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      億信華辰

      連續(xù)3年穩(wěn)坐商務(wù)智能應(yīng)用榜首
      與此同時(shí),億信華辰在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域榮登五強(qiáng)
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      企業(yè)自助式BI大數(shù)據(jù)分析工具與傳統(tǒng)BI有什么區(qū)別?

      時(shí)間:2021-04-13來源:億信ABI知識(shí)庫瀏覽數(shù):467

      BI選型時(shí),可能大家都會(huì)有個(gè)疑問:以往聽到的BI系統(tǒng)和企業(yè)自助式BI大數(shù)據(jù)分析工具有什么不一樣?下面我們就來細(xì)細(xì)了解一下: 傳統(tǒng)BI工具 在自助式BI出現(xiàn)之前,BI產(chǎn)品面向的是有IT技術(shù)背景的研發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家,他們多集中在企業(yè)的技術(shù)部門,通常也稱為企業(yè)級(jí)BI。 這類BI產(chǎn)品有幾個(gè)缺點(diǎn): 部署周期長 報(bào)表非常剛性 開發(fā)新需求耗時(shí)長 IT部門負(fù)擔(dān)重 這是一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代,數(shù)據(jù)量日益膨脹,業(yè)務(wù)人員的分析需求不斷增加,如果完全依賴于傳統(tǒng)BI,分析所需的時(shí)間會(huì)越來越長,無法滿足需求,用戶需要在控制和敏捷之間找到一個(gè)新的平衡。可以預(yù)見,由于自助式BI的出現(xiàn),未來對(duì)傳統(tǒng)BI的需求增長很可能會(huì)放緩或停滯。 但企業(yè)BI的時(shí)代并沒有結(jié)束,在某些方面仍有優(yōu)勢:可以穩(wěn)定的為企業(yè)提供日常報(bào)表;具備實(shí)現(xiàn)復(fù)雜運(yùn)算的能力。而且對(duì)于一個(gè)企業(yè)來講,如果全部采取業(yè)務(wù)人員自助式分析,很可能沒有一個(gè)部門擁有全部數(shù)據(jù)控制權(quán),這意味著無法看到數(shù)據(jù)的全貌,進(jìn)而錯(cuò)過關(guān)鍵信息、得到錯(cuò)誤的分析結(jié)果。 自助式BI工具 自助式BI(又稱作敏捷BI)面向的是不具備IT背景的業(yè)務(wù)分析人員,與傳統(tǒng)BI相比,它更靈活且易于使用,而且一定程度上擺脫了對(duì)IT部門的依賴,自助式BI的出現(xiàn)標(biāo)志著商業(yè)智能分析正在從“IT主導(dǎo)的報(bào)表模式”向“業(yè)務(wù)主導(dǎo)的自助分析模式”轉(zhuǎn)變。 自助BI包含以下特征: 友好的用戶界面 支持多種數(shù)據(jù)源,不僅是IT提供的數(shù)據(jù)庫,還包括一些非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源(例如WEB數(shù)據(jù)) 支持交互分析的可視化展現(xiàn) 便于在企業(yè)內(nèi)部共享和查看報(bào)表 面向業(yè)務(wù)人員的BI工具的一個(gè)最顯著的優(yōu)勢是,當(dāng)我們?cè)诿鎸?duì)一個(gè)個(gè)具體的業(yè)務(wù)問題時(shí),例如:“是什么原因?qū)е逻@個(gè)地區(qū)第三季度利潤率下降?”;“產(chǎn)品A何時(shí)可以盈利?”;“我們的庫存成本是否會(huì)影響到去年的毛利?”;“公司的業(yè)務(wù)正在發(fā)生何種變化?” 這類問題是典型的商務(wù)智能探索的核心,解決它們需要的不僅僅是提供一個(gè)數(shù)字,還需要理解背后的商業(yè)原因。由于數(shù)據(jù)庫和查詢技術(shù)的進(jìn)步,在自助BI工具的幫助下,業(yè)務(wù)人員憑借自己的專業(yè)知識(shí),可以對(duì)各種可能的情況進(jìn)行探索,最終得出結(jié)論。如果按照傳統(tǒng)BI的方式,向IT部門提出分析需求,由技術(shù)人員實(shí)現(xiàn),解決問題的時(shí)間可能延長到數(shù)周甚至數(shù)月,早已錯(cuò)過了最佳窗口期。 自助式BI工具是否會(huì)取代傳統(tǒng)BI? 就像在企業(yè)BI結(jié)尾中提到的,自助BI不會(huì)使傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理或數(shù)據(jù)科學(xué)家失效。 這些由專業(yè)人士提供的洞察是復(fù)雜的,它們對(duì)大多數(shù)組織仍然具有很高的價(jià)值。 業(yè)務(wù)用戶通常不了解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的復(fù)雜性和錯(cuò)誤所涉及的風(fēng)險(xiǎn)。 如果沒有統(tǒng)一部門管理的數(shù)據(jù)治理(data governance),他們可能使用錯(cuò)誤的數(shù)據(jù),得出錯(cuò)誤的結(jié)論,。事實(shí)上,良好的數(shù)據(jù)治理至關(guān)重要。 例如,如果多個(gè)業(yè)務(wù)用戶正在創(chuàng)建自己的報(bào)告和儀表板,那么數(shù)據(jù)的民主化(democratization of data )可能帶來分析混亂的風(fēng)險(xiǎn)。

      了解更多企業(yè)自助式BI大數(shù)據(jù)分析工具相關(guān)知識(shí):http://www.vtg.net.cn/products/abi.html.

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