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什么是用户口碑最好的BI系统?

BI是什么意思?

BI的全称是Business Intelligence,又叫商业智能。商业智能BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案,可以将企业不同业务系统( ERP、OA、CRM 等 )中的数据进行打通并进行有效的整合,最终利用合适的查询和分析工具快速准确的提供可视化分析或报表,为企业提供决策支持。

为什么选型宝的排名值得信赖?

选型宝的排名,是完全由用户实名点评生成,排名顺序完全与商业化无关。
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什么是BI系统 ?

BI是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策。BI一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。BI的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用,其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。

BI系统有什么用?

1、保障数据的及时性
模型及报表一旦定义,数据将源源不断自动处理,可直接查看最新经营数据,无论在哪里均可享用。
2、减少人工处理量
将大量的业务管理人员从繁重的EXCEL报表制作中解脱出来,专注于业务工作内容增进数据、报表、指标一致性,改变了手工填报出现数据不一致的情况,并将企业报表体系化,解决了各部门业务报表的不统一、甚至相互矛盾根据角色定位或者职能进行指标分流衍生。
3、预测视角更广
能够进行大量的经营模拟分析和预测,通过建模不断试验直至得出更好的结果分析。
4、通过数据引导、降低风险
数据科学管理,降低了“拍脑袋”、“经验式”决策的风险,做到有理可依,有数可说。

BI系统有那些主要功能?

1、数据采集
数据来源分两块,一块是内部数据,一块是外部数据。对于to B的业务,内部数据多为业务数据,譬如零售业的供应链仓储以及GMV的细分数据等,金融业的交易流水和风控模型(风控模型也包含了用户行为数据)等,对于to C的业务或产品,除了基础的流量数据、业务数据外还会有用户行为数据等。这类内部数据的获取较为基础,常规的CS/BS的接口数据交互即可完成数据采集,对于C端产品,比较重要的是用户行为数据的采集,这里就需要做好数据埋点的工作,细化到每个事件的节点。
2、数据处理
明确数据调用的需求,以便设计合理的技术架构。按照数据所在的生命周期,或者数据被调用的频率,可以将其分为四个等级,活跃数据、休眠数据、沉默数据和归档数据。
3、数据管理
许多数据需要每日定时或者按照其它周期进行处理,譬如那些避开服务器并发的时段的数据统计,这种数据的错峰处理大多放在凌晨或者其他服务空闲的时段,为了节省用户的精力和防止疏漏,这种周期性的点控式的任务就显得很有意义,但是单个任务没法满足对复杂数据的处理需求,借用事件调度器(Scheduler)和触发器(Trigger)的设计理念,将这些任务连接在一起,让它们按照指定条件依次执行,从而实现按照序列处理数据结构和数据内容的任务环。数据集操作生成的库表的增删改查权限控制在初始化时,默认只开放给用户自己,若有需求,后期可以在权限管理中配置。
4、业务报表
在完成了对数据的处理后,数据还只是纯粹的单一结构的内容,干巴巴的数据难以直观地观察,所以必须增加数据可视化功能。
5、实时监控
该模块分两个主要功能,一个是概览功能,一个是异常预警。概览页面就是业务报表的Dashboard,唯一的差别就是这里的数据多为实时数据,如果希望这个看板好用,需要单独拿出来,作为一个独立的功能需求进行设计开发。关于异常预警模块,很多时候名不副实,预警意义在于预测当某个数值达到临界点时进行报警操作,但这种预警机制的算法可能会复杂,难以制定产品需求逻辑。所以在实际设计中,警报触发的条件可以配置多个,按照执行周期轮询,触发时进行短信或者邮件等推送操作,和数据源管理一样要注意的是库表名称的日期变量和事件环的设定。
6、权限管理
数据库的权限控制应当从服务器、数据库到特定表,甚至控制到特定的列以及存储过程。常规的权限不需要控制到这么精细,只需要对于数据结构和数据内容的增删改查权限进行控制的,最后,加上基本的操作日志的展示,用以查错问责皆可。

谁在用BI系统?

