ビジネス インテリジェンス BI は、市場での評判とシェアの点で複数の評価を得ていますが、ビジネス インテリジェンス BI とは一体何でしょうか? ビジネス インテリジェンス BI とは具体的に何を意味しますか? ビジネス インテリジェンス BI がこれほど人気があるのはなぜですか? 今日は、これらの問題に取り組み、ビジネス インテリジェンス BI とは何か、その導入が企業にとって何を意味するのかを詳しく理解していただきます。
1. ビジネスインテリジェンスBIとは何ですか?
ビジネス インテリジェンス BI - Parker Data ビジネス インテリジェンス BI ビジュアル分析プラットフォーム
さまざまな情報化、デジタル技術やアプリケーションの導入により、データは未来の「石油」であるという理解が人々に深まりました。データと石油には類似点があります。その莫大な価値を真に明らかにするには、データを開発する必要があります。これが、現在企業がデータ分析とデータ処理を適用している理由であり、ビジネス インテリジェンス BI がそのような機能を備えている理由でもあります。熱い需要。
これを見て、ビジネス インテリジェンス BI がなぜデータと関係するのか、企業に導入された後はどのような意味を持つのか、気になる人もいるはずです。簡単にまとめると、ビジネス インテリジェンスは、データ ウェアハウス、クエリ レポート、データ分析で構成されるデータベースの技術ソリューションの完全なセットであり、CRM などのさまざまなビジネス情報システムが企業データを統合して要約します。
ビジネス インテリジェンス BI は企業内のさまざまな人々にとって高い価値があるものの、ビジネス インテリジェンス BI を最も必要としているのは企業の上級マネージャーであるということを聞いたことがある人もいるかもしれません。ビジネス インテリジェンス BI とデータ視覚化を使用して、データのクエリ、分析、探索に対する企業内のさまざまなグループのニーズを満たし、情報と知識を取得することで、経営とビジネスにデータ基盤と意思決定のサポートを提供します。
ビジネス インテリジェンス BI の中心的な内容を要約すると、大きく次の 3 つの特徴があります。
- データ ウェアハウス、クエリ レポート、データ分析などで構成されるデータ テクノロジ ソリューションの完全なセット。
- 企業内のさまざまなシステム (ERP、OA) にあるデータを接続し、効果的に統合します。
- 適切なクエリおよび分析ツールを使用して、企業の意思決定をサポートするレポートを迅速かつ正確に提供します。
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話を戻して、ビジネスインテリジェンスBIとは何か、ビジネスインテリジェンスBIによって企業が実現できる機能は何かということを学んできましたが、企業におけるビジネスインテリジェンスBIの導入には深い意味があるのでしょうか?ビジネスインテリジェンスBIとはどのような意味があるのでしょうか?理解されるべきです。
実際、ビジネス インテリジェンス BI は企業にとって非常に重要です。これは、ビジネス インテリジェンス BI が企業内で接続する役割を果たしているためです。下に見ると、ビジネス インテリジェンス BI は、ERP、OA、CRM などのさまざまなビジネス情報システムを接続し、クリーンなシステムを構築できます。最終データはデータウェアハウスに一元的に保存されており、ビジネスインテリジェンスBIを参照すると、さまざまなテーマや形式のデータ視覚化レポートを提供し、データ視覚化分析を通じて企業の発展状況を包括的に表示し、管理者の意思決定を支援します。
ビジネス インテリジェンス BI は、企業データ ライフ サイクルのさまざまな段階に応じて 3 つのレベルに分類できます。
最初の層であるビジュアル分析およびプレゼンテーション層 - ビジネス インテリジェンス BI の需要層は、一方ではユーザーのニーズ、ユーザーが見たいもの、見るべきものを表し、他方ではユーザーが何を求めているかも表します。これらはこのレイヤーにあります。
2 番目の層であるデータ モデル層 - ビジネス インテリジェンス BI データ ウェアハウスは、主に企業データの分析モデルを担当し、ビジネス計算ルールからデータ計算ルールへの変換を完了します。
3番目の層、データソース層 - ビジネスインテリジェンスBIのデータ層、さまざまな部門や事業分野のビジネス情報システム、基盤となるデータベースのデータがETL、モデリング分析などを通じてビジネスインテリジェンスBIのデータウェアハウスに抽出されます。 .、最終サポート フロントエンドの視覚分析表示。
2. 企業のIT情報化におけるビジネスインテリジェンスBIの位置づけ
前述したように、企業におけるビジネス インテリジェンス BI の役割は主に過去と次を結び付けることであり、情報構築の重要な部分です。ビジネス インテリジェンス BI は、データを中心とした完全なデータ価値システムを形成し、企業内でのデータの役割を最大限に発揮します。
企業のIT情報化におけるビジネスインテリジェンスBIの位置付けについて語るとき、まず企業の情報化構築とは何なのかを理解する必要があります。一般的に言えば、企業の情報化構築は普遍的であるため、ほとんどの企業のIT情報化はビジネス情報化とデータ情報化の2段階に分けることができます。
