[點晴永久免費OA]遠未紅海，BI商業智能遲早爆發......
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一、BI商業智能系統 BI (Business Intelligence，商業智能)已發展出多種商業形態。下面列舉幾個常見的商業形態：
總體來說，BI作為一種支持企業決策的技術和方法論，已經成為了企業數字化轉型不可或缺的一部分。從軟件到服務再到平臺，不斷地創新和發展，BI正在不斷推動著企業的數字化轉型和商業創新。 二、BI商業智能系統的價值 1、數據挖掘和分析 商業智能系統可以幫助企業快速獲取和分析數據，提高決策的準確性和效率。通過對數據進行挖掘和分析，企業可以更好地發現市場機會、客戶需求以及潛在風險等信息。例如，通過對銷售數據進行分析，企業可以了解產品銷售趨勢、客戶群體特征等信息，從而優化產品設計和銷售策略。 2、商業機會和風險的發現 商業智能系統可以幫助企業發現隱藏在數據背后的商業機會和風險。通過對數據進行深度挖掘和分析，企業可以發現市場上的新趨勢、競爭對手的變化以及潛在的風險等因素。例如，通過對用戶行為數據進行分析，企業可以了解用戶偏好、購買力等信息，并據此調整其營銷策略。 3、資源配置和管理的優化 商業智能系統可以幫助企業優化資源配置和管理，提高生產力和效率。通過對資源使用情況進行監控和分析，企業可以更好地理解其運營效率和成本結構，并據此進行優化。例如，通過對生產線使用數據進行分析，企業可以發現生產瓶頸、提高物料利用率等信息，從而提高生產效率。 4、成本降低和盈利能力提高 商業智能系統可以幫助企業降低成本，提高盈利能力。通過對成本結構進行分析和優化，企業可以有效地降低生產和銷售成本。例如，通過對供應鏈數據進行分析，并與供應商進行協商談判，企業可以獲得更好的采購價格，并降低成本。 三、BI系統的常見數字化產品 1、釘釘智能報表 釘釘智能報表是一種企業級BI工具，它可以通過SQL語句操作數據，自動化生成可視化的數據報表。此外，釘釘智能報表還具有以下特點：
2、飛書數據助手 是一款支持多種數據源連接方式的BI工具，可以方便快速地生成各類公司報表。同時，飛書數據助手還具有以下功能：
3、企業微信數據分析平臺 企業微信數據分析平臺是一種通過建立API接口實現各種信息系統與企業微信之間的數據傳輸和控制的工具。它可以實現以下功能：
4、Power BI Power BI是一款商業智能工具，由微軟公司開發。它可以用于創建交互式報表、大屏幕展示等功能，同時還具有以下特點：
5、Tableau Tableau是一款商業智能工具，可以幫助用戶方便快速地創建各類報表。與其他BI工具相比，Tableau還具有以下優勢：
四、BI系統的實施流程 1、需求分析 需求分析是BI商業智能系統實施過程中最為關鍵的一步，它涉及到確定系統的目標、范圍、功能和數據來源等問題。下面我們將逐一介紹這幾個問題。 1）系統目標 在BI商業智能系統的實施之前，需要首先明確系統目標，即要達到什么樣的效果。例如，是提高企業決策效率，還是優化生產流程？這些目標必須與企業戰略和管理需求相符合。 2）系統范圍 在BI商業智能系統的實施過程中，需要確定哪些領域需要進行數據分析和決策支持。例如，是銷售、采購、供應鏈還是財務？這有助于確定系統開發的重點和優先級。 3）系統功能 在BI商業智能系統實施之前，需要明確系統需要具備哪些功能。例如，報表查詢、數據分析、數據挖掘、可視化展示等等。這有助于確定系統的需求和功能架構。 4）數據來源 在BI商業智能系統實施之前，需要核實并確定數據的來源，包括內容、格式、時效性等方面。例如，是否需要從ERP、CRM、MES等多個系統中提取數據？如何保證數據的準確性和完整性？ 2、數據整合 在確立了BI商業智能系統目標后，就需要開始收集、清洗、轉化和加載數據。這里的工作相當于從不同的源中抽取，并將其轉換成所需格式的操作。 1）數據收集 根據需求分析階段確定的數據來源，對不同的源進行收集，通常包括內部數據庫、外部社交網絡等多種來源。 