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企业信息化(Enterprises informatization) 实质上是将企业的生产过程、物料移动、事务处理、现金流动、客户交互等业务过程数字化,通过各种信息系统网络加工生成新的信息资源,提供给各层次的人们洞悉、观察各类动态业务中的一切信息,以作出有利于生产要素组合优化的决策,使企业资源合理配置,以使企业能适应瞬息万变的市场经济竞争环境,求得最大的经济效益。
企业信息化的一般过程就是基础应用(协同OA、简单会计核算、企业网站、简单薪资核算和简单的员工考核等)——关键应用(会计核算、基本成本和资金管理、企业核心业务系统和人力资源管理等)——扩展整合及优化升级应用全程供应链应用、CRM、PLM、电子商务等集成的ERP应用)——战略应用(商业智能)
由此可见,商业智能,就是企业信息化的最后一公里。而这……
编辑 | 阅读全文(6768) | 回复(3),FineBI 发表于 2014-5-28 10:28
企业A:“我不需要它,我在没有任何一种商业智能(BI)的情况下也能兴兴向荣。
FineBI:“有统计表明,目前中国企业的数据有效利用率不足7%,许多决策是在没有充分信息支持的情况下做出的。IDC调研数据显示:37%的业务决策仍然主要依赖于“直觉”或本能。但直觉式的决策并多数情况下并不可靠。根据微软公司的统计,超过74%的商业决策落后于预定计划或以失败告终,每年损失740多亿美元。再看另一组数据:来自 Nucleus研究公司的新发现表明某些分析,尤其是预测分析,可以带来超过1000% 的投资回报率(ROI)。是的,在BI上每花1美元就有10美元的回报。所以,你现在可能不需要BI,但随着越来越多的中小企业采用它,你最终会需要它。你真的想要迎头赶上吗?
企业B:“我没时间理它,我的企业每星期工……
编辑 | 阅读全文(8550) | 回复(2),FineBI 发表于 2014-5-8 9:17
你是否陷于海量数据分析的泥沼?
你是否想在大数据时代占得先机?
你是否在为没有一款灵活易用的数据分析软件而苦恼?
选择FineBI,实现零编码操作,每个人都能成为数据分析专家。
 
FineBI是帆软软件有限公司推出的一款商业智能(Business Intelligence)产品,致力于帮助企业发现并解决存在的问题,预测模拟企业将来的发展,协助企业及时调整策略做出更好的决策,增强企业的可持续竞争性。
面对国内外诸多的商业智能竞争对手,FineBI的核心优势如下:
1、数据处理不用写sql,大数据量的处理性能优于sql
FineBI的数据处理,采用表间自动关联以及手动建立关联来实现……
编辑 | 阅读全文(6594) | 回复(0),FineBI 发表于 2014-3-26 16:23
企业都知道数据的重要性,现阶段在企业中,最经常被提及的想必就是云计算和大数据了,当大数据被逐步的使用到企业的平台之中,数据可视化工具的使用也紧随其后,怎么让大数据可以更好被企业所使用,数据可视化也是一种重要的工具。
 
很多技术软件开发公司也看中了数据可视化的潜力,致力于数据可视化技术的研究,提供数据可视化工具或者数据解决方案,一些在这方面开发比较早的企业,例如QLIK等,客户的数量遍布全球。
 
企业希望开发商开发出来的数据可视化软件是简单易上手的,可以很快的被客户使用,并且使用起来操作简单,用户可以通过使用这些数据开发产品更好的了解数据的价值,依据数据做出更科学的决策,就是因为不断研发出来的数据分析工具,数据可视化软件,数据处理过程变得更加简单,用户可以使用数据分析产品为企业带来更好的价值,不管是大数据还是商业智能都是通过人的智慧,通过大数据技术,将数据的价值充分的激发出来……
编辑 | 阅读全文(5609) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-29 14:39
数据分析是新时代的产物,数据分析和传统的数据统计有什么关系,是不是有了数据分析就不需要统计学了,统计学是一门理论学科,其中的理论以及依据也是作为数据分析的理论和依据,虽然时代在变,但是统计学依旧重要。
 
