bi商业智能分析系统

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我们已经发表了一些关于部署商业智能（BI）时最常见瓶颈的博客，但在起初是如何起头的呢？这里列举了企业在一开始就不使用商业智能（BI）解决方案的一些原因。

1.我不需要它

不, 你不需要商业智能（BI）。很多企业得过且过，甚至在没有任何一种商业智能（BI）的情况下也能兴兴向荣。但随着越来越多的竞争对手采用了商业智能（BI）解决方案(目前有22%的企业使用它，但是2012年有另外27%的企业打算实现它),你会发现要和他们竞争会越来越难。

原因很简单: 好的商业智能（BI）增加收入。事实上, 来自 Nucleus研究公司的新发现表明某些分析, 尤其是预测分析, 可以带来超过1000% 的投资回报率(ROI)。是的,在商业智能（BI）上每花1美元就有10美元的回报。所以, 你现在可能不需要商业智能（BI）, 但随着越来越多的中小企业采用它, 你最终会需要它。你真的想要迎头赶上吗?

2.我没时间理它

英国有三分之二的小企业主每星期工作超过50小时。在美国也是一样，如果不是更长时间。在这么长的工作时间、压力,和经营中小型企业的头痛之下，还想要在你永无止境的责任列表增加另一层的监控、分析和软件维护吗?

我们肯定要这样。我们已经看到实施商业智能（BI）解决方案后会有效益。但一个好的商业智能（BI）解决方案也将节省时间。有多少人长时间都花在协调数据的输入错误上呢？或者也许你正受生成报表和图表的困扰呢?也许是花时间在弄清如何评估自己的员工上了?或者, 坦率地说, 它都用于折腾Excel了，不是吗?

正确使用商业智能（BI）可以节省您的时间，它能为企业自动化处理一大堆流程。同样, 针对某些像我们这样的软件即服务(SaaS)的产品,大约需要48小时就能开始，其中一个工作实际上是需要在终端上配置软件。在许多方面，时间的投资回报率(ROI)时间甚至大于收益。

3.我的数据质量不达标。

“如果我知道我的数据是完全错了，数据分析又能好到哪里去呢?给我一个到两个月把数据清理干净, 然后我们再谈。”

每家公司都有错误的数据。事实上, 有些估计说在给定的时间里有多达25%的数据可能是不准确的，而有五分之一的企业甚至没有使数据准确的目标。所以你的公司又有什么不同呢?

数据质量不会自我改善。这是一个需要努力的过程。然而,有了正确的工具这一过程就能尽可能少些痛苦。

一个好的商业智能（BI）工具可以帮助你适度识别关键数据的错误,对它们进行标记,为缺失的值提供一个“最佳猜测”的占位符标准。

应该从现在开始,因为你的公司永远不会停止生成新的数据和新的数据错误。坦白说: 如果你有自己的设备和时间,你真的会停止并回头去修复你所有的数据错误吗?或许不会,因为凭你自己去完成它太痛苦了。数据质量监控是一种算法，它可以比你更快更准确地完成工作，很管用。

4.我们目前忙于雇人

你的小企业增长迅速。一个星期要招聘一位新的员工。你没有时间让每个人都了解最近情况并掌握一种新的商业智能（BI）工具。但如果商业智能（BI）工具可以使新员工更容易投入工作呢?

一个好的商业智能（BI）解决方案不仅会创建，还能促使新员工从第一天开始就遵守流程。由于内置的数据误差监控, 新员工没有机会在错误的地方输入数据。从一开始,新员工就会在自动数据创建过程的指导下，而无需微管理。

事实上，好的商业智能（BI）将帮助你很快看到新员工对工作环境的适应。员工记分卡和晚间电子邮件活动总结能让你评估他们的表现, 提供的数据让你可以在过程中有效地纠正他们,而且如果需要时可以更快速地切断与差劲员工的雇佣关系。

本质上, 商业智能（BI）解决方案可以更快地让新员工成为有生产率的熟练者。你可能不用忙于此事。

5.我的企业太小

你可能觉得企业太小不需要商业智能（BI）解决方案。只有几个员工的你真的需要这样的深度分析?答案是, 你没这么小。五分之三的企业雇员在1到4人之间,所以你很正常，而非例外。小企业是美国经济的核心, 具有最大的增长潜力。正因如此，中小企业应该比其它任何企业都该利用好商业智能（BI）。毕竟, 不管你是多么的渺小,也会产生大量的数据。

当一个商业智能（BI）解决方案是专为中小型企业而建时，就没有小到可以忽视的企业。有案例研究证明在一个非常小的企业里，商业智能（BI）仍有大的投资回报率。

以上文章出自奥威软件，转载需告知。

　　很多公司在引入bi数据分析系统之后，常常会在运营的时候遇到很多问题。数据化运营是一项专门的工程，一般而言一家公司需要专业的IT人员专门来数据分析bi工具，但很多人没这个意识。部署bi数据分析系统确实有点难度，但不是所有人都是专家，所以小编在这里分享几招小策略，帮助大家更好地运营好商业智能BI工具。

