酒店,房务基本上就是所有的业务。那么针对房务的分析,就尤其重要。房务分析主要有以下几个重要的指标与维度:

  总消费:即与房务相关的消费金额,一般包括房租、小商品、其他服务费等;

  房租消费:这当然是最核心的收入来源;

  出租率:=酒店出租的房间数/酒店可出租房间总数,其中对于可出租房间总数要扣除自用房或维修房等。

  平均房价:=(客房房租收入/出租客房数)*100%

  RevPar(Revenue Per Available Room,即:每间可供出租客房收入),它是酒店经营业绩衡量和分析的基础。反映的是以每间客房为基础所产生的客房收入,因此能够衡量酒店客房库存管理的成功与否。不可否认的是,酒店经营管理者的目标就是要通过客房出租率和平均房价的提高来实现RevPar的最大化,因为客房收入在酒店经营的总……
编辑 | 阅读全文(4591) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-3-28 17:39
完整的成功的BI项目,不仅仅是应用了BI工具软件,还要具备完善的BI服务体系,才能称之为真正成功的商业智能项目。BI是分析型系统,利用BI分析的结果给企业带来商业价值才是BI系统实施成功的重要标志。
目前了解国内零售、电信、金融等行业已经有部分企业实施了BI项目,但真正能实现应用分析功能的确是少数。根据专业BI实施服务公司北京汉端科技有限公司技术总监表示:目前国内BI的实际应用水平主要停留在基本的数据整合阶段和统计分析,真正实现深度分析的应用极少。
事实上,国内一些实施过BI项目的零售行业运营商正在重新招标他们的BI项目。虽然实施起来不容易,但当企业用户真正意识到BI已经到了能够发挥作用的时候,还是毅然决然继续漫漫BI之路。
也许不能臆断这些处于初级阶段的BI应用都是失败的,但如果长期停留在该阶段,而没有相关的后期规划,那只能承认自己是失败的。比如在美国,BI项目的成功率也仅为20%。实施BI项……
编辑 | 阅读全文(6653) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-3-25 17:42
在很长一段时间里,BI产品“获得数据”意味着获得报告。在大数据时代,BI用户希望从多个来源获得异步数据,这样他们就不需要刷新任何东西,就好像浏览器和移动设备上运行的其他各种东西。借此,我们来简单了解一下BI产品右后发展的方向会有哪几种趋势
第一、商业智能预测分析得以普遍应用
传统的数据分析工具或是传统的BI其实仍然停留于对已有数据的展示,汇总,过滤,钻取等一系列操作,得出的结论也是过去完成时或是现在进行时。未来,随着数据挖掘技术算法的精进,商业智能将真正实现预测分析,为企业决策提供前瞻性数据支持。
第二、易用性加强,业务人员做分析
商业智能易用性的提高是商业智能发展的必然趋势,而这一趋势也将改变商业智能分析人员的组成结构,由传统的IT信息人员做分析转化为业务人员自主分析,更快地去响应变化的需求,节省大量沟通时间。
第三、注重移动商业智能工具
在移动互联时代,不能使用移动端获取信息的是落伍者;而在后移动……
编辑 | 阅读全文(5436) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-3-24 17:42
如今,各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此,为什么还要使用上一代商业智能(BI)工具来进行大数据分析呢?在为企业选择BI工具时不要将数据提取出来,做成数据集市和数据立方,因为“提取”就意味着转移。
记住了,安全即服务。
扁平化会毁掉原始结构中所表达的重要关系。用户希望和可视元素进行交互,得到他们正在寻找的答案,而不是对你已经提供给他们的结果进行交叉过滤。创造数据的人很多,但利用数据的人却很少。
第一条:不要转移大数据
转移大数据代价高昂:毕竟,大数据很“大”,如果打包转移,负担太重。不要将数据提取出来,做成数据集市和数据立方,因为“提取”就意味着转移,会在维护、网络性能附加处理器方面造成纷乱庞杂的问题,出现两个逻辑上相同的备份。让BI深入更底层运行数据就是大数据萌发的最初动力。
第二条:不要偷盗!或者说不要违反企业安全政策
安全并非可有可无。不幸的是,数据泄露事件频繁发生,这表明实……
编辑 | 阅读全文(4610) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-3-23 17:39
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