任何企業軟件應用的目的都是為了幫助企業提高生產力。鑒于各行各業各種類型的應用程序數量不斷增加,您希望您開發和銷售的應用程序能夠最大限度地提高客戶的生產力。這就是在競爭激烈(且不斷變化)的市場中吸引、贏得和留住不斷擴大的客戶的方法。這就引出了一個問題,到底什么叫生產力?
隨著技術的不斷演進,BI工具也在不斷變化,以滿足企業市場的不同需求。在BI發展幾十年中,BI工具也愈發成熟,從傳統BI走向敏捷BI,再加之AI的智能化能力,BI不再只是一個查看數據報表、優化業務流程的軟件工具,而是可以幫助企業提升創新能力,改變工作效率,成為增強核心競爭力的得力助手。
在本系列的第1部分中,我們描述了數據倉庫(DW)和商業智能(BI)項目如何成為許多組織的高度優先事項。項目發起人尋求在整個企業中授權更多更好的數據驅動決策和行動; 他們打算擴展其用于BI,分析和數據發現的用戶基礎,以便用戶做出明智的決策。
這個基本的自助式商業智能能力清單不僅僅是報表創建工具,還包括提供和分發預制資產的手段。盡管自助式商業智能蓬勃發展,但它仍然招致大量批評。雖然其中大部分批評都是圍繞著軟件的銷售方式和不當的實施,但也有一些批評牽涉到技術本身。
數據倉庫項目是高度復雜的,從根本上講是有風險的。在眾多任務中,領導數據倉庫團隊的項目經理必須識別所有數據質量風險。這個過程的主要目標是記錄與項目風險有關的基本信息。本文主要介紹如何避免其他數據倉庫和BI項目所經歷的以下四個常見錯誤,以便成功規劃和實施新功能和能力。
為了隨時隨地推動業務的發展,企業領導者會考慮采用新的BI工具,但是在這之前應該詢問一下三個關鍵特征。
在大數據時代,你會聽到很多術語被拋出。其中最常用的三個是 "商業智能"、"數據倉庫 "和 "數據分析"。不過,你可能會好奇,這三個概念之間有什么區別,所以我們來看看。
當今,充滿競爭的世界為企業帶來了新的機遇與挑戰,因此企業需要更多的靈活性和敏捷性。他們需要利用數據和分析來形成洞察,以對新形勢下的變化作出及時、靈敏的反應。下面來了解一下新常態中不容忽視的十大數據趨勢以及該如何利用它們形成自己的優勢吧!
我們如何處理龐大的大數據促進業務增長?使用商業智能的數據驅動型大公司的增長以及跨行業廣泛采用大數據是業務的未來。商業智能通過簡化的操作和流程推動了業務革命。您可以通過多種方式在業務中使用大數據并成倍增長收入,本文中將討論所有主要方法。