商业智能bi三大组成部分

发布时间：2020-10-09      游览量：3112

• 数据挖掘免费数据分析工具大数据分析

如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说,报表系统已经可以称作是BI了,它是BI的低端实现。 现在的企业,大部分已经进入了中端BI,叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI,叫做数据挖掘。而我国的企业,目前大部分还停留在报表阶段。传统的报表系统技术上已经相当成熟,大家熟悉的Excel、水晶报表、Smartbi等都已经被广泛使用。但是,随着数据的增多,需求的提高,传统报表系统面临的挑战也越来越多。

 

1. 数据太多,信息太少

密密麻麻的表格堆砌了大量数据,到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导,越需要简明的信息。如果我是董事长,我可能只需要一句话:目前我们的情况是好、中还是差?

 

2. 难以交互分析、了解各种组合

定制好的报表过于死板。例如,我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量,另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。但是,这两张表无法回答诸如“华北地区中青年顾客购买数码相机类型产品的情况”等问题。业务问题经常需要多个角度的交互分析。

 

3. 难以挖掘出潜在的规则

报表系统列出的往往是表面上的数据信息,但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大,产品之间相互关联的程度如何?越是深层的规则,对于决策支持的价值越大,但是,也越难挖掘出来。

 

4. 难以追溯历史,数据形成孤岛

业务系统很多,数据存在于不同地方。太旧的数据(例如一年前的数据)往往被业务系统备份出去,导致宏观分析、长期历史分析难度很大。 因此,随着时代的发展,传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了,企业期待着新的技术。

数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是,数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值,并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势,并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。

 

Smartbi作为国内最知名的BI厂商，用自己的产品告诉用户，BI不是简单的数据工具，而是一套从数据整合、分析到辅助决策，完整的解决方案。

1、商业智能bi三大组成部分——数据报表：

 

报表是企业管理的基本措施和途径，是企业的基本业务要求，也是实现BI战略的基础。报表可以帮助企业访问、格式化数据，并把数据信息以可靠和安全的方式呈现给使用者。报表常规呈现就是使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营等）全面呈现出来，再通过各种维度（看数据的角度）筛选、关联、跳转、钻透等方式查看各类分析指标，业务分析图表按照主题划分，图表之间存在一定的逻辑关系。

这个层次的报表分析就是呈现企业日常经营、业务的情况，让报表用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，其次解放了他们自己手工通过 EXCEL 通过各种函数做汇总分析、制图的工作。比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。

在这个阶段系统价值就显得非常有限，数据的作用仅仅是从一个可视化的角度对业务做出了另一种形式的解读，用户仅仅是被动的接收来自可视化报表上传递的信息。

2、商业智能bi三大组成部分——数据分析：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可以被分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。Smartbi的企业级数据分析的BI工具可帮助企业快速搭建大型的综合数据分析平台，也能提供个性的可视化解决方案。

 

商业智能 BI 是先通过第一层的报表呈现，将很多业务运营情况直观的反映出来，让用户可以直观的看到在我们经验之外的数据表现情况。商业智能BI在这里体现的价值就是要对这些异常数据进行有目的的分析，通过相关联的维度、指标使用钻透、关联等分析方式探索出可能存在的原因。

在这个层次中，可视化报表的分析是带着问题找问题的，通过一次或者多次的维度和指标图表构建，逐步形成了一种比较可靠的、固化的分析模型。这个阶段的用户不再是被动接受来自图表中反映的信息，而是通过异常数据来定位到背后的一个业务问题，数据和业务在这个层次开始有了联系，数据图表之间的逻辑性更强

3、商业智能bi三大组成部分——数据挖掘：

广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来,数据挖掘就是BI。但从技术术语上说,数据挖掘(Data Mining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼,最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上,我们可以定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题,选择一种或者多种挖掘算法,找到数据下面隐藏的规律,这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘是一种更深层次的业务数据的主动设计和探索分析。这层分析的提出更加深入业务，围绕一个一个业务分析场景展开，对业务的认知要足够深。

 

Smartbi提供结构分析、相关分析、离散分析、弹性分析、TOPn、TOP%、聚类分析等统计分析方法，支持回归分析、ARMIA模型分析、时间序列平滑预测、季节变动预测等多种预测模型，除以上系统内置的数理统计挖掘方法，还支持用户自定义相关算法并固化使用。

结语：如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息？大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统只是BI的低端实现。现在的企业，大部分已经进入了中端BI阶段，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，大部分还停留在报表阶段。相信未来几年的趋势是：越来越多的企业在数据报表的基础上，会进入数据分析与数据挖掘的领域。商业智能所带来的决策支持功能，会给企业带来越来越明显的效益。

 

数据报表、数据分析、数据挖掘是BI的三个层面。我们相信未来几年的趋势是:越来越多的企业在数据报表的基础上,会进入数据分析与数据挖掘的领域。商业智能所带来的决策支持功能,会给我们带来越来越明显的效益。