1、数据分析师和数据科学家
BI的主要用户是由数据分析师和数据科学家组成的数据团队。这些员工通常是分析工具的高级用户,他们在BI系统内创建复杂的查询,以更深入地了解业务关键数据。这些团队还可能负责构建自助服务仪表板以分发给其他团队。在较小的公司中,这些员工很可能负责提供所有数据请求并与销售、营销和运营团队密切合作,以帮助提供洞察力和优化流程。
2、销售团队
销售团队可以使用自助式商业智能工具和嵌入式商业智能解决方案来深入了解潜在客户、销售业绩和渠道预测以及许多其他用例。通常,每天使用分析的销售团队成员是销售运营经理或销售数据分析师。但是,它们对销售经理和代表都非常有用。经理可以帮助密切关注每个代表的表现,并保持对潜在管道的清晰了解。此外,销售团队可以使用数据可视化软件来跟踪全年目标和配额,让整个公司都能了解高级销售数字。
3、市场团队
市场团队不断开展不同的活动,无论是电子邮件、数字广告,还是广告牌活动。BI 工具是团队在一个中心位置跟踪这些活动绩效的好方法。数据可视化解决方案是市场团队实时跟踪活动的好方法,通过衡量每项工作的绩效,团队可以规划未来的活动并预测他们可以将多少收入归因于这些努力。
4、财务团队
会计团队通常坚持使用他们熟悉的工具进行预算和预测,但通过将财务数据与销售、营销和其他运营数据相结合,用户可以获得他们以前无法看到的可操作的见解。他们可以通过使用 BI 平台来了解哪些因素会影响底线,从而找到这些见解。此外,他们可以确定花钱的正确和错误地点。
5、运营和供应链团队
BI 解决方案的一个潜在数据源是公司的企业资源规划 (ERP) 系统。这些应用程序跟踪从会计到供应链和分销的所有内容。通过将供应链数据输入 BI 平台,供应链经理可以优化多个流程以节省时间和资源。

BI系统有哪些替代方案?

1、大数据分析软件
大数据分析软件具有与商业智能平台相似的功能。但是,它们可以使用来自大数据集群的大型非结构化数据集。这些产品需要大量的技术知识才能从存储数据的文件系统中查询数据。这些产品连接到 Hadoop 或专有的 Hadoop 发行版。它们仍然为分析师提供可视化和钻取数据的能力,以提取可操作的见解。
2、文本分析软件
文本分析软件允许用户将非结构化文本数据集中的数据可视化。这些工具通常使用自然语言处理来提取情感分析、语法解析、词性标注和实体分类。这些工具经常被数据团队和分析师使用。它们可用于从电子邮件和电话记录、社交媒体帖子或一般文档中获取见解。
3、预测分析软件
预测分析软件允许用户对历史数据进行数据挖掘,以确定未来的结果。借助预测分析工具,分析师可以构建模型和算法,使用过去数据中的模式和趋势来规划未来的可能性。这些解决方案在预测、识别潜在风险或在业务中发现看不见的机会时至关重要。
4、数据仓库软件
大多数公司拥有大量不同的数据源,因此为了最好地集成所有数据,他们实施了数据仓库。数据仓库可以存放来自多个数据库和业务应用程序的数据,这允许商业智能工具从单个存储库中提取所有公司数据。该组织对于分析软件摄取的数据的质量至关重要。
5、数据准备软件
另一个实现简单数据分析所需的关键解决方案是数据准备工具。这些解决方案允许用户发现、组合、清理和丰富数据以进行简单分析。数据准备工具通常由负责使用商业智能工具的 IT 或数据分析师使用。一些商业智能平台提供数据准备功能,但拥有广泛数据源的企业通常会选择专用的准备工具。

BI系统面临哪些挑战?

1、数据人员短缺
BI并不简单,通常需要专门的人员实施解决方案,对数据进行分析。但是,熟练的数据科学家和分析师非常短缺。
2、数据采集复杂
BI的好坏取决于它们使用的数据。为了充分利用BI,需要采集各种数据。这可能需要建立一个数据仓库,将来自各种应用程序和数据库的数据存储在一个中央位置。企业可能还需要购买专用的数据处理工具,以确保数据连接和清理。
3、用户使用频次
将企业转变为数据驱动型公司并不总是那么容易,特别是一些老公司,员工更喜欢使用电子表格或现有工具而不是BI。但是,如果领导者确保BI是员工日常工作的必需品,那么采用率就会提高。实施BI以尝试实现数字化转型是一回事,但除非用户接受该软件,否则他们并没有真正实现数字化转型。

哪些公司应该买BI系统?

对任何一家公司来说,如果想成为数据驱动的组织,都应该使用BI系统。

怎么选BI系统?