企業情報化 - Picodata ビジネスインテリジェンス BI ビジュアル分析プラットフォーム
ビジネス情報化 - 企業が使用するERP、CRM、OA、および自社構築のビジネス情報システムを総称してビジネス情報化と呼びます。ビジネス情報化の主な機能は、企業のビジネスプロセスを最適化および調整することであり、標準化、標準化、オンライン化を通じて、業務運営の効率を向上させ、企業の人的資源、時間、エネルギーなどのコストを削減し、大量のビジネスデータを蓄積することができます。 、など、経営管理の考え方の基礎となっており、現代の経営のあり方を反映しています。
データ情報化 - よく耳にするビッグデータ、ビジネスインテリジェンス（BI）、データ分析、データマイニングなどを総称してデータ情報化と呼びます。データ情報化は、企業が自社の業務と管理を包括的に理解し、業務と管理モデルを経験主導型からデータ主導型に調整し、感情や心理などの主観的影響を軽減し、データに基づいたビジネス意思決定のサポートを形成し、精度を向上させるのに役立ちます。企業にとってのより高度な企業経営手法です。
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企業の情報構築は完全なプロセスです。ビジネス システムの構築がなければ、データの蓄積はありません。データの蓄積がなければ、企業はビジネス インテリジェンス BI を導入する基盤がありません。これは、ビジネス情報化とデータ情報化の双方向の効果であり、ビジネス システムがビジネス インテリジェンス BI の展開を促進できるようにするとともに、ビジネス インテリジェンス BI によってビジネス システムの有効性を向上させることもできます。
3. ビジネス インテリジェンス BI の主なユーザーは誰ですか?
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ビジネス情報化の主なユーザー - ビジネス情報化の主なユーザーは第一線のビジネス担当者であるため、ビジネス情報化のユーザーは、ビジネスの観点から、データの入力、プロセスの記録、ビジネス情報の表示など、ビジネスのためのものになります。
データ情報化の主なユーザー - データ情報化の主なユーザーは経営上の意思決定者であり、企業の運営と管理の日常的なプロセスにおいて、意思決定者はビジネス インテリジェンス BI やその他のデータ テクノロジ ソリューションを使用して、経営上の問題をより多くの観点から特定し、分析します。問題を解決し、最終的にはビジネス上の意思決定を形成します。
4. データアイランドとは正確には何を意味しますか?
データ アイランドという用語は実際には非常に鮮やかで、文字通りの意味から、データ アイランドはデータが島のように互いに孤立しており、相互に通信したり連携したりすることができないことを意味すると理解できます。その結果、企業経営者が企業情報を把握し意思決定する際に、企業に関する包括的なデータを入手することが困難となり、ひいては中堅・上級管理者が各部門からのデータを入手することが困難になるという問題が発生するだけでなく、意思決定において、企業が異常なデータを処理できなくなり、発見された問題を解決できなくなり、企業が困難に陥る可能性もあります。
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ビジネス インテリジェンス BI は、データ テクノロジ ソリューションとして、データ アイランドの問題に直面した場合に、企業が直面する「データ アイランド」と「情報アイランド」の問題を、データ情報化、データ ウェアハウス、データ視覚化を通じて解決できます。上級マネージャーは計画を実行し、主に企業のあらゆるレベルのマネージャーに意思決定情報を提供して、意思決定を支援します。
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したがって、ビジネス インテリジェンス BI を導入する場合は、さまざまな人々のニーズを理解する必要があります。企業内のさまざまな従業員の観点から見ると、データアイランドが存在し、解決する必要があると考える人もいます。データアイランドが存在しない、存在しても影響がない、解決する必要がない、と考えている人もいますが、根本的な原因はビジネスインテリジェンスBIの実際のサービス対象を把握していないことにあります。
5. ビジネス インテリジェンス BI がビジネス システムからデータを取得する方法
ビジネスインテリジェンスBIは、業務システムのデータソースデータベースにアクセスして接続することでデータを取得し、データベースの種類を問わず、ETLでデータベースに接続し、業務システムの元のテーブルデータを抽出し、データウェアハウスで処理します。最後に、フロントエンドの視覚的な分析レポートの表示をサポートします。
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以前に友人が次の質問をしました: データ ソース レイヤーはインターフェイスを開発する必要がありますか?
