商业智能：并非一切都是可见的

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可视化和预测分析似乎与商业智能工具 齐头并进，有时会令人困惑。许多软件解决方案将数据可视化和分析功能视为等效，从而在用户中播下了疑虑，而实际上它们并非如此。商业智能一词非常广泛，涵盖许多概念、应用程序和工具，但为了利用其价值，您必须了解每一个概念、应用程序和工具的组成部分。 商业情报 图片来源： 商业智能和可视化之间的区别 明确不同术语的第一步是了解两种类型的商业智能工具之间的区别： 前端解决方案：它们最重要的部分是可视化，其最大的品质是它通过仪表板为报告提供的支持。 综合解决方案：这些解决方案通常由后端服务平台组成，其中不同的工具共存，并引入不同的分析算法，通过这些算法来管理消费数据的准备。 显然，可视化是必要的，它可以提高性能并最大限度地提高与数据交互时的用户效率，但是，如果没有事先对数据进行处理，这种与信息的接触甚至可能是危险的。这种情况发生在没有单一版本的事实的情况下。

业务用户可以从这种简单方便的数据访问中受益。仪表板变 华人澳洲数据 得越来越容易操作，包含更多的自定义选项，并且用户现在已经在依赖此类工具的日常工作中经验丰富。然而，并非所有人都知道，仅提供此功能的解决方案不足以实现对公司数据的真实感知，因为： 缺乏进行数据准备和清理的初始阶段。 有必要有一个中央数据库来为软件提供数据。 大数据时代的商业智能与可视化 当要分析的数据量较小时，可视化和仪表板缺乏当今所具有的关键性。但当涉及大数据时，清理和链接将纳入业务报告的所有数据对于取得良好结果至关重要。来源、格式的多样性、不同的质量水平以及分布在许多不同平台和数据库中的数据意味着必须做更多的工作才能实现一致的分析。许多人估计，准备信息所需的时间约占项目总时间的 80%。 虽然可视化确实节省了许多工作时间，但当数据还没有准备好使用时，这种节省的时间会产生误导，因为从分析中得出的结论不会有助于支持商业智能，甚至可能会损害他的公司。目标。 为了进行有效的分析，您需要： 将所有数据集中在一个中心位置，以确保使用单一版本的事实。



能够在必要时进行更新和更改。 确保在创建数据存储库时集成后端，自动执行同步和清理过程。 商业智能的组成部分 企业用来收集数据的平台和软件工具数量庞大从 CRM 到社交媒体，几乎不可能手动遍历所有这些平台和软件工具来创建数据库。可视化只是商业智能的又一组成部分，其有用性取决于通过仪表板向用户提供的数据的更新水平、顺序、质量和清洁度。 信息清理和准备任务的集成避免了每次包含新数据时都必须重复相同的工作，从而无需对软件进行新的投资。它有助于克服当更新必须由负责为业务用户及其可视化工具提供服务的单个部门（传统上的 IT）执行更新时出现的瓶颈；并通过实时协作实现最大程度的更新。 如果任何用户都可以进行更改，但只有一个人负责规范和同步这些更改，那么如何实时为商业智能做出贡献呢？虽然听起来可能很奇怪，但这就是我们长期以来的工作方式，用分散的数据源使 IT 超载，这些数据源来自不同的业务仪表板，提供绝对异步的信息，导致报告不可靠，同时束缚了我们的手脚。他们由于专注于此类日常任务，无法专注于更具战略性的任务或致力于创新。 如今情况有所不同，组织清楚地知道结果背后有细致的工作，并且为了支持每个可视化，这项工作必须保证数据的质量及其完整性。