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  • 创建:2006/11/28
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关键字:商业智能
 
      商业智能BI系统能给企业解决难题?什么样的企业会遇到难题,需要商业智能BI去解决呢?它能解决得了吗?今天咱们来分析下商业智能BI系统如何解决企业所遇到的难题。 
      在日常的数据处理过程中,商业智能不仅要对数据进行分类和清洗,对于各系统中的数据所表达的信息内容也要进行整齐的划分,以保证其具有一致性。而在不同的数据系统中,所存在的信息链条有所不同,逻辑性也会有一些差别,所以,商业智能的基础内容,就是对这些繁杂的数据信息进行更为妥善的处理。
      而企业在商业智能应用的过程中遇到的难题会有哪些呢? 
      第一、数据的处理
      现在是……
编辑 | 阅读全文(9041) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-6-15 13:53
关键字:商业智能
 
      商业智能BI系统能给企业解决难题?什么样的企业会遇到难题,需要商业智能BI去解决呢?它能解决得了吗?今天咱们来分析下商业智能BI系统如何解决企业所遇到的难题。 
      在日常的数据处理过程中,商业智能不仅要对数据进行分类和清洗,对于各系统中的数据所表达的信息内容也要进行整齐的划分,以保证其具有一致性。而在不同的数据系统中,所存在的信息链条有所不同,逻辑性也会有一些差别,所以,商业智能的基础内容,就是对这些繁杂的数据信息进行更为妥善的处理。
      而企业在商业智能应用的过程中遇到的难题会有哪些呢? 
      第一、数据的处理
      现在是……
编辑 | 阅读全文(6714) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-6-15 13:52
商业智能(BI)的品质与商业智能(BI)投资回报率(ROI)是不同的概念。一个商业智能(BI)项目或系统是设计来提供特定的信息。在大多数情况下,BI系统的品质是对商业智能项目的结果的基于企业IT方面的评估。
对商业智能(BI)的资源承诺做出更好的决策。商业智能(BI)项目的相对价值在项目开发之前就可以确定。机会成本和风险可以预先评估。
在战略和战术层面改善管理规划。有关法律和法规的要求可以更容易进行评估和计划,并可以降低相关的风险。
激励更好的决策制定。
通过对结果的更好理解提升商业智能(BI)和商业智能(BI)项目的质量。我们将能够把结果反馈到商业智能(BI)设计、开发和使用流程中。通过对商业智能(BI)的整合和信息交流的意识的增强,企业的文化得以发展和提高。
为企业员工提供激励和支持。进行这样的审计将传递一种信息,表明企业关心,尊重他们的意见,并且欢迎新的创意。
通过重视和相关的教育,培训和意识培……
编辑 | 阅读全文(3196) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-5-9 17:44

2016-5-6 17:29 | 什么是Speed-BI云平台

大数据概念的兴起,人们越来越认识到数据的价值。我们每天都在和数据打交道,但充分挖掘数据的价值,却总显得有些力不从心。企业当中,普遍存在一种情况,那就是“用报表的不做报表,做报表的不用报表”。既然我们做报表是为管理决策者服务的,那么,我们怎么样才能让我们的工作变得更有价值呢?很简单,就是通过有效的工具帮助管理决策者充分挖掘数据的价值。要充分挖掘数据的价值,就要解决三个问题:

    (Speed-BI云平台正在公测中,欢迎大家体验。访问地址:http://speedbi.cn 支持IE(建议IE8以上)Edge,Chrome,Firefox,Safari……
编辑 | 阅读全文(4294) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-5-6 17:29
数据分析的关键,首先是要有数据进行透视分析。大家一般在使用EXCEL透视表进行数据分析时,会通过某个系统,导出类似下图的数据底稿,然后在此基础上进行各种维度的变换与指标的改变。奥威思必得也有一个类似透视表的核心部件——数据集构建器,它为了满足多变的数据分析需求,它具备强大的功能。下面,我们来通过一个应用案例来认识一下它吧。Speed-BI云平台公测地址:http://speedbi.cn

  我们通过连续的操作,希望能回答下面一系列的问题:

  1.        销售额是多少?销量是多少?

  2.        各门店的销售情况是怎么样的?