数据是已经被记载下来的记录,可以科学反应很多的信息,随着人类进入信息时代,数据越来越多,信息越来越丰富,数据的形式也越来越多样化,怎么更好的认识数据,是近些年在数据分析领域需要探讨的问题,大数据理念的不断提出,也给了数据分析更重大的任务,怎样才能更好的识别数据,已经成为关系十分明确的问题,各行各业对于数据的重视程度加深,从数据中看到了新的知识,发现了新的价值。
 
我们有了这些多的数据,是不是可以拿来用了呢,当然是不行的,数据的样本集越来越大,对于全数据分析我们更加需要统计学的支持,这里有人可能会认为,这些大的数据,反正统计学也是解决不了了,那就不需要统计学了吧。这样的想法肯……
编辑 | 阅读全文(6116) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-28 22:13
2015年的股市可谓是考验人心的一年,起起伏伏挑战者人们的心理极限,在接触大数据的过程中,很多人也会问,股市数据多了吧,可以使用大数据吧,那为什么感觉还是在和数据博弈的过程,而没有让股民享受到该有的数据透明。
 
大数确实是可以对股市产生巨大影响的,对于股市来说,如果交易的信息越来越透明,开放的程度越来越高的话,那么收益也会随着明显的降低,对于股市来说,随机性的数据太多了,确定性的太少了,大数据不能识别哪些是重要的信息,哪些是不重要的信息,但是对于企业内部的政策调整、人事变动以及一些其他的重大变化,只要信息没有开放到一定的程度,大数据也是无可奈何的。
 
从另一个角度看,随着媒体的力量越来越强大,各行各业的规范性越来越强,作为一个股民,即使面对的是海量的信息,但是也是无济于事,这时候问题就变了,不是数据的缺失,而是信息过量了,普通的民众是没有办法进行数据处理的。
 
大数……
编辑 | 阅读全文(463) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-27 14:6
数据可视化的过程,是专业性的数据向非技术性的读者进行转换的一个过程,在很长一段时间里,数据可视化被认为是实现这个功能的最好方式,但是数据可视化并不是万能的,特别是随着大数据的不断发展,数据可视化面对大数据,就体现出了很多的局限性。
 
市场上的很多数据可视化工具也都具有普遍性,简单来说,就是不够有针对性,不够个性化,国外的一些技术要求高科技企业已经对数据可视化提出了更高的要求。对于数据可视化也是有两个不同的情况,针对于企业来说,如果企业的数据分析业务是外包的话,那么对于技术供应商的依赖性比较强,对于数据可视化工具的选择上就会比较被动,如果有自己的技术团队,可以进行一些开发的项目,那么就可以选择更高要求的数据可视化工具。例如Looker Data Sciences,不仅仅可以提供传统的可视化的功能,还可以有自己的标准定义,企业如果使用它们的技术的话,就会有更多的使用权限。
 
在……
编辑 | 阅读全文(5576) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-26 13:19
当数据分析搭载上大数据是不是就会更加科学,大数据条件上的数据分析也就是所谓的大数据分析,提高数据采集的能力、数据的综合分析能力,找到社会的管理价值,在现实的使用过程中,是不是有使用科学的数据分析方法,大数据分析在现阶段也是说的人多,做的人还是比较少的。
 
数据分析取样的数据如果只是小范围的话,那么对于数据分析的结果来说,相对于大数据为基础的数据分析,在准确性和科学性上都会有一些欠缺,也就是说依靠大数据的数据分析会更加具有科学性。
 
数据分析依靠大数据也即是需要大量的数据为基础,在以互联网为依托的时代,如果不能高效的使用大数据,数据分析也是不能实现突破的,在面对各种数据的时候,数据分析需要在已经掌握的数据分析技能的基础上,不仅要有大数据技术还要有大数据思维,在大数据时代,还是要根据大数据的思维,如果这方面欠缺的话,那么数据分析也是不会有实质性的进展的。
 
举一个例子,……
编辑 | 阅读全文(317) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-25 12:35
随着数据量的不断增多,数据类型不断增多,在进行大数据的分析过程中,需要处理的问题也越来越多,数据变得越来越难处理,是什么原因,在我们进行大数据分析的过程也会遇到什么挫折?
 
