在引入BI数据分析系统后，许多企业在运行中经常会遇到许多问题。数据操作是一个专门的项目。一般来说，一家公司需要专业的IT人员来专门从事数据分析BI工具，但很多人并不知道这一点。部署BI数据分析系统有点困难，但并不是每个人都是专家，所以编辑人员在这里分享了一些技巧，以帮助您更好地运行商业智能BI工具。
那么，双数据分析系统要正确运行，首先必须是一个好的战略，必须仔细部署和实施。
(一)为商业情报提供商业所有权
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放置在IT中更成功，这可能意味着将商业智能嵌入到业务线中。或向首席数字官或首席客户官提供商业情报业务报告。
虽然早期商业智能技术的复杂性导致IT部门负责许多商业智能程序，但今天的工具更直观，允许将它们直接交付给可以运行对他们重要的查询的业务用户。
同样，近年来，用户访问数据的速度和从商业智能中获得的见解也急剧增加。今天的业务用户通常需要实时的操作信息，并且不愿意等待IT部门生成报告。
（二）监测商业智能的使用情况，必要时进行调整
虽然企业应该拥有商业智能计划，但IT部门仍然是一个积极的合作伙伴，必须保持对商业智能系统使用情况的监控和评估。监视业务智能系统正在执行的操作、正在访问的数据源、正在使用的工具，以及业务单元A是否比业务单元B使用业务智能。“
(三)核查
组织需要强大的验证过程，重点是访问需要回答的所有数据。它还应该防止有问题的数据进入商业智能系统，以便不会产生错误的见解。此外，验证过程应足够敏捷，以便快速响应对新商业智能功能的请求。
哈根斯表示业务智能工具生成净销售额报告的假设用例。如果工具接收到销售数据，但不计算返回的项目数，则最终信息是错误的。
（四）首先关注业务问题，然后关注数据
太多的组织建立了数据仓库，但是有了商业智能，商业用户被期望做得更好。
埃夫森说明了这个例子：市场营销发现客户流失，并想知道为什么客户离开。组织应侧重于提供回答营销业务问题的能力，首先确定要衡量哪些指标，访问计算这些指标所需的数据，然后允许营销部门详细分析数据。
埃夫森说：“人们需要找出明确的业务问题，先分析哪些指标，最后谈谈如何获取数据。”
事实上，BI数据分析系统的运行并不那么困难，但一些总体规划和细节需要业务主管的关注，以便更好地部署和操作数据分析BI工具。
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