  3.        2010年各门店的销售情况是……
编辑 | 阅读全文(5517) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-29 16:21
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。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工具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。
一个BI系统可以简单地看成由三个部分组成:数据源到数据仓库(或数据集市),再到前端展现。但实际上它涉及的技术环境非常之多,包括ETL、数据仓库、OLAP(联机分析处理)、前端展现、模型设计等,相关的软件产品和工具有很多种,而每个工具之间的连接都存在相当的二次开发工作,这恰恰是容易被用户忽视的地方。
业界人士透露,实际上一些大型BI项目实施服务提供商只是扮演总承包商的角色,这些二次开发项目有很多都是外包给合作伙伴,甚至有些承包商并不把二次开发外包的实情告诉用户,只是在用户管得严的时候采用自己的开发队伍。不管是承包商自己节省了成本,还是它帮用户节省了成本,这样的……
编辑 | 阅读全文(3229) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-28 17:13
关键字:BI厂商 大数据
有BI专家评价“大数据是个相对的概念,是新瓶装旧酒。”认为,传说的大数据处理方式,只不过是为赶时髦,在既有的方案上包装了一下,新瓶装旧酒。海量数据时代并没有给多少企业带来革命性的变化
首先,处理并分析非结构化数据是难点:不论是大交互数据还是大交易数据,处理并分析非结构化数据,是BI业内,甚至是大数据处理,一直面临的难点。很多推BI产品的厂商,其技术能力达不到大数据所要求的高度。
其次,BI的价值度无法衡量:大数据的确会有价值,但这个价值有多大,没办法准确衡量。从某些大数据中会挖掘出新的价值,但这个价值只是附加价值,是一个想象的空间。就比如沙漠里可能有金子,但并不是说沙漠中一定就能挖出金子。
最后,企业意愿不强:现在很多的企业做的BI,并没有完全体现智能,最多只是将已有的数据使用报表进行呈现,开发的报表也很简单,大部分用户还没有希望从开发的BI系统中,发掘更多价值的意识。
&……
编辑 | 阅读全文(2662) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-27 16:2
当大数据,BI与云计算、商业智能移动应用与社交网络,风靡一世,成为现在信息技术领域最时髦的词汇,各大BI厂商开始极力推崇大数据理念。于是,众厂商蜂拥而至,抢夺大数据市场
一个刚入行的BI咨询师的困惑,或具有一定的代表性,表达了BI当前的状态。
“今天跟客户演示奥威Power-BI系统,演示完毕,客户问我一个问题:商业智能到底智能在哪里?BI和报表工具做出来的东西有何不同?对于这个问题,我相信做BI的人都曾经问过自己,也给过自己很多答案,但未必真的是100分的答案。
就像今天,我虽然跟客户举了一些例子解释和说明上述问题,但是自己还是觉得不够透彻和有说服力。造成这个问题,我想重要的原因是BI本身范围太广,加之现在市场上的各种报表工具都自称BI解决方案,各种项目都往BI上靠,使得BI的概念很模糊了。第二个原因,大部分BI项目其实本质需求就是满足数据的一个查询和报表报告,到底是BI,还是其他什么概念都不……
编辑 | 阅读全文(2798) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-26 13:54
关键字:商业智能 BI
可以说,企业电商的试水是从秒杀开始的,但是,五六年来也仅仅至于秒杀。企业电商业界同仁通过一系列的模式创新和引进,采取了不同的方式和方法力求破局,但是,至今仍然无法在整体上有一个质的突破。其中的核心道理依然是其底层构建就存在商业悖论,他们都是从淘宝模式复制或者转换平台,通过引流和变现的这样一个商业路径,我们都应该知道,不论你的理论如何正确,但在正确的理论支撑之下,也未必就一定能够找得到正确的商业路径。
很多企业电商创业者都看到了宏观商业智能BI市场大好趋势,其实这个宏观市场与你平台发展是两个维度的事情,是两码事,因为宏观的好坏都不是你平台做好和做坏原因或者结果,其实决定你的平台发展壮大的是用户与你的平台的协同发展,在利他原则之上达到一个动态的峰值,无论宏观发展的好坏,都与你的这个趋势无关。
当下的车联网企业电商走入了几个误区,一是单纯地解决了技术问题,而没有给车主用户提供有温度有体验感的产品出来……
编辑 | 阅读全文(2911) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-25 17:46
关键字:BI
如果在PC端或手机端l浏览报表时出现类似下面的提示,就需要做一些性能优化。
……
编辑 | 阅读全文(4288) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-22 17:58
关键字:BI工具 BI软件
BI总体特征:可有可无项
这些特征在BI产品选择过程中可作为区分标准。
由业务用户创建并发布。BI产品要允许用户保持分析过程与结果,并能够与其他BI客户共享。
基于上下文的过滤器。过滤器只会根据已有的选项和纬度列出符合要求的内容。
