重视BI分析工具 光有想法是不够的

虽然认知计算和互联网在数据分析领域常被人们提及,但很多企业仍然优先考虑传统的BI分析工具。

Dresner咨询服务的最新报告表明,即使是先进的商业分析工具,如认知计算、机器学习和互联网等蓬勃发展,企业仍然热衷于选择传统的BI分析工具。

2016年智慧商业智能市场研究报告(基于1524个企业用户的调查)指出,报告,仪表盘和自助服务成为企业BI和分析工具最受欢迎的前三甲。比较热门的话题,如物联网,社交媒体分析,认知智能和边缘计算,却排在倒数五位之中。大数据分析工具,如Hadoop和数据流分析,排在倒数第三位。

“报告虽然枯燥,但它正是人们所需要的,”首席研究官Howard Dresner说,“企业可以建立一个属于自己的数据湖,但仍然需要报告数据。”

他补充说,企业仍然想要利用机器学习和物联网分析适应它们的业务。这并不是说这些东西不能为企业提供价值。但在没有一个明确的使用方法的情况下,企业应该聚焦在更加传统的应用,这些应用能够为企业带来价值。

Dresner说,特别是一些认知计算和机器学习应用,炒作已超过实际的使用价值。

该报告还表明盈利机构正在使用分析工具。88%的受访者表示BI分析工具给他们带来很大的帮助,只留下12%觉得BI工具的意义并不大。

大部分企业人员表示BI工具很适用的原因之一在于组织内使用BI分析工具的员工百分比较高。报告使用率低于60%的受访者人数比去年同期所有下降,而报告使用率在61%以上的数量在增长。使用率较高的受访者表示,BI分析工具非常适用。

不到15%的受访者表示,他们的组织目前聘请首席数据官或首席分析官(这两个职位对组织而言相当新鲜),这样的情况在过去的几年中带来了很多议论声。但受访者表示,CDO或CAO可以帮助组织更好地完成BI分析的相关工作。

Dresner表示,组织需要更加重视使用数据分析工具的工作。同时需要考虑很多的文化因素,如使用的案例是有意义的,哪些员工应该参与其中等。只是简单地安装BI分析软件并不能为企业带来效益。

“实施BI分析工作并非易事,组织必须做好充分的准备工作,这关乎组织的技能和承诺,”Dresner说。
本文转自d1net(转载)

时间: 2024-08-28 10:39:13

重视BI分析工具 光有想法是不够的的相关文章

BI分析工具业务应用场景的注意事项

在创建BI业务应用场景和选择恰当的BI类别及风格时,需要考虑的关键数据或分析特征包括: 数据源.你的业务人员是否使用一组预定义的数据集,如来自某个特定业务应用程序或数据仓库的数据,或是他们在分析过程中自行决定需要什么样的数据? 绩效指标.你公司的绩效指标(也称为关键绩效指标或业务指标)是否已经定义且确定,或是业务用户在分析过程中自行创建这些指标? 重复做或一次完成分析.你的业务人员是否需要每天.每周.每月或每个季度重复做运营绩效快照,或是只需要分析一次? 可视化分析.你的业务用户是更偏好于表格式

数字营销分析工具:美国今天,中国明天

我曾有幸的参加了在美国旧金山举办的eMetrics Summit会议,会议很多收获.本来,因为过去在犹他州工作的关系,也眼见了Omniture和业界的很多与国内不同之处,但这一次旧金山会议的所见所闻仍颇多震撼. 首先的感受是,美国一定比中国领先十年吗?一言以蔽之,这么说太绝对,在技术上,美国未必真的比我们领先那么多,世界是平的,中国研究技术的开发者和大牛也不少,因此这个领域美国人或许确实领先,但领先十年的代际差距,倒还不至于. 但是,大环境的领先,却可能不是十年那么简单,甚至用时间去衡量都不恰当

明天的数字营销分析工具一

3月17,3月18日两天,很有幸的参加了在美国旧金山举办的eMetrics Summit会议,会议很多收获.本来,因为过去在犹他州工作的关系,也眼见了Omniture和业界的很多与国内不同之处,但这一次旧金山会议的所见所闻仍颇多震撼. 首先的感受是,美国一定比中国领先十年吗?一言以蔽之,这么说太绝对,在技术上,美国未必真的比我们领先那么多,世界是平的,中国研究技术的开发者和大牛也不少,因此这个领域美国人或许确实领先,但领先十年的代际差距,倒还不至于. 但是,大环境的领先,却可能不是十年那么简单,

mongoDB BI 分析利器 - PostgreSQL FDW (MongoDB Connector for BI)

背景 mongoDB是近几年迅速崛起的一种文档型数据库,广泛应用于对事务无要求,但是要求较好的开发灵活性,扩展弹性的领域,. 随着企业对数据挖掘需求的增加,用户可能会对存储在mongo中的数据有挖掘需求,但是mongoDB的语法较为单一,不能满足挖掘的需求. PostgreSQL是起源于伯克利大小的一个开源数据库,已经有20多年的历史,以稳定性,功能强大著称,号称"开源界的Oracle". 在国内外各个行业都有非常多的用户,如平安银行,邮储银行,中移动,去哪儿,高德,菜鸟,美国宇航局,

MySQL慢日志查询全解析:从参数、配置到分析工具

MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中.long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句.   默认情况下,MySQL数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响.慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据

Linux性能分析工具汇总合集

出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Gregg 更新 Linux 性能调优工具的博文,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性

Android应用性能优化最佳实践.2.2 性能分析工具

2.2 性能分析工具 从前一节可以看到,Android系统在4.1以后从框架上解决了由于系统问题导致的卡顿现象,但在实际的使用过程中,在用户的感受上,卡顿仍然是应用开发中主要面临的问题,而原因从上一节的分析中也知道本质是VSync信号到来时,不能及时处理绘制事件导致,本节先抛出以下两个问题: 1)应用层做了什么会导致VSync事件不能及时处理? 2)卡顿能监控吗? 性能问题并不容易复现,也不好定位,光从几个场景不能完全覆盖所有的问题,因此在做性能优化时,最直接有效的方法,就是尽量复现存在性能问题

利用数据的商业智能分析工具

商业智能可以定义为获取和转换原始数据的技术和工具,这些信息可以为业务运营提供有意义的好处. 商业智能的发展 商业智能(BI)是一个可追溯到19世纪中期的术语,基本上是一样的定义.但作为结构化数据的自动化处理的参考,它只出现在20世纪80年代后期,因此是一门相对年轻的科学.在此之前,数据处理通常在大型计算机或与其他公司基础架构分开的决策支持系统上完成.如今,桌面版本或基于云计算的SaaS(软件即服务)是可用的.也有允许分布式处理,像Hadoop的开源框架. 现代商业智能工具的主要优点在于提高决策过

分析工具很难选? 看他们如何挖掘大数据价值

预测建模,机器学习和其他先进的分析应用程序,有助于挖掘大数据系统的商业价值,但对于许多用户来说,这需要使用大量的工具,并付出一定努力才能达到预期. 零售商Macy's五年前部署了Hadoop集群,在此之前,它面临着一个严峻的问题,那就是如何有效处理各种系统生成的销售和营销数据.Macy's这些年一直在积极扩展在线业务,数据处理的问题也变得越来越严重,因为需要进行处理分析的数据量一直在增加. 该公司的传统数据仓库架构有着严格的处理限制,无法处理非结构化的信息--如文本.历史数据基本上也是无法自由访