　　那么，bi数据分析系统要运营好首先要做好策略，认真部署和进行。

　　（1）为商业智能提供业务所有权

　　埃夫森表示，将商业智能置于业务用户手中的组织比将商业智能置于IT内部的成功率更高，这可能意味着将商业智能嵌入业务线，或将商业智能业务报告提供给首席数字官或首席客户官。

　　虽然早期商业智能技术的复杂性使得IT部门负责许多商业智能程序，但是如今的工具更加直观，允许它们直接提供到业务用户的手中，这些用户可以运行对他们重要的查询。

　　同样，用户需要访问数据的速度以及从商业智能获得的见解近年来也急剧增加。今天的业务用户通常需要实时的操作信息，不愿等待IT部门生成报告。

　　（2）监控商业智能的使用并必要时调整

　　虽然企业应该拥有商业智能计划，但是IT部门仍然是必须保持监控和评估商业智能系统使用的积极合作伙伴。监控商业智能系统正在做什么，正在访问什么数据源，正在使用什么工具，以及业务部门A是否使用商业智能超过业务部门B。”

　　（3）验证，验证，验证

　　组织需要一个强大的验证过程，重点是访问所有需要回答查询的数据。它还应该防止有问题的数据进入商业智能系统，这样就不会产生错误的见解。此外，验证过程应该足够的敏捷性，以快速响应新的商业智能功能的请求。

　　哈根斯指出一个假设用例，其中商业智能工具生成有关净销售额的报告。如果该工具接收到销售数据，但没有计算返回的已售商品数量，那么最终信息是不好的。

　　（4）首先关注业务问题，然后再关注数据

　　太多的组织构建数据存储库，然而采用商业智能，期望业务用户能够更好地开展业务。

　　埃夫森阐述了这个例子：营销部门发现客户流失问题，并希望了解客户为什么要离开。组织应该着重提供回答营销业务问题的能力，首先要确定需要衡量哪些指标，访问计算这些指标所需的数据，然后使营销对数据进行详细的分析。

　　埃夫森说：“人们需要确定一个明确的业务问题，首先要分析什么指标，最后，谈论如何得到数据。”

　　其实，bi数据分析系统运营也没有那么难，但是一些整体上的规划和细节问题都需要企业领导注意，才能更好地部署和运营好一款数据分析bi工具。

　　很多公司在引入bi数据分析系统之后，常常会在运营的时候遇到很多问题。数据化运营是一项专门的工程，一般而言一家公司需要专业的IT人员专门来数据分析bi工具，但很多人没这个意识。部署bi数据分析系统确实有点难度，但不是所有人都是专家，所以小编在这里分享几招小策略，帮助大家更好地运营好商业智能BI工具。

　　那么，bi数据分析系统要运营好首先要做好策略，认真部署和进行。

　　（1）为商业智能提供业务所有权

　　埃夫森表示，将商业智能置于业务用户手中的组织比将商业智能置于IT内部的成功率更高，这可能意味着将商业智能嵌入业务线，或将商业智能业务报告提供给首席数字官或首席客户官。

　　虽然早期商业智能技术的复杂性使得IT部门负责许多商业智能程序，但是如今的工具更加直观，允许它们直接提供到业务用户的手中，这些用户可以运行对他们重要的查询。

　　同样，用户需要访问数据的速度以及从商业智能获得的见解近年来也急剧增加。今天的业务用户通常需要实时的操作信息，不愿等待IT部门生成报告。

　　（2）监控商业智能的使用并必要时调整

　　虽然企业应该拥有商业智能计划，但是IT部门仍然是必须保持监控和评估商业智能系统使用的积极合作伙伴。监控商业智能系统正在做什么，正在访问什么数据源，正在使用什么工具，以及业务部门A是否使用商业智能超过业务部门B。”

　　（3）验证，验证，验证

　　组织需要一个强大的验证过程，重点是访问所有需要回答查询的数据。它还应该防止有问题的数据进入商业智能系统，这样就不会产生错误的见解。此外，验证过程应该足够的敏捷性，以快速响应新的商业智能功能的请求。

　　哈根斯指出一个假设用例，其中商业智能工具生成有关净销售额的报告。如果该工具接收到销售数据，但没有计算返回的已售商品数量，那么最终信息是不好的。

　　（4）首先关注业务问题，然后再关注数据

　　太多的组织构建数据存储库，然而采用商业智能，期望业务用户能够更好地开展业务。

　　埃夫森阐述了这个例子：营销部门发现客户流失问题，并希望了解客户为什么要离开。组织应该着重提供回答营销业务问题的能力，首先要确定需要衡量哪些指标，访问计算这些指标所需的数据，然后使营销对数据进行详细的分析。

　　埃夫森说：“人们需要确定一个明确的业务问题，首先要分析什么指标，最后，谈论如何得到数据。”

　　其实，bi数据分析系统运营也没有那么难，但是一些整体上的规划和细节问题都需要企业领导注意，才能更好地部署和运营好一款数据分析bi工具。