実際、一般的にはその必要はありません。基本的に、このような質問をする人はソフトウェア システムのインターフェイス ドッキングを経験しています。ソフトウェア システムのインターフェイス ドッキングは、ビジネス ソフトウェアには JAVA で開発されたものと .NET で開発されたものがあるためです。 、一部は B/S アーキテクチャ、一部は C/S アーキテクチャです。
ソフトウェア システム間のインターフェイスでは、主に異なるソフトウェアのビジネス プロセスを接続するために開発参加が必要であり、この種のインターフェイスではコードを移動する必要があります。しかし、ビジネス インテリジェンス BI はデータを取得するための別のインターフェイスを備えており、業務システム ソフトウェア自体とは何の関係もなく、業務システムの背後にあるデータベースにアクセスして接続し、データベースから直接データを取得するだけでよいため、ソフトウェアは必要ありません。インターフェイスが必要であるか、この概念にアクセスするためのソフトウェア インターフェイスがありません。
一部のケースを除き、業務システムがパブリッククラウドかつピュアSAASモードの場合、ソフトウェアが外部に公開したAPIインターフェースを介してのみデータにアクセスできます。
某製薬業界の営業担当者の業績分析 - Paco Data Business Intelligence BIビジュアル分析プラットフォーム
某酒類業界のチャネルターミナル管理分析 - Pakdata Business Intelligence BIビジュアル分析プラットフォーム
6. データセンター、ビジネスインテリジェンスBI、ビッグデータの関係をどのように理解すべきですか?
システムのビジネス インテリジェンス BI が大量のデータや非構造化データ処理シナリオに遭遇すると、基盤となるデータ ウェアハウスがビッグ データ データ ウェアハウス アーキテクチャにアップグレードされます。これは、ビッグ データの下でのビジネス インテリジェンス BI 分析です。ウェアハウス アーキテクチャに基づいて、データ収集機能は左側にさらに拡張され、中央では、元のビッグデータ アーキテクチャのデータ ウェアハウス モデリングに加え、データ資産、データ資産インベントリ、データ資産管理の概念が追加され、データ サービス機能が追加されています。を拡張し、データセンター内で一定のルールに従って処理されたデータをパッケージ化して外部サービスに提供します。したがって、ビッグ データ アーキテクチャに基づくデータ収集、データ ウェアハウス モデリング、データ資産管理、およびデータ サービスがデータ センターの中核を構成します。
データ視覚化 - Parker Data Business Intelligence BI ビジュアル分析プラットフォーム
データミドルプラットフォームの基盤はビッグデータアーキテクチャであり、データウェアハウスは従来のビジネスインテリジェンスBIデータウェアハウスをビッグデータにアップグレードしたもので、ビジネスインテリジェンスBIはデータミドルプラットフォームの上のアプリケーション層となり、データサービスを利用します。処理用のデータを取得するための中間プラットフォーム。分析により示されています。
これは、ビジネス インテリジェンス BI、ビッグ データ、データ センターの関係と、さまざまなデータ シナリオおよびサービス シナリオにおける進化のプロセスであり、このプロセスを理解していれば、これらの概念を簡単に混同することはなくなるはずです。ビジネスインテリジェンスBI、ビッグデータ、データセンターのどれを選択すべきかについては、実際のところ、適切な技術ルートと技術アーキテクチャをどのように選択するかは、最終的には企業自体が何を解決したいかによって決まり、やみくもに選択することはできません。盲目的な選択の結果、多額の投資が行われ、期待を満たさない生産量は少なくなります。私たちは依然として需要そのものに焦点を当てるべきであり、需要こそが王様なのです。
7. ビジネス インテリジェンス BI の認識に関するいくつかの誤解
多くの企業はビジネス インテリジェンス BI を純粋なレポート ツールとして使用しており、出力フォームは視覚的なグラフになっていますが、グラフに表示される内容は依然として以前の部門のビジネス情報であり、最前線のビジネス部門の基本的な状況を示すだけです。管理者は依然として多額の費用を費やす必要があるため、会社の全体的な発展を理解するために時間とエネルギーを費やしてください。
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ここでは、ビジネス インテリジェンス BI を理解する際によく遭遇する誤解をいくつかまとめました。
1. ビジネス インテリジェンス BI は、一連のビジュアル チャートであるレポートの視覚化であり、ビジネス インテリジェンス BI はフロントエンドの視覚化です。
