评估自助式商业智能平台时七个关键领域的问题

文 | Smartbi大数据百科 2021-06-28 阅读次数:78 次浏览

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    评估商业智能平台的关键(一)数据源

    你要确保商业智能平台可以读取所有数据源。其次,你要知道平台在处理数据前是否必须将数据导入到自己的工场中,或者是否可以即时处理数据查询。

    如果必须导入数据,分析速度是否足够快,以证明花时间导入是合理的?商业智能系统能否自动更新原始数据源的数据?

    如果商业智能系统中的数据存储要收费,请尽情猜测5年内你将拥有多少数据,并将其数量增加三倍。存储该金额的成本是否会影响你的预算?

    另一个关键问题是:商业智能系统是否可以在你存储数据的地方运行呢?如果不可以,迁移数据的难度有多大?

    评估商业智能平台的关键(二)数据转换

    当你要收集数据时,数据往往是很“脏”的。行中可能缺字段,或者可能包含无意义的值。行中的多个字段可能具有相互不一致的值。文本字段可能包含拼写错误、拼写变体或术语变体,使其不能自动组合在一起。有些字段,特别是自由形式的评论可能会很长,而且用处不大。

    此外,字段可能是非参数化的(如文本),为了分析的目的,需要将其编码为数字,尽管有些商业智能系统在内部实现了自动化。字段的数字范围可能有数量级的差异,需要将它们归一化。可能一些值要从另一些值推断出来,例如,如果源数据中不存在性别,可能需要从名字和/或标题中推断出性别。

    你可能要给商业智能系统编写SQL SELECT语句,或者它可能自动导入自身。如果要编写数据库查询,它是否可以帮助你选择字段并创建连接(join)?

    凡此种种的问题意味着你应该在你的一些数据上测试一个商业智能系统。构建一个提取/转换/加载链,同时查看和绘制数据。看看它们显现的难易程度。将其与其它商业智能系统进行比较。不要低估数据清理要花掉的时间,这多半会占用总分析时间的80%

    评估商业智能平台的关键(三)分析能力

    你要以几种方式分析已清理的数据。在最简单的层面上,你将以各种格式绘制数据,并对历史数据和趋势进行直接的统计分析。除此之外,你要探究数据以了解特定的功能,并构建模型以测试你对原因的看法。最后,你可能需要根据统计模型甚至机器学习模型来预测未来的绩效指标(例如销售和库存需求)。

    你将遇到的一个功能大战体现在所提供的图表类型的数量。当吹的天花乱坠的图表类型不适用于你的数据时,这通常是毫无意义的。另一方面,有些图表类型非常重要:例如,我不愿意使用没有地理显示支持的系统,因为查看位置表中的原始数据与查看地图上不同的颜色或不同的气泡大小的视觉和直观影响是不同的。

    另一个功能大战是对分析的支持。是的,你确实应该具备在商业智能平台内执行简单的统计的能力,至少要懂回归模型。更深入的话可能会与用户产生“阻抗失配”。

     例如,将机器学习和深度学习支持添加到探索性商务智能分析的选项中,这对管理者和业务分析师而言可能是一个难以企及的目标。数据科学家则是另一回事,但他们通常具有专门的专业工作空间来创建机器学习(ML)模型和深层神经网络,他们使用的工作流程通常需要统计知识和编程技能,而这些流程对他们在这方面的要求远高于典型的商业智能用户。

    另一方面,自然语言支持和分析常见数据模式的内置智能使生疏的用户更容易使用平台。将机器学习应用于用户体验往往是好事,即便要求业务分析师训练深度学习模型也许是徒劳的。

     现在有些商业智能平台使用内存数据库和并行性来加速查询。未来,你可能会看到更多高度并行化的基于GPU的数据库被内置到商务智能服务——第三方正在建设这些展示了惊人的速度提升的数据库。

    你经常需要在分析过程中修改或增加数据转换,例如通过添加反映其它列之间的差异或比率的列,就像财务分析中经常进行的操作一样(如债务/权益)。这样的修改有时可以改变ETL(提取,转换和加载)管道到ELT(提取,加载和转换)的导入过程。某些供应商仅支持ETL或ELT之中的一个,但大多数使用ETL的商业智能系统在分析步骤中都提供了额外的转换。

    评估商业智能平台的关键(四)易学易用性

    尽管自助式商务智能系统是针对管理者和业务分析人员,但它是很复杂的,它有很多移动部件。在我尝试过的商业智能平台中,用户体验和学习资料的平台间质量差别很大。在评估中试着让技能水平参差不齐的用户参与进来,以了解他们的反应。另外一定要测试文档本身。最好的文档搜索、索引和组织以及最差的文件之间存在巨大差异。有时候,我常常不得不要求销售工程师在经历重要但失败的个人努力之后为我找一个教程。

    评估商业智能平台的关键(五)演示的灵活性

    有些商业智能系统几乎对任何变量的选择都显示出算得上有见地的图表。另一些商务智能系统等待你点击你想要查看的图表类型。如果你知道你的需求,那么用哪一种方法都可以,如果你不知道的话,最好是让系统根据你选择的变量的数量和种类提供帮助。

    商业智能系统往往区分始终是数字的度量和可能是非参数化的维度。有些维度,例如城市、州和国家可以转化为经度和纬度等度量。有时候,你想看到符合维度标准的度量,例如“按产品展示我们的利润率”或“按店铺显示我们的同比销售额”,以及另一些时候你希望看到符合其它度量标准的度量,例如,“向我展示利润与中西部地区所有商店的销售额”。

    一旦你看到了一个有意义的图表,你往往想放大特定的功能、调整显示,并添加注释。商业智能系统在这个领域的差异很大,所以做这个练习是值得的。

    评估商业智能平台的关键(六)协作的选择

    你可以共享的具体内容因系统而异,或者按照你是否想要完全与授权用户、只读注册用户或未注册用户共享。在某些情况下,只读用户可以从你提供的图表中对数据进行排序和筛选;在其它情况下,他们只能看到你的分析的幻灯片。

    这个区别通常会影响你是否能够为整个公司或只为特定的受众提供商业智能产品,当然还有定价。

    评估商业智能平台的关键(七)成本和收益

    我所指的成本不仅仅是供应商的年费,还包括存储数据的成本,将平台托管在本地或云端的成本,还有人员培训的成本。这样做的好处包括减少劳动力和决策时间,做出更好的决策,并最终提高利润并加快发展速度。

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