2）數據清洗 收集到的數據可能存在各種問題，如錯別字、重復值等，這就需要對其進行清洗。例如用Excel或SAS軟件處理數據。 3）數據轉換 將原始數據轉化為可以被BI商業智能系統處理的格式，通常需要進行數據格式轉換、數據結構轉換等操作。例如，將Excel表格轉化為SQL Server數據庫中的數據表。 4）數據加載 將清洗和轉化后的數據加載至BI商業智能系統中，通常包括全量加載和增量加載兩種方式。例如，使用ETL工具（如Pentaho Data Integration）將數據加載至數據倉庫中。 3、數據建模 在BI商業智能系統實施過程中，需要制定數據模型和分析方法。下面我們將逐一介紹這兩個方面。 1）數據模型 在BI商業智能系統中，數據模型是一個關鍵概念。它描述了不同的實體之間的關系，并規定了它們之間的聯系。例如，在銷售領域，可以使用星型模型或雪花模型來描述不同實體之間的關系。 2）分析方法 在BI商業智能系統中，需要設計相應的分析方法。這包括基礎分析方法（如聚合、排序等）、高級分析方法（如預測、回歸等）以及機器學習算法等。例如，在銷售領域，可以利用回歸分析預測未來銷售額。 4、數據分析 在確定好了數據模型和分析方法后，就可以開始對數據進行各種技術的分析了。 1）基礎分析 基礎分析包括簡單的統計方法，如平均數、總和、最大值、最小值等。例如，在銷售領域，可以使用基礎分析方法對歷史銷售額進行統計。 2）高級分析 高級分析包括更為復雜的算法，如預測、回歸、聚類等。例如，在銷售領域，可以使用預測模型預測未來銷售額。 3）機器學習 機器學習是一種能夠從數據中提取規律并進行智能決策的算法。例如，在銷售領域，可以使用機器學習算法對客戶行為進行分類和預測。 5、數據可視化 數據可視化是BI商業智能系統中非常重要的一個環節。它將分析結果以圖表等形式展示出來，使人們更容易理解和利用這些結果。 1）圖表類型 常見的圖表類型包括柱狀圖、線性圖、餅圖、散點圖等。每種圖表都有其適用的場合和優缺點。 2）可視化工具 常用的可視化工具包括Tableau、Power BI、QlikView等。這些工具可以幫助用戶創建交互式報告，并快速地生成各種類型的圖表。 6、系統測試 在BI商業智能系統實施過程中，系統測試也是非常重要的一步。它對系統進行功能、性能、安全等多方面的測試，以保證系統的穩定性和可靠性。 1）功能測試 功能測試主要是針對BI商業智能系統中的各種功能模塊，如數據查詢、圖表展示等進行測試。例如，檢查在查詢數據時是否出現錯誤。 2）性能測試 性能測試主要是檢測BI商業智能系統在大數據量情況下的運行效率和資源消耗情況。例如，測試在處理大數據量時，系統響應時間是否過長等。 3）安全測試 安全測試主要是確保BI商業智能系統在運行時不會遭受攻擊，并保護數據的安全。例如，針對數據庫盜取、黑客攻擊等進行防范和預防。 7、系統上線 當BI商業智能系統經過以上步驟后，就可以將其上線了。這需要一個完整的流程來確保BI商業智能系統可以正常運行并對企業產生實際價值。 1）部署 部署是指將BI商業智能系統部署到生產環境中，并與現有IT架構相集成。例如，在銷售領域，可以將BI商業智能系統部署到銷售管理平臺上。 2）培訓 為了確保BI商業智能系統可以被廣泛使用，需要為用戶提供培訓和支持。培訓應涵蓋系統的功能、操作、維護等相關內容。 3）持續監測 BI商業智能系統的監測是指對系統運行情況進行監控，并在出現異常情況時進行修復。例如，對數據源的監測和分析。 8、新型采購與部署 隨著數據量的快速增長，如何快速、準確地進行數據分析已成為企業決策者面臨的一個重要問題。而商業智能（BI）系統正是解決這個問題的有效工具之一。傳統上，企業需要進行BI部署時，通常需要花費大量的時間和精力來配置硬件、安裝軟件等，這使得BI系統的部署變得復雜和昂貴。然而，現在通過采用SaaS模式，企業可以直接在云平臺上直接采購并部署BI系統，從而降低了成本、提高了效率，也更加靈活和便捷。 1）選型與篩選 在選擇SaaS BI系統之前，企業首先需要明確自己的需求和目標。