2. ビジネス インテリジェンス BI は、ドラッグ アンド ドロップ分析ツール製品です。
3. ビジネス インテリジェンス BI はビジネス インテリジェンス BI であり、データ ウェアハウスとは何の関係もありません。
4. ビジネス インテリジェンス BI では、データ ウェアハウスのモデリングが不要で、ビジネス担当者が自分でビジネス インテリジェンス BI 分析を行うことができ、ドラッグ アンド ドロップでビジネス インテリジェンス BI 分析を行うことができます。
5. ビジネス インテリジェンス BI はビジネス主導型であり、IT 担当者のサポートを必要としません アジャイル ビジネス インテリジェンス BI は IT の介入を必要としません。
6. ビジネスインテリジェンスBIと直結するのが良いのでは？分析はデータ ソースに直接接続することで実行でき、データ ウェアハウスは必要ありません。
まず、これらの問題についての理解を簡単に修正しましょう。
1. ビジネス インテリジェンス BI は、一連のビジュアル チャートであるレポートの視覚化であり、BI はフロントエンドの視覚化です。
ビジネス インテリジェンス BI は、データ ウェアハウス、データ分析、データ レポートなどで構成されるデータ テクノロジ ソリューションの完全なセットです。BI プロジェクトでは、時間の 20% がフロントエンド分析レポートに費やされ、時間の 80% が基礎となるデータ ウェアハウスの設計、ETL 開発、データ検索開発などに費やされます。
したがって、ビジュアル レポートはビジネス インテリジェンス BI の最終的なプレゼンテーションにすぎず、ビジネス インテリジェンス BI のすべてではありません。
2. ビジネス インテリジェンス BI は、ドラッグ アンド ドロップ分析ツール製品です。
正確に言うと、ドラッグ アンド ドロップのビジュアル分析ツールは、ビジネス インテリジェンス BI の一部、つまりビジュアル分析しか解決できません。しかし実際には、ビジネス インテリジェンス BI の技術範囲は比較的広く、基礎となるデータの取得からフロントエンドの表示と分析に至るまで、あらゆる側面が含まれます。
厳密に言えば、単純なドラッグアンドドロップのビジネス インテリジェンス BI ビジュアル分析ツールは個人および部門レベルでのみ位置付けることができ、エンタープライズ レベルのビジネス インテリジェンス BI とは大きく異なるため、以前のビジネス インテリジェンス BI 分析ツールだけでは機能しません。ビジネス インテリジェンス BI における役割 BI の実際の役割は、ビジネス インテリジェンス BI の位置に代わることはできません。
3. 以前は、ビジネス インテリジェンス BI はビジネス主導であり、ビジネス インテリジェンス BI は BI であり、データ ウェアハウスとは何の関係もない、と常に言う人もいました。
この質問は非常に深い質問であり、私も以前からそう思っていましたが、BI ではデータ ウェアハウスのモデリングは必要なく、ビジネス担当者が自分で BI 分析を行うことができ、ドラッグ アンド ドロップで BI 分析を行うことができるのではないかと常々感じています。 IT 担当者のサポートを必要としないアジャイル ビジネス インテリジェンス BI は、IT の介入やデータ ウェアハウスの構築を必要としません。
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ビジネス インテリジェンス BI のセールスまたはプリセールスでは、会社のビジネス インテリジェンス BI プロジェクトにはデータ ウェアハウスを構築する必要がないことがユーザーに伝えられます。社内のすべての分析は、ビジネス インテリジェンス BI 分析ツールのドラッグ アンド ドロップによって直接実行できます。 IT スタッフのサポートが必要、ビジネス担当者は自分で行うことができます...そのような約束をあえてする人は、ビジネス インテリジェンス BI を理解していないか、本当にズルをしているかのどちらかです。
エンタープライズレベルのビジネスインテリジェンス BI プロジェクトの構築において、ビジネス担当者がドラッグ アンド ドロップするだけでデータの視覚化分析を実現することが実際に可能であり、少なくとも私の個人的な 10 年以上の実務経験では、95% 以上の企業がそれはできません。私が担当した主な企業には、SHP (Security Health Plan)、Microsoft (中国)、Microsoft (米国)、VWFC (VW Financial) などが含まれます。
VWFC は非常に優れた仕事をしており、数人のビジネス担当者が自分で多くのレポートを作成し、何千ものレポートをオンラインで実行しています。なぜ？基盤となるデータ ウェアハウスは長年にわたって構築されてきたため、基盤となるデータ アーキテクチャは比較的標準化されています。ビジネス主導 ビジネス主導、その前提とは何でしょうか?
