企业选择BI数据可视化工具应该注意哪些问题?

文 | Smartbi大数据百科 2021-05-18 阅读次数:82 次浏览

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    是否有条件实施BI

    实施BI的前提,最重要的是基础数据的统一。比如货品信息,客户信息,公司内部信息。原本考核业务员的时候,数据的管理不规范,缺少数据可以临时补。但随着公司业务的不断扩展,越发需要精细化运营。数据需要精细到货品、门店。有了这些齐全的数据,BI的实施才有保障。
    其次是业务的统一。比如销售模式,采购模式,结算方法,质量管理的统一。比如销售模式不统一,有的分公司先结算后配送,有的公司先配送后结算,业务形式不统一,口径不统一,就会造成数据的时间差。
    最后是业务部署。业务部署分集中部署和分销部署,桐君阁采用的是分散性部署。分散性部署回来带很多问题,比如我们每天会对二十几家公司进行数据抽数,ETL策略尤其多,如果遇到网络断掉或者其他意外情况,就要重新部署。而集中部署,保持基础数据的统一,业务口径的统一能大量节省人力物力。
    BI的部署还需要大量人员的支持,需要业务人员和信息人员的积极配合,这个效果才能够比较良好的推动,而且还能够持续的发展。为了让技术和业务人员更好地贴合,要将技术和业务有效结合,最大效率的把报表和BI系统的功能发挥出来。

    BI产品如何选型

    首先是价格。价格需要和领导协商,所以首要确定需要实现那些功能,大致的价格基准是多少,是否和预期一致。
    其次需要考虑产品的成熟度。成熟度高,实用性强是大多数企业的需求所在。如果是SAP的产品,它需要在一个所谓的领域层里面搭建,搭建的时候业务层上面才能够通过我们业务人员或者信息人员进行做报表。是否符合企业的情况需要好好考虑。
    产品的快速部署。比如SAP的产品,一旦服务器当掉之后,部署就需要一天。
    开发功能。开发性能是否友好会直接影响到开发人员的情绪。如果界面友好,能大大提高操作效率。

    炫酷的报表不是分析的最终目的

    像其他技术的商业发展一样,数据分析和可视化正在跳出屏幕的限制,与新兴技术配合使用。
    以NLP(自然语言处理)为例。当你跟拥有NLP的机器人进行互动时,即使是第一次听到你的声音,它也能很好的理解你的问题并且给你答案。在过去,这样的交互可能是天方夜谭,然而如今却都已经实现。
    同样,BI数据分析工具的未来趋势,也会是同AI进行结合。如果你需要的仅仅是一份漂亮的数据分析报表,数据可视化分析工具或许已经足够,但如果你需要进行复杂的数据分析时,BI+AI的端到端的数据智能解决方案会更加契合你的需求。对于BI数据工具来说,不要因为美丽的外表而忽略了数据可视化的真正目的,清楚的认识到这一点,对企业来说至关重要。

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