例如，需要了解企業所需要的分析功能、數據源格式、數據處理速度、報表展示方式等。 選型時，企業需要綜合考慮BI系統的數據可視化、操作性、數據安全以及成本等方面。目前市場上存在著很多國內外廠商提供的SaaS BI系統，例如微軟 Power BI, IBM Watson Analytics, Tableau, ClickView, SAP Lumira 等，這些產品都具備不同的特點和優勢。企業可以根據自身需求和預算進行選擇。 2）采購與部署 在選定了BI系統后，企業需要在SaaS平臺上進行采購，并通過簡單的操作來部署該系統。不同廠商的SaaS平臺具有不同的操作方式，但大多數都是基于云端的web界面進行操作。 例如，微軟Power BI提供了Power BI服務和Power BI桌面兩種版本。企業可以通過Power BI服務創建工作區，并從桌面版本中導入數據和模型。在工作區中創建分析報表后，在Power BI服務中就能夠快速瀏覽并分享給其他人。 3）數據接入與分析 一旦BI系統安裝并部署完成后，企業可以將ERP、CRM等系統中存儲的數據通過API接口或ETL（Extract-Transform-Load）工具導入到BI系統中進行分析和展示。 在進行數據分析前，企業需要對數據進行預處理，包括數據清洗、數據格式轉換、數據合并等。BI系統會提供一些常用的數據預處理工具和分析函數，如聚合、排序、過濾等。 針對不同的企業需求和行業特點，BI系統提供了多種數據展示方式，如表格、圖表、地圖等，以滿足不同的數據分析需求。此外，BI系統還支持自定義報表的創建和分享，使得企業可以根據自身需求快速創建相關報表。 9、BI與辦公協同 BI商業智能系統與企業微信等辦公協同的聯動方式可以分為以下幾種： 1）數據報表分享：企業可以通過BI系統生成各種類型的數據報表，并將其分享到企業微信中。這樣，員工可以隨時查看最新的數據和分析結果，方便進行決策和溝通。 2）即時數據分析：一些BI系統支持實時數據分析功能，可以將即時的數據展示在企業微信中。通過這種方式，員工可以及時了解當前的業務情況和趨勢，更好地把握市場機會。 3）告警與提醒：BI系統可以根據預設的規則或閾值來進行告警，發現異常情況后及時通知相關人員。這些告警信息可以通過企業微信發送到員工的移動設備上，讓員工能夠隨時掌握最新情況并采取相應措施。 4）任務管理：一些BI系統支持任務分配和管理功能，可以將任務分配給團隊中的不同成員，并通過企業微信進行溝通和協作。這樣，團隊成員就能夠更好地協調工作、互相協作，并及時完成任務。 五、BI的未來發展趨勢 BI市場是一個相對成熟的市場，競爭較為激烈。在過去幾年里，BI廠商數量急劇增長，市場上涌現出了眾多的BI產品和服務供應商。這些廠商之間的競爭非常激烈，主要集中在技術創新、產品功能、數據處理能力、用戶體驗等方面。 盡管如此，隨著大數據、人工智能等技術的深入發展，在數字化時代，商業智能仍然具有很大的發展空間。企業面臨著越來越多的挑戰和機遇，需要利用商業智能技術對內部和外部數據進行分析和挖掘，以便更好地把握市場趨勢，并提高生產效率和決策水平。 因此，雖然商業智能市場是一個紅海市場，但它仍然有著廣闊的發展前景和機會。隨著數字化技術的不斷進步和逐漸成熟，BI市場將會呈現出新的發展趨勢和模式，并且將繼續引領數字化轉型領域的發展方向。 1、云計算與BI商業智能 云計算與BI商業智能的關系 隨著云計算技術的發展和應用，越來越多的企業開始使用云計算平臺來存儲和處理數據。同時，以亞馬遜AWS、微軟Azure等為代表的大型云計算服務商也提供了各種BI商業智能工具和服務。因此，云計算與BI商業智能的關系密切。 未來發展趨勢 隨著云計算技術在全球范圍內應用日益廣泛，未來BI商業智能將向云化方向發展。這將帶來以下幾個方面的變化： 1）更低的運營成本 企業可以通過云計算服務商提供的基礎設施來搭建和維護BI商業智能系統，同時也可以根據需要隨時擴展和縮減系統規模，從而降低運營成本。 2）更高的數據安全性 云計算服務商可以提供更為專業的安全措施，保護企業數據的安全，避免數據泄露和丟失等問題。 