1) 基盤となるデータの品質は非常に標準化されており、データ ウェアハウス構造は非常に完全であり、ビジネス担当者は基盤となるデータに触れることができず、ETL、データ検索、指標計算などはすべて IT 部門によって維持されます。
2) ビジネス担当者は、トレーニングを通じてビジネス インテリジェンス BI フロントエンド レポート ツールの使用に習熟し、リリースされたデータ分析モデル インターフェイスを理解する必要があります。
3) ビジネス担当者はビジネスとデータに精通している必要があります。
多くの企業は、2)と3)については問題を抱えていませんが、1)については、ビジネス担当者が解決できるフロントエンドのビジネスインテリジェンスBIツールを直接構築することで解決できるでしょうか? 明らかにビジネスパーソンにはこの能力はありません。
このため、トレーニングに関しては、ビジネス インテリジェンス BI ツールの使用は非常に簡単ですが、実際のエンタープライズ ビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの開発となると、実装が難しいことがわかります。なぜなら、トレーニング中に与えられるデータテーブルはすべて選択され、常に高品質で標準化されているためです。必要なのは、販売注文テーブルと注文明細テーブルなどの単純な左側のテーブルと右側のテーブルだけです。当然のことながら、視覚的なレポートを提供することも簡単です。それに気付く。
データ視覚化 - Parker Data Business Intelligence BI ビジュアル分析プラットフォーム
ただし、実際のエンタープライズ ビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの分析では、分析指標の計算ルールは、いくつかのテーブルを関連付けるだけでは解決できません。信じられない場合は、実際の指標計算ロジックに挑戦してください: ETL の小さなケースに挑戦するデータベース内のデータ クリーニング データ テーブルだけでデータを理解するのは非常に簡単ですが、ビジネス担当者によるセルフサービスのビジネス インテリジェンス BI 分析はもちろんのこと、多くのビジネス インテリジェンス BI 開発者もそのために多大なエネルギーを浪費する必要があります。
私は、セルフサービス ビジネス インテリジェンス BI の役割と機能を盲目的に否定するためにこれについて話しているのではありません。セルフサービス ビジネス インテリジェンス BI には、その使用シナリオがあり、確かに、多くの BI 作業を簡素化するのに役立ちました。しかし、専門家から見ると、ビジネス インテリジェンス BI ベンダーは、次のような概念を無責任な方法で市場に繰り返し強化してきました: ビジネス インテリジェンスBI は視覚的なレポートであり、ビジネス インテリジェンス BI はデータ ウェアハウス モデリングを必要とせず、従来のデータ ウェアハウス モデリングは必要ありません。非常に後進的な、ビジネス インテリジェンス BI セルフサービス分析とビジネス インテリジェンス BI です。セルフサービス分析は非常にシンプルです。ビジネス ユーザーは、わずか数日のトレーニングでそれを学び、必要な方法で分析できます...