大数据又大又复杂,互联网的不断发展,社交网络的普及,每个人每天接触到的数据也伴随着不断的增加爱,多媒体技术的发展,企业数据工具的使用,使用数据,收集数据,处理数据的能力变强。但是大数据又大又复杂还是存在很多的问题,大数据的类型多种多样,虽然说现阶段数据分析工具已经越来越多,功能也越来越强大,但是在交付使用和实时数据上还是要比速度,在现有的阶段,这也是大数据需要面临的挑战之一。
 
大数据市场竞争激烈,大数据这一块蛋糕,不止一个人分,企业对于大数据的需求越来越大,从事数据和软件管理的企业也看中了这一块大蛋糕,在自身产业价值不断增加的基础上,也要帮助企业实现价值的增加。越来越发达的经济也让大数据技术的应用范围……
编辑 | 阅读全文(5388) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-24 13:7
商业智能的技术已经被很多人熟知,商业智能的数据报表、数据分析功能也已经为人所知,但是商业智能能不能向更加高级的方向发展,还是被更新的技术所替代,也是很多行业关注的。
 
在对于商业智能未来的预测中,有提出一个商业分析的概念,主要包括数据仓库以及数据应用,基于数据应用平台建设的商业分析将在企业的各个环节上都有突出的表现,商业分析被看做是一个已经开始普及化的商业智能平台,你可以想象你是企业的管理者或者员工,你每天上班的第一件事情就是打开商业分析平台,你就可以知道企业的运营情况或者是员工自己的任务完成度。可以根据自己表现马上进行决策和工作的调整。
 
在现阶段的企业管理中,很多工具和技术都是分开使用的,还没有形成统一的平台,数据仓库、绩效管理、财务管理等各个环节都是独立运作的,那么对于那些已经使用商业智能平台或者准备使用商业智能平台的企业是不是还是要使用商业智能,还是直接从商业智能向……
编辑 | 阅读全文(5797) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-23 16:50
大数据发展对于国家的战略意义重大,我国从潜力和市场来看,建设大数据都是有一定的潜在的优势,但是从目前来看的话,和先进的发达国家相对比,我国的大数据还面临巨大的挑战。
 
第一、大数据建设的储备能力不足
 
从发达国家的经验来看的话,大数据建设过程中要先建立顶层的设计,才能从整个国家层面出发推出大数据战略,各个部门有计划有指示的进行设计和调整,大数据要解决的不仅仅是技术性的问题,还要战略性和全局性的问题,对于我国来说,国家大数据层面很多能力还没有达到,大数据的设计机制还明显缺失。
 
第二、大数据的开放性不足
 
我国的数据多数都集中在政府,这些信息多数还没有被完全使用,信息孤岛还广泛性的存在,避免信息的利用程度较低,多数的信息还处在休眠的状态。和发达的国家的对比来看,数据的开放程度还很落后,当然数据的壁垒会随着数据的重要性、数据全球化的趋势不断的被打破,大数据在国家……
编辑 | 阅读全文(4932) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-21 13:59
数据可视化
数据分析员对于数据可视化并不会陌生,在数据分析的过程中,数据分析师们会利用很多的时间用于数据的收集和处理,在很多情况下,还要自己编写程序来执行一些操作,但是在商业智能的环境下,数据可视化的过程也是一个需要简化编程的过程。
 
