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大數(shù)據(jù)時代 | 企業(yè)搭建BI(商業(yè)智能)系統(tǒng)遇到的難題及解決方法總結(jié)

原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯:陳俊吉|2016-05-18 10:22:52.000|閱讀 221 次

概述:在企業(yè)的經(jīng)營活動中,商業(yè)智能對于數(shù)據(jù)的分析可以起到十分重要的作用,比如尿布和啤酒這樣的經(jīng)典案例,就能夠讓企業(yè)對于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的重大價值引起足夠的重視。那么,商業(yè)智能在企業(yè)經(jīng)營中的重點問題都有哪些方面的內(nèi)容呢?下面,就讓我們一起來了解一下吧。

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企業(yè)遇到的問題

第一、數(shù)據(jù)的處理

數(shù)據(jù)的處理,是商業(yè)智能最為重要的組成部分之一,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的有效性對于商業(yè)智能所能夠進行分析的結(jié)果,有著非常重要的和直接的影響,這樣的影響對于企業(yè)來說,很容易導(dǎo)致企業(yè)在進行決策的過程中出現(xiàn)偏差。所以,對于數(shù)據(jù)的處理工作就顯得尤為重要。

第二、人才稀缺

分析師,是一個新的崗位,很多學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué) 數(shù)學(xué)的同學(xué)一心研究技術(shù),模型優(yōu)化,效率代碼不懂運營。而懂運營的人員,有不懂分析方法和建模?;蛘呤?沒有專業(yè)的人員。

第三、模型的搭建

商業(yè)智能最為關(guān)鍵的一個重點問題就是模型的搭建問題,模型的搭建往往決定著商業(yè)智能所能夠進行運作是否高效完美的基礎(chǔ),所以,無論是昂貴的知識產(chǎn)權(quán)還是寶貴的實踐經(jīng)驗,對于商業(yè)智能的模型搭建都起著絕對重要的影響。所以,對于商業(yè)智能的模型搭建問題,我國目前的商業(yè)智能還處于發(fā)展階段,還需要不斷的完善。

第四、數(shù)據(jù)安全性

沒有專業(yè)的安全工程師,或者是數(shù)據(jù)倉庫等為這個數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)任。二對于數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)任的分析師,又不懂技術(shù)。

第五、企業(yè)局限性

企業(yè)對于數(shù)據(jù)的重視停留在口頭上,讓他們投入時間,投入精力去還是很猶豫。運用的人首先不是找自己的原因,而是問哦,你的數(shù)據(jù)是不是有問題?不愿意投入錢 ,就不會給相應(yīng)崗位提供薪資,找不到相應(yīng)的人才。

第六、展現(xiàn)的方式

良好的展現(xiàn)方式,是商業(yè)智能所能夠進行運作的最終結(jié)果問題,無論是通過不同的圖表來進行展示,還是使用儀表盤,所呈現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)結(jié)果都是經(jīng)過多重計算所的出來的結(jié)論,展現(xiàn)方式的簡潔清晰,是保證其有效的基礎(chǔ)。

第七、BI運用斷層

開發(fā)人員懂技術(shù),花了很多功夫,做了一個難度很大的系統(tǒng)。而運營人員覺得沒有價值或者價值不大,他們只需要用一些簡單的報表而已。如果花了很多錢去買一個系統(tǒng),往往最后就成了一個簡單的報表系統(tǒng),后期還是需要導(dǎo)出來做二次分析。

基本分析方法

小數(shù)據(jù)分析方法:細(xì)分、趨勢、轉(zhuǎn)化

方法:整合、預(yù)測(預(yù)警,挖掘,決策)、關(guān)聯(lián)

數(shù)據(jù)整合方法:線下數(shù)據(jù)、線上數(shù)據(jù)、不同渠道的數(shù)據(jù),app,網(wǎng)店、渠道

商業(yè)智能BI

媒體渠道:線下媒體、線上媒體、人工推廣、應(yīng)用商店

做分析也需要考慮公司和運營層面的的東西,不要僅僅站在 數(shù)據(jù)和分析師的層面做分析,需要多和同事溝通。不要指責(zé)同事,人家這么做肯定是有他的道理的。術(shù)業(yè)有專攻,他們有自己的能力方面。

所以在日常的數(shù)據(jù)處理過程中,商業(yè)智能不僅要對數(shù)據(jù)進行分類和清晰,對于各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)所表達(dá)的信息內(nèi)容也要進行整齊的劃分,以保證其具有一致性。而在不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,所存在的信息鏈條有所不同,邏輯性也會有一些差別,所以,商業(yè)智能的基礎(chǔ)內(nèi)容,就是對這些繁雜的數(shù)據(jù)信息進行更為妥善的處理。

商業(yè)智能BI

遇到問題解決方法:

1、在搭建BI系統(tǒng)之前,需要和相關(guān)的同事溝通好,避免重復(fù)勞動。

2、在日常的數(shù)據(jù)處理過程中,商業(yè)智能要注意對數(shù)據(jù)進行分類和清晰。

3、對于各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)所表達(dá)的信息內(nèi)容也要進行整齊的劃分,以保證其具有一致性。

4、在不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,所存在的信息鏈條有所不同,邏輯性也會有一些差別,所以,商業(yè)智能的基礎(chǔ)內(nèi)容,就是對這些繁雜的數(shù)據(jù)信息進行更為妥善的處理。

5、分析師 我覺得也是一個產(chǎn)品經(jīng)理,做客戶滿意喜歡的產(chǎn)品。人家喜歡就好,不喜歡就很難混。

6、不要 輕易下結(jié)論,憑經(jīng)驗。對于有些需要 市場調(diào)研才可以得到的結(jié)論,對于需要才可以得到的結(jié)論,才給參考性。

通過這些內(nèi)容的介紹,相信大家對于商業(yè)智能在企業(yè)的經(jīng)營過程中,所存在的重點問題就會有了一定的認(rèn)識和了解。如果不同觀點或更好的見解,歡迎聯(lián)系我們,大家一起商討,共同進步!

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標(biāo)簽:大數(shù)據(jù)BI數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)安全

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