マーケティングや販売の観点から見ると、製品を使い始める際の複雑さや難しさを単純化する宣伝には何の問題もありませんが、問題となるのは、最終的に企業に誤った概念を受け入れさせるような誤った説明や専門的でない説明を行うことです。ビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの構築中に遭遇する可能性のある課題やリスクを十分に予測せずに、これらの誤った概念を使用してビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの構築を評価および計画し、最終的にはプロジェクトの失敗と構築の繰り返しにつながります。
北京にある当社のクライアントの 1 つは、いわゆるビジネス インテリジェンス BI プロジェクトに 100 万元以上を費やし、プロジェクトは約 1 年にわたって稼働しましたが、最終的にはまったく推進できずに失敗しました。Pike Data を見つけた後、Pike Data のビジネス インテリジェンス BI 分析プラットフォームを提供し、このプロジェクトを数フェーズに渡って取り組み、お客様から感謝の手紙まで書いていただきました。以前にプロジェクトを推進できずに失敗した理由: データ ウェアハウスの計画に注意を払っていなかったためです。ビジネスは継続的かつ変化するため、年間需要を動的に調整する必要があり、データは増加し続け、分析の深さと範囲は常に変化します。サポートする適切な基礎データ構造がなければ、データを取得するために SQL のみに依存します。今後 3 ～ 5 年、あるいはそれ以上の企業のビジネス分析ニーズの変化に対応するデータ セットを構築し、データ形式でレポートを生成することは不可能です。
今回の件以外にも、以前BIを試して失敗した、うまくできなかった、雑談や愚痴を言いに来たという記録が携帯電話にたくさん残っているのですが、本当に製品が悪いのでしょうか？また、私は客観的に彼らの分析を手伝いました。これらの製品の一部はガートナーのマジックフェノメノンリーダークアドラントに含まれています。その製品は良いと思いますか? 製品によっては、国内のビジネスインテリジェンスBI分野で長年事業を行っている老舗ブランドの製品もありますが、その製品は良いものだと思いますか？客観的に見て、私の個人的な観点から言えば、これらの製品は実際に優れており、製品自体に大きな問題はありません。
問題は、BI をゼロから 1 まで使用する必要がある非常に多くの企業が、BI プロジェクトには依然として多くの落とし穴があることを知らないということです。多くの BI ベンダーはこれらの点を企業顧客に明確に説明しますか? ビジネス インテリジェンス BI を行う方法プロジェクトの途中にどのようなリスクがあるのか、今後どのような問題に遭遇するのか、その問題をどのように解決するのか、どのような方法論や手段で... ビジネスインテリジェンスBIのセットを販売するだけであれば製品やツールについて、これらのビジネス インテリジェンス BI 営業担当者は顧客にこれらのことについて説明すると思いますか? ビジネス インテリジェンス BI の難しさを説明するには複雑すぎるため、少なくともあまり深く包括的に説明しないと、顧客の信頼が低下します。
場合によっては、それが複雑になり、法人顧客の意思決定サイクルが長すぎることを恐れて、それについて話さないこともあります。理解できないから話さないこともあります。伝えないと顧客は知らない・経験がないため、その後のビジネスインテリジェンスBIプロジェクトの構築に問題が発生します。
カンファレンスで、ビジネス インテリジェンス BI メーカーの上級プリセールス テクニカル エキスパートが顧客とのコミュニケーション中に一言、「ビジネス インテリジェンス BI の直接接続は良くないですか?」分析はデータ ソースに直接接続することで実行でき、データ ウェアハウスは必要ありません。無知な人は恐れを知らず、本当に聞くことができなかったので、話を中断して直接伝えました。コミュニケーションを通じて、このいわゆる技術専門家は基本的にビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの完全な経験がなく、ビジネス インテリジェンス BI プロジェクトをゼロから 1 まで構築する能力はゼロに等しいと判断できます。このような能力を持った顧客と一緒にビジネス インテリジェンス BI プロジェクトを指導するのは非常に困難ですが、このビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの品質は保証できますか?
これが、私たちパイクデータと私が個人的にビジネスインテリジェンスBIについて客観的に語り、データについて客観的に語り、私たちが考えるビジネスインテリジェンスBIの知識や概念を広めるためにビデオアカウント「Lv Pin Chat Data」を作成した理由です。正しい。膨大な数のビジネス インテリジェンス BI ユーザーについて教えてください。彼らはビジネス インテリジェンス BI をどのように理解して認識すべきですか。また、ビジネス インテリジェンス BI に企業が注意する必要がある落とし穴は何ですか。
Parker Data でビジネス インテリジェンス BI の分野で話している知識や概念が必ずしも普遍的に適用できるとは言えませんが、ビジネス インテリジェンス BI ベンダーや個人の BI 愛好家がビジネス インテリジェンス BI に関する知識やアイデアを共有することを歓迎します。この概念は、Parker Data によって普及されたビジネス インテリジェンス BI 知識概念の一部が正しいかどうかを確認するよう私たちに問いかけます。それが正しく普及すれば、誰もが実際にこれらの問題に遭遇したことを意味し、これらの知識や概念は企業にとって貴重な経験となります。普及が間違っていて、何が間違っているのであれば、それを指摘し、企業のために他に何ができるかを検討して議論しましょう。
8. レポート ツールはどこから来たのですか?