在了解商业智能和大数据的时候,我们已经对于开源的框架,例如JAVAhadoop等技术都有了一定的了解,在数据可视化的过程中,也需要利用编程的模型来处理数据集,一些可读性高的编程语言被广泛的应用,一些新的数据分析工具也可以帮助解决数据分析过程中存在的难题。
 
数据可视化虽然说是一个涉及到图表以及设计的过程,但是还是要依靠数据分析的结果才能做好数据可视化的,在进行数据可视化过程中,面临的数据难题与在进行数据分析过程中遇到的数据难题并没有什么不一样的地方,但是在企业中存在一个现象,很多人愿意在数据分析上投入很多的预算,但是在数据可视化的过程中,很多……
编辑 | 阅读全文(1706) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-18 17:50
我们可以想象一个场景,如果有一天你的工作环境中,你的老板或者你的很多同事可能都是人工智能的产物。商业智能和大数据的结合,商业智能和机器学习的结合,随着商业智能的不断深入发展,随着科学技术和人工智能的不断进步,越来越多的程序化方式可以作为解决问题的方式,甚至已经超越了人类自身解决问题的方式。商业智能的发展可能会改变现在的很多商业的模式,下面我们从几个领域进行解读。
 
第一、娱乐商业智能
 
随着互联网技术的不断发展,信息之间的传递越来越快,商业智能支持的娱乐事业的发展,电影作品的拍摄、综艺节目的制作,娱乐行业已经开始使用大户数据分析或者商业智能技术制作观众最想看到的作品,以前的名人效应或者巨星效应已经不是作为做节目调查的最终的预测目标,计算机技术以及用户数据的研究成为最重要的衡量指标,通过商业智能可以更好的得到观众最关注的娱乐作品的因素。例如美剧《纸牌屋》就是一个通过商业智能和……
编辑 | 阅读全文(694) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-15 13:56
在当前的互联网系统资源上,各种图表资源多种多样,数据可视化的制作过程都有什么方法,下面给大家介绍一下。
 
 
 
第一、了解基本图标元素
 
在做数据可视化之前,要了解基本的数据图标的元素,数据可视化图表信息中包含所要描述的事项以及各个事项的数值和指标,数据的大小以图形方式表现出来,一些基本的图形包括现在的柱形图、扇形图等是最基本的数据可视化形式,在这些基本的图形上进行一些创新和改变,将图形和一些指标含义联系起来,也是表现数据可视化的一种形式。
 
第二、借助场景来表现数据可视化
 
可以借助已经存在场景进行表现,也可以自己经过指标之间的联系进行场景的构建,指标之间有很多的关联,不论是简单的复杂的,都可以将进行场景的构建,例如支付宝的账单设计,通过不同的图形以及指标的呈现,展现出个人的消费结构,点击之后还可以得到详细的内容。一些引擎搜索网站中的分布……
编辑 | 阅读全文(530) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-14 21:18
数据可视化就是一个将数据分析结果转化为图形或者表格的过程,随着大数据技术的关注度不断提高,精通数据可视化的人在职场上也可以占据有利的地位,那么如果想要学习数据可视化要从哪里入手。
 
第一、找到一个教材
 
数据可视化的学习还是要比较系统的进行学习,买一本关于数据可视化的书籍开始您的数据可视化旅程吧,这样的教材很多,所以在挑选之前可以关注一些相关数据可视化或者数据分析的论坛,看看大家都在学什么吧。
 
第二、学会一两种数据可视化工具
 
在数据可视化的制作过程中,工具是很重要的,你学会一两种工具的话,不仅仅可以体验数据可视化的过程中,也可以很好的数据可视化的制定流程和对各项功能有一个了解。
 
第三、培养数据敏感度
 
对于做大数据的人有一个很重要的特点就是数据敏感度比较高,通过阅读大量的数据,找到哪些可能有意义的数据,如果有的人说,我现在还在学习阶段,……
编辑 | 阅读全文(693) | 回复(0),FineBI 发表于 2015-12-10 13:4
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