基于上下文的可视化内容。只有与所选数据相关的可视化内容和图表类型才会作为选项列出。
高级可视化内容。更为高级的可视化内容包括热点图、散点图、气泡图、柱状图、地理空间映射以及它们的组合(例如地图上分布有气泡)。最好的映射功能会利用数据中的城市、州和国家属性,而不是强制使用经纬度。
协作与社交互动:BI分析工具应该支持业务社区,允许对分析进行分享和讨论。包括对分析进行评注来分享观点,以及支持社交媒体对话题进行讨论和交流。
事例板:业务分析通常包括从不同角度分析不同数据的工作流程。事例板可以将一系列报告和可视化内容绑定在可共享的的工作流中。
微软Office实时集成。……
编辑 | 阅读全文(3137) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-21 15:50
关键字:商业智能 BI
随着电子信息行业的发展,越来越多的企业BI逐渐重视信息数据的利用。传统的数据分析工具难以适应海量复杂的数据处理,商业智能的出现正好打破了企业问题的壁垒。
但是,很多企业在实施和使用商业智能过程中往往存在很多误区,忽略很多重要因素,例如项目脱离业务需求,实施缺乏整体意识等。如何将商业智能的效用发挥到极致,我在此提出四个方面,不足之处,欢迎探讨。
抓住重点,“想大做小”
商业智能也并非万能,很多企业都对商业智能抱有过多不切实际的期望,妄图毕其功于一役。也确实,很多大型的BI存在功能过多,涵盖范围广,但实际产出过少的问题。企业信心满满,以高昂价格购进,但业务部门不会用不愿用,最后搁置。
所以,商业智能的使用一定要结合公司的实际,从全局出发,找准切入,了解企业急待解决的问题,从最关心的业务主题开始。
提高对企业基本数据的重视
商业智能BI应用的价值是将大量给予业务操作的业务数据,经过转换和分析变成有效支持业务……
编辑 | 阅读全文(2870) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-20 17:21
关键字:BI 敏捷BI
尽管BI软件已经出现几十年了,许多人也认为它成熟了,但是BI市场又是充满活力,不断创新和变革的,这样才能满足各种规模的企业和行业不断增长的业务需求。
目前,协同BI与移动BI对企业来讲都不陌生。
那么,如果把两者合一会出现什么情况呢?关于这个问题,美国Intelligent Solutions公司的总裁兼创始人Claudia Imhoff在第11届年度太平洋西北地区BI峰会(11th annual Pacific Northwest BI Summit)上作了解说。与她一同演讲的还有QlikTech公司的产品管理部门副总裁Donald Farmer。   
移动性与协作性(或者按Imhoff所说的“忙碌的协作性”)天生就是好搭档,但又各有弊端。一方面,企业需要在多项BI应用工具中架起桥接;另一方面,他们又必须处理与移动BI随之而来的所有活动部件。Imhoff提醒说,这并没有挑选一件BI工具然后去……
编辑 | 阅读全文(2506) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-19 17:28
商业智能(BI)工具就是解决这类问题的技术手段,它可以帮助企业将数据转换成对业务有帮助的信息。企业中充斥着各种各样的数据,包括来自客户、内部业务流程、供应商、合作伙伴和竞争对手的各种数据。
尽管BI软件已经出现几十年了,许多人也认为它成熟了,但是BI市场又是充满活力,不断创新和变革的,这样才能满足各种规模的企业和行业不断增长的业务需求。
过去几年来,许多BI软件的风格已经出现,以满足业务人员用各种方式分析数据的需求。对BI软件种类和风格理解以后,才能利用合适的工具满足分析需求。 通常,企业无法利用到这些大量数据,也不能将其转换为可操作的信息为组织带来收益增长和提高运营效率。BI分析工具的种类 BI分析工具可以分成三大类,每一种都有其特定的BI风格和功能: 指导分析和报表。这种类型主要是传统的BI风格,业务人员已经用了很多年了,他们用这种工具针对特定数据反复进行分析。例如:销售副总裁检查渠道销量……
编辑 | 阅读全文(1835) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-18 17:43
关键字:BI 大数据
现在,企业对数据科学项目的关注度越来越高,但是随着越来越多的企业开始考虑聘请新员工来开发和运行高级分析应用程序,新的问题也浮出水面,那就是如何聘请数据科学家。人们在这个问题上产生了一些困惑,对于应该优先考虑何种技能也产生了不同的意见。
在2015大数据会议上,BI专家和其他的演讲者都表示,在面试数据科学家求职者的时候,他们更关注软技巧,而不是具体的技术能力。比如,BI专家现在管理的团队由18名数据科学家组成,他说他必须认真思考他和公司的业务究竟需要从这些员工中得到什么。最终,他选择了对知识的好奇心作为他物色新人时最看重的能力。
但是这实行起来可就难了,传统面试流程很难考察到求职者是否有对知识的好奇心, 不过BI专家还是找到了方法,让问题迎刃而解。比如,他会要求求职者描述一下他在学校或之前的工作中做过的数据分析项目,如果求职者谈到用分析数据解决问题时能够很有激情,那他就是BI专家要找的数据科……
编辑 | 阅读全文(4890) | 回复(0),bjourway 发表于 2016-4-15 17:55
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