私はテクノロジー分野、情報分野、ビジネスインテリジェンスBI業界に10年以上携わっていますが、このサークルから離れたことはありません。JAVA（AWT、SWING、JSP、Hibernate、Spring、ibatis）、.NET（ASP、http: //ASP.NET、C#.NET）、Object-C、JSなどの技術開発、業務ソフトウェアの開発システムプラットフォーム。
初期のフロントエンド テクノロジは非常に弱く、AJAX の実装にも手書きが必要でした。クリックして編集し、フォーム内のデータを変更するには、JS DOM 操作を自分で使用する必要があります。レポート作成は基本的に、循環出力用のフロントエンドで HTML にネストされた JSP および ASP スクリプト言語を使用しますが、レポート スタイルは非常にネイティブで見苦しく、少し複雑なテーブル レポート スタイルは JS で調整する必要があります。
Crystal Report、Runqian Report など、当時使用されていたレポートには、直接参照できるフロントエンド スクリプト言語のタグがあり、レポート生成により多くの手書きコードが置き換えられました。初期のフロントエンドとバックエンドのテクノロジは切り離せないものでした。http: //ASP.NET の方 がわずかに優れており、フロントエンドには直接使用できるいくつかの統合コントロールが徐々に追加されましたが、JAVA には実際にはありませんでした。上記の段階はいつ頃でしょうか? 2005 年から 2007 年頃までは広く使われていたと思いますが、旧 CSDN には独自のレポート ラベルが多数投稿されているはずです。
Jinfeng Report Jreport、Star Report StyleReport などの古いレポートも中国に一定の市場を持っています。2010 年の時点で一部のレポート メーカーの収益は 1 億を超えており、基本レポートの市場が依然として非常に良好であることを示しています。
当時のレポートはどのような位置づけだったのでしょうか? それは純粋なレポート レポートであり、プログラムを通じて、バックグラウンド データベースからのクエリによって返されたデータ集計リストをフロントエンド スクリプト ページにバインドして、さまざまなレポートを生成しました。さまざまな業務ソフトで利用されており、システム内のレポート表示はビジネスインテリジェンスBI分析のレベルには程遠い。
また、実際に強力なレポート機能を備えているソフトウェア開発者は依然として多数存在しますが、これらのレポート機能は、市場で動作するレポート製品として独立して使用されていません。
フロントエンド テクノロジとフロントエンド フレームワークの改善により、従来のテーブル テクノロジは徐々に、さまざまな縦棒グラフ、棒グラフ、円グラフの視覚的な表示に移行し、この段階では、レポートとビジネス インテリジェンス BI の境界が明確になりました。ますますぼやけていきます。なぜ？ビジネス インテリジェンス BI のレポート プレゼンテーション機能は従来のレポートとほぼ同等ですが、セルフサービス分析やセルフサービス ドラッグ アンド ドロップによる迅速な多次元分析を実現する機能はまだありません。
ここまで話した後で私が主に言いたいのは、これまで見てきた多くのビジネス インテリジェンス BI プロジェクトはレポート思考で実装されている、つまり、フロントエンドでデータ セットを表示するために SQL が使用されているということです。そして、本当のビジネスインテリジェンスBIの考え方はどうあるべきなのでしょうか? ビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの最終的な方向性を決定するのは、多次元思考とモデル思考です。これらの点については、後で詳しく説明します。
9. ビジネスインテリジェンス BI の本質 - 企業経営管理思考の実装
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ビジネスインテリジェンスBIとは一体何なのでしょうか？テクノロジー？製品？または、他の何か？私たちは BI についての理解を別のレベルに引き上げました。ビジネス インテリジェンス BI は、企業のビジネスおよび管理の考え方を実装したものです。これをどのように理解すればよいでしょうか? ビジュアルレポートで提示される内容を簡単に言うと、企業が本当に気になる内容であり、経営トップが重視する会社の業績分析指標や、特定の部門の業績分析指標などがあります。
10. ビジネス インテリジェンス BI とデータ ウェアハウス Data Warehouse の違いと関係は何ですか?