3）更便捷的數據分享 企業可以將BI商業智能系統部署在云端，實現數據共享和協作，讓不同部門或者分支機構都能夠方便地使用系統。 2、人工智能與BI商業智能 人工智能與BI商業智能的關系 人工智能（Artificial Intelligence）是指通過計算機程序模擬出類似于人類思維和行為的過程。在BI商業智能中，人工智能可以幫助企業更好地處理和分析海量數據，并從中提煉出有價值的信息。因此，人工智能與BI商業智能也是密切相關的。隨著人工智能技術不斷發展和應用，未來BI商業智能將越來越多地與之結合，帶來以下幾個方面的變化： 1）更智能的數據處理 人工智能可以通過學習和自我優化，幫助BI商業智能更好地處理和分析海量數據，并從中提煉出更有價值的信息。 2）更精準的預測能力 人工智能可以通過分析歷史數據、模擬場景等方式，幫助BI商業智能進行更為精準的預測和分析，從而提供更可靠的決策支持。 3）更深入的用戶洞察 人工智能可以幫助BI商業智能實現更深入的用戶洞察，包括用戶需求、行為、偏好等方面。這將對企業市場營銷、產品設計等方面帶來重要啟示。 3、可視化技術與BI商業智能 可視化技術與BI商業智能的關系 可視化技術是指利用圖形、圖表等方式將數據表達出來，以便于人們理解和分析。在BI商業智能中，可視化技術可以幫助企業更好地展示和傳達數據信息，從而提高管理層的決策效率。 未來發展趨勢 隨著可視化技術不斷發展和應用，未來BI商業智能將越來越注重數據的可視化呈現，帶來以下幾個方面的變化： 1）更豐富的圖形展示 BI商業智能將會采用更多樣化的可視化展示方式，包括3D圖形、熱力圖、地圖等，從而更好地展示數據分布和關聯。 2）更直觀的用戶界面 BI商業智能將會采用更加直觀美觀的用戶界面，讓用戶可以通過簡單的操作就能夠理解和分析數據。 3）更高效的數據交互 BI商業智能將會采用更為靈活和高效的數據交互方式，讓用戶可以自由地對數據進行探索和發現，從而提高決策效率。 4、大數據與BI商業智能 大數據與BI商業智能的關系 大數據是指規模巨大、類型多樣、處理復雜的數據集合。在BI商業智能中，大數據可以提供更為豐富和全面的信息支持，從而幫助企業更好地理解市場需求、競爭狀況等方面。 隨著大數據技術不斷發展和應用，未來BI商業智能將越來越需要岷洗笫菁際趵詞迪稚疃確治觶匆韻錄父齜矯嫻謀浠? 1）更全面的數據采集 BI商業智能將會采用更為全面的數據采集方式，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等，以滿足更廣泛的分析需求。 2）更深入的數據挖掘 BI商業智能將會采用更為深入的數據挖掘技術，包括自然語言處理、機器學習等技術，從而發現更隱含和有價值的信息。 3）更高效的決策支持 通過結合大數據技術，BI商業智能可以提供更為精準和實時的決策支持，幫助企業在競爭中獲得更大優勢。 5、移動化與BI商業智能 移動化與BI商業智能的關系 移動化是指利用移動終端設備（如手機、平板電腦）來進行工作和生活。在BI商業智能中，移動化可以讓企業管理層隨時隨地地獲取到最新的數據分析結果，從而做出更為及時和精準的決策。 未來發展趨勢 隨著移動化越來越成為人們日常工作生活中不可或缺的一部分，未來BI商業智能將越來越注重移動化的應用，帶來以下幾個方面的變化： 1）更便捷的數據訪問 BI商業智能將會采用更為方便和快捷的移動端訪問方式，例如APP、微信小程序等，讓用戶可以及時獲取到最新的數據分析結果。 2）更適應不同設備 BI商業智能將會逐漸適應不同類型的移動設備，包括手機、平板電腦、手環等，從而滿足不同用戶在不同場景下對數據分析結果的需求。 3）更人性化的交互方式 BI商業智能將會采用更加人性化的交互方式，例如語音識別、手勢控制等，讓用戶可以更為自由地對數據進行操作和探索。 該文章在 2023/7/4 17:20:57 編輯過 |
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