商业智能系统BI应用的重难点

~ 商业智能系统BI应用的重难点
对信息化而言，越是强大的工具应用的准入门槛要求越是高。商业智能系统BI的作用是显而易见，但全球的应用率却非常低。在商业智能活动应用最为发达的美国和欧洲地区，应用效果同样是“喜忧参半”，喜的是许多企业都计划实施商业智能，对商业智能的投资在持续增长；忧的是商业智能仍未被广泛地提升到战略性层面的。商业智能在中国，炒得火热，但应用成功的也寥寥无几。主要是一方面，中国的管理信息化应用层次还不高，对商业智能系统缺乏足够认知和经验；另一方面商业智能系统对信息化基础要求较高，有很高的准入门槛，否则失败的几率很大。

企业应用商业智能系统需要在现行管理信息系统较为成熟的基础上应用，这样才能起到事半功倍的效果。不建议企业在毫无信息化搭建经验，或者在信息化搭建初期应用商业智能系统。
另外，在应用的过程中需要重点关注数据处理、模型搭建和展现方式三个部分的工作。
1、数据处理。数据是商业智能系统的主角，基础数据的有效程度直接对系统分析出来的结果有直接影响，这种影响可以达到呈几何级别的错误导向。所以，进行分析的数据处理工作非常重要。这不仅包括数据清洗、数据分类等基础工作，还包括各系统的数据维度划分和数据表达的一致性。在不同的系统中，信息的传递链条不同，数据间的逻辑也不同，在系统分析前，将所有异构系统的数据按照一定的模式进行统一的工作是项既琐碎又费神效果也不太明显而且错误率极高的活，换句话说就是个吃力不讨好的活。但这确实是商业智能系统的最最基础的工作。只有这个地基打好做扎实了，磊起的高楼才坚实。
另外，在数据处理的过程中平衡数据的广度和分析的深度也是一件困难的事情。我们目前基本上对结构化的数据进行处理和分析，但全球产生的数据中85%以上的是非结构化的数据。随着“大数据分析”口号的日渐火热，如何有效的将非结构化的数据转化为有效的结构化数据这本身就是一个难题。企业在做数据挖掘的时候，如果没有本事做到很好处理这些非结构数据的时候，还是别揽那个瓷器活，先分析好结构化数据了先。
2、模型搭建。有人提出说“商务智能（BI）系统最昂贵的地方不是平台，而是模型”，这个观点我比较赞同。系统最贵的部分一般也是智力最为集中的部分。模型的搭建一般都是BI厂商根据各个行业和系统的运作流程总结出来的优秀的经验，宝贵的实践经验和昂贵的知识产权成正比。然而，目前由于国内市场应用BI的企业并不多，应用深入的更少，应用基础也比较薄弱，即使拿来国外先进的商业模型也不一定运转起来，所以尽快建立各种适合国内企业特色的模型是各商务智能（BI）厂商未来要投入大力解决的。在国内也有很大一部分企业采用的自主开发的方式，采用这种方式可以避免高额的费用，但却无法学习到国外先进的商业经验。
3、展现方式。这个展现方式指的是系统分析呈现给使用者的感官效果，图表或者仪表盘所展现出来的内容能被使用者接受。当然，你可以说使用者的使用习惯是可以后期改变和影响的。但前提是系统所做出的展现方式的确比较靠谱，比较简洁和清晰才行。我认为一切给不了别人需要了解的数据和信息的都是混淆视听。
这个展现方式与前两项工作相比，难度系数要小很多，但却是景上添花活儿。因为系统所有的内容都通过展现方式传达给用户，直接影响用户对系统的接受度。这就好比你吃一顿饭，色香味俱全一看就很有食欲，同样营养、味道都不错但摆盘粗糙了点，颜色灰暗了点，你在吃这顿饭的时候，立马感觉就不一样了。虽然你还是能把它吃下去，但用户体验大打折扣，非常划不来。所以，在前期很好的调研用户的使用习惯，很好的对数据进行表达，我觉得也是非常重要的工作。