ビジネス インテリジェンス BI とデータ ウェアハウスの違いは何ですかと尋ねる人によく遭遇します。実際、この質問は、ビジネス インテリジェンス BI に対する一部の友人の理解がまだ不正確で偏っていることを反映しています。この質問は、実際に BI とデータ ウェアハウスを概念的に分離しています。データ ウェアハウスは人為的に断片化されています。ビジネス インテリジェンス BI の第一印象は、あらゆる種類のクールなビジュアル チャートやレポートであるため、この状況は実際にはごく普通のことであり、市場には軽量のフロントエンド ビジュアル ビジネス インテリジェンス BI 分析ツールが数多く存在します。視覚化部分で停止します。
正確に言うと、ビジネス インテリジェンス BI には、フロントエンドの視覚分析とレポート プレゼンテーション機能だけでなく、基礎となるデータ ウェアハウスの構築プロセスも含まれます。Gartner は 1990 年代にビジネス インテリジェンスについて言及しましたが、BI はさまざまなエンタープライズ ビジネス システムから貴重なデータを抽出して分析するデータベースの技術ソリューションであり、変換とロードは変換と抽出、変換を行う ETL プロセスであると考えています。 Inmon の 3NF モデリング、Kimball の次元モデリング、またはその両方などの特定のモデリング手法に従って、ロードし、最終的にデータ ウェアハウスにマージします。 ハイブリッド アーキテクチャ モデルに基づいて、適切な分析およびプレゼンテーション ツールを最終的に使用して、さまざまな視覚的分析レポートを作成し、企業の経営意思決定層にデータ意思決定のサポートを提供します。
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したがって、ここから、データ ウェアハウス Data Warehouse の位置は、ビジュアル レポートと基盤となるビジネス システムのデータ ソースの間のレイヤーであり、ビジネス インテリジェンス BI プロジェクト ソリューション全体において接続の役割を果たしていることがわかります。ビジネスインテリジェンスBIを人間に喩えると、上半身、特に顔が外見、下半身が大地のエッセンスを地に足から吸収し、真ん中の芯や芯の強さがデータとなります。倉庫。
また、データ ソースに直接リンクしてドラッグして分析できるビジネス インテリジェンス BI ツール製品が市場にたくさんあるのではないか? ビジネス インテリジェンス BI 分析レポートを作成することもできるのではないかと誰もが疑問に思うでしょう。この独立したフロントエンド指向のビジネス インテリジェンス BI 分析ツールは、部門レベルおよび個人レベルのビジネス インテリジェンス BI 分析ツールとして位置付けられており、複雑なデータ処理、統合、モデリングなどを必要とする深いレベルのシナリオについては解決できません。 。最善の方法は、下部に完全なデータ ウェアハウスを構築し、多くの分析モデルを標準化し、これらのフロントエンド ビジネス インテリジェンス BI 分析ツールを組み合わせて使用して、フロントエンド ビジネス インテリジェンス BI 分析機能を真にリリースすることです。
多くの企業は、フロントエンドのビジネス インテリジェンス BI 分析ツールを購入するだけで、エンタープライズ レベルのビジネス インテリジェンス BI の問題をすべて解決できると考えていますが、この考えは実際には実現可能ではありません。このタイプのビジネス インテリジェンス BI 分析ツールは、最初の分析シナリオが比較的単純で、データ接続の複雑さがそれほど高くない場合には問題にならない可能性があります。ただし、企業におけるビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの構築には、スパイラルな構築プロセスという特徴があります。接続されたビジネス システムがますます増加する可能性があるため、分析の深さと範囲は増加し、データの複雑さはますます困難になります。現時点では、適切なデータ ウェアハウス アーキテクチャのサポートはありません。フロントエンド BI 分析工具は基本的には扱えません。
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漢方薬店に薬をもらいに行くのと同じように、薬を手に入れる前に他の人がさまざまな漢方薬の材料（元のデータソースからのデータ）をすでに整理し、クリーンアップしているためです。薬の組み合わせ（指標の組み合わせの可視化）を考えるのがとても早いです。
中国にはそのような企業が数多く存在しており、ビジネスインテリジェンスBIに対する理解が浅いため、ビジネスインテリジェンスBIプロジェクトの構築において方向性を誤っており、最終的にはビジネスインテリジェンスBIを継続的に推進することが困難となっている。プロジェクト。
したがって、企業では、ビジネス インテリジェンス BI 構築が企業レベルの分析作業のためのものなのか、個人および部門の分析作業のためのものなのかを明確にする必要があります。個人データ アナリストであれば、このようなフロントエンドのビジネス