1、满足复杂的需求
当想要解决现实的商业问题时,仅仅有漂亮的可视化效果是远远不够的,BI必须以处理数据和分析需求为硬性标准,同时要具备简单和复杂的可视化能力,重要的是,这些不会导致TCO上升。
2、成本可预测性
随着时间推移,分析技术和用户需求将不断向前发展,成功的商业智能买家将如何确保他们的初始投资永不过时呢?这需要仔细研究本质,尽可能选择无隐性成本的解决方案。
3、容易自助式服务
如今,企业正面临着可用数据的爆炸性增长,并希望能获取更多数据驱动的洞察。BI应该帮助每个人——包括开发人员、高级用户以及非技术用户等在内的任何人——足够自信地理解、分析和使用数据,以解答专门的问题。
4、安全的数据管理
如果缺乏适当的数据管理,分析用户将无法完全信任他们的商业智能,企业也可能面临安全风险。另外,当用户在个人桌面上创建内容时,系统管理员就会失去监管权力。如果利用管理完善并基于网络的框架,用户可以共享创建的内容,这有助于每个用户更高效、更有效地开展工作。
5、可扩展性
可用数据总量呈现指数级增长,但光谈它们带来的实效是虚幻的,除非能充分利用它们。因此,只有能够处理任意用户数、数据量和贯彻分析复杂性的商业智能平台,才能协助组织实现无缝扩展。

BI系统的实施过程?

1、方案设计
在方案输出之前,首先要摸清楚需求、背景、客观条件、可投入资源等,最好要具体到业务、数据、技术等层面的需求。从启动阶段确认好项目何时开始后,便进入项目方案阶段,此阶段的目标为:调研相关需求内容及期望;收敛需求范围,统一交付目标;确认项目实施&研发计划;确认项目解决方案。
2、系统建设
搭建一个合理的BI系统是BI项目成功的关键。在系统建设阶段,主要工作内容为监督项目成员按BI项目计划及解决方案内容,准时保质保量开发完成各项功能,并可以交付使用。可用三步曲进行概括。
第一步:环境搭建。根据企业的实际使用人数、并发人数等指标,来确定正式环境服务器配置、带宽配置、是否需要集群部署以及数据库、中间件类型等,然后制定环境搭建方案。
第二步:数仓建设。数仓建设是数据分析及应用的基础,我们可以采取从上至下的搭建方法,根据已经确定的BI分析主题构建合适的数仓模型,从而逐步整合企业的业务数据。此种搭建方式针对性强,目标明确,聚焦于所需的源数据整理,缩小数据整理的范围,有效地避免了资源浪费。
第三步:BI开发。此阶段主要完成前端可视化的工作,可采取代码开发,也可以借助成熟的可视化工具进行开发。一般包含常规报表、可视化图表、分析报告、大屏展示、移动应用这几种展现形式。
3、上线与验收
到了上线阶段,可先在小范围试运行系统,从业务满足性方面检验BI系统试运行效果,重点是业务流程满足度和业务场景满足度。同时要做好用户操作培训和运维培训,保障BI系统后续独立使用。
此阶段所要做的事归结起来就是一个词——“查漏补缺”,主要的工作内容有:核查并完成未完成事项、 用户操作培训、系统运维培训、交付文档整理、项目总结与验收。
4、升级迭代
一个好的BI项目要注重持续建设,不断完善与扩展。在实际使用中,通过用户的反馈不断的打磨和完善系统,让BI系统更加贴合实际使用场景。

BI系统的发展趋势?

1、分析时刻
分析时刻是Gartner定义的一种数据分析流程,通过对数据进行可视化、探索和应用算法,支持业务成果的交付,从而做出更好或更快的决策,实现业务流程的自动化。
2、增强分析
增强分析主要是指以机器学习为基础的数据分析和BI功能,通过机器学习、人工智能等技术的应用将常见通用的数据分析的场景沉淀为产品功能中,帮助普通用户在没有数据科学专家或 IT人员协助的情况下完成数据分析。
3、嵌入式分析
将特定的数据分析方法集成到业务系统中。比如,BI系统的页面可以用于嵌入到其他系统中,这样对产品未来发展很有好处:能够扩大BI的适用范围,也便于未来产品规划的升级;业务人员在产生数据的系统内就能看到数据的分析结果,增加了体验,并且使用起来流程、体验都很顺。