第一、数据的处理，数据的处理，是商业智能最为重要的组成部分之一，基础数据的有效性对于商业智能所能够进行分析的结果，有着非常重要的和直接的影响，这样的影响对于企业来说，很容易导致企业在进行决策的过程中出现偏差。所以，对于数据的处理工作就显得尤为重要。
第二、人才稀缺，分析师，是一个新的岗位，很多学习统计学 数学的同学一心研究技术，模型优化，效率代码不懂运营。而懂运营的人员，有不懂分析方法和建模。或者是没有专业的数据仓库人员。
第三、模型的搭建，商业智能最为关键的一个重点问题就是模型的搭建问题，模型的搭建往往决定着商业智能所能够进行运作是否高效完美的基础，所以，无论是昂贵的知识产权还是宝贵的实践经验，对于商业智能的模型搭建都起着绝对重要的影响。所以，对于商业智能的模型搭建问题，我国目前的商业智能还处于发展阶段，还需要不断的完善。
第四、数据安全性，没有专业的安全工程师，或者是数据仓库等为这个数据负责任。二对于数据负责任的分析师，又不懂技术。
第五、企业局限性，企业对于数据的重视停留在口头上，让他们投入时间，投入精力去还是很犹豫。运用的人首先不是找自己的原因，而是问哦，你的数据是不是有问题？不愿意投入钱 ，就不会给相应岗位提供薪资，找不到相应的人才。
第六、展现的方式，良好的展现方式，是商业智能所能够进行运作的最终结果问题，无论是通过不同的图表来进行展示，还是使用仪表盘，所呈现出来的数据结果都是经过多重计算所的出来的结论，展现方式的简洁清晰，是保证其有效的基础。
第七、BI运用断层，开发人员懂技术，花了很多功夫，做了一个难度很大的系统。而运营人员觉得没有价值或者价值不大，他们只需要用一些简单的报表而已。如果花了很多钱去买一个系统，往往最后就成了一个简单的报表系统，后期还是需要导出来做二次分析。

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梁园区15368925946： BI是什么 - ？
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梁园区15368925946： 商业智能“BI”是什么意思? - ？
西败玻璃： BI(Business Inteligence)系统就是常说的商业智能,是一种主要由数据仓库、数据分析、查询报表、可视化分析等组成的技术类解决方案.随着数字化时代到来,数据在企业中的地位越来越高,而商业智能BI作为可以满足企业不同人群对数据查...

梁园区15368925946： BI包括哪些内容 - ？
西败玻璃： 商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写.商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来...

梁园区15368925946： BI在企业的应用和前景如何? - ？
西败玻璃： 商业智能(BI)其主要运用人工智能技术分析和处理企业的数据,辅助企业做出快速反应,加快知识的获取速度以增加商业利润,满足管理层和决策层对信息知识时间性和准确性的要求.企业对于数据深度挖掘需求,BI的前景是可观的.

梁园区15368925946： 什么是BI商业智能方案? - ？
西败玻璃： BI 是商业智能的英文缩写,你说的BI商业智能方案应该是作一个项目或者一个系统的解决方案.第一:要弄清楚项目/系统需要实现什么功能 第二:用什么方法去实现;第三:找到方法后该怎么操作去完成方案 等等 比如你建立了一个养猪场,现在要搞数字化养殖,你必须需要建立一个系统,这个系统需要记录整个养猪场的出入库、销售、工资发放、猪的信息管理、养殖过程数据、销售、猪场每年盈利管理等等信息,你现在就去市面上招标,看谁能帮你完成这件事.投标企业会在了解你们需求的基础之上写一份解决方案,主要内容就是用什么方法实现你的需求,采用什么设备、什么技术、基于那些应用软件等等.你也可以在网上百度下,仅供参考

梁园区15368925946： 商务智能BI能解决哪些问题? - ？
西败玻璃： 对企业:整合企业数据,解决数据分散问题,构建全面系统的信息化网络,提升企业信息化水平,让数据成为生产力. 对企业决策者:通过商务智能BI可以构建一个分析的决策驾驶舱,全面及时地了解企业的业务状况. 对业务人员:由于诸如FineBI一类商务智能软件的易用性和”傻瓜性”,使得人员也能进行自助式分析而不需要掌握过多的IT技术 IT人员:业务人员的自助使用可省去IT人员的工作量,且其次后续二次开发较方便.

梁园区15368925946： BI (商业智能)是什么?起到什么作用?它的未来市场怎么样? - ？
西败玻璃： 1. 商业智能是什么?目前,BI 领域大致可划分为数据仓库(DW)、OLAP和报表展示、数据集成、数据挖掘和针对行业的解决方案等.­2. 通常被理解为将企业中现有的数据进行分析,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具.从国内来看,...

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西败玻璃： BI商业智能系统(奥 威 BI 厂 商)能帮助企业解决的问题: 打破信息孤岛,整合分析问题 长期的经营让企业累计了大量的各类型业务相关数据,由于数据来源不一致,各部门数据相对独立形成了数据孤岛现象,给数据分析造成了不小的阻碍. ...

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西败玻璃： 云时代企业数据挖掘面临的挑战挖掘效率:进入云计算时代后,BI的思路发生了转换.以前是基于封闭的企业数据进行挖掘,而面对引入互联网应用后海量的异构数据(据预计到2020年,爆发式增长的数据量将突破35ZB(1ZB=10亿TB))时,目前...

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