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报表、基本业务图表(如柱装图、曲线图和饼状图)还是更高级的可视化方法,如热图、散布图和地理空间图?

电子表格使用情况。电子表格是否广泛用于分析并且很可能将来会继续使用?电子表格是否被用于整合各种来源的数据、执行复杂业务规则或高级计算?

数据的业务认知度。你的业务用户是否熟悉数据,知道不同的数据源之间的关系,以及理解数据异常情况,如质量问题和数据缺口等?

业务分析技能。业务用户的分析水平有多高?最高明的用户会非常精通各种分析技术,甚至可能很熟悉统计学,而其他用户则会依赖于仅限于过滤和分析功能的指导性分析技术。

本文作者:佚名

来源:51CTO

时间: 2024-09-17 04:29:27

BI分析工具业务应用场景的注意事项的相关文章

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

先进的分析工具从大数据中提取业务价值

大数据环境下,基于Hadoop和Spark等技术的部署更加广泛,先进的分析工具可以帮助企业更加有效地利用数据. 在许多情况下,部署先进的分析软件来支持大数据应用程序这件事并不能一蹴而就.作为零售商大数据分析计划的一部分,Macy百货使用多个工具来满足不同的应用需求.技术名单包括统计分析.预测建模和机器学习工具."我们拥有海量的数据,只是没有合适的分析方法,"公司的市场分析和客户关系管理系统总监Seetha Chakrapany说道. 除了Macy之外,Progressive Casua

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,

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

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

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,

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

日志分析工具-ApexSQL介绍

原文:日志分析工具-ApexSQL介绍 使用场景:业务数据异常变化,通过代码分析不出来的时候,迫不得已需要通过日志来分析 下载地址:http://www.apexsql.com/Download.aspx?download=log 使用要点: 日志的原理导致他不能显示原始SQL,只能记录前后变化,这个是日志本身的机制 可以通过事务Id判断是否同一事务,但是要了解其修改过程还是需要业务上的经验. 记录事务发生的时间,不记录发起者的程序名称和客户端信息 样例代码: CREATE TABLE [dbo

大数据BI可视化工具:改变了企业高层的管理思维

       大数据BI可视化工具的诞生,改不了很多企业的运作模式.数据化运营.数据化思维被大肆宣传推广,每一个现代的企业家都需要具备最基本的数据运营思维模式.那么,作为一个企业高层管理者,怎样在引入一款大数据BI可视化工具之后迅速建立或者说转换自己的管理思维,并迅速适应工具的运用?小编在这里为您分享一点观点. 企业在导入数据化管理的过程中,对管理者的数据思维培养是一项必要的工作.管理者没有数据思维,企业的数据化管理将是空的,数据会被管理者放置到一边,而无法起到应有的作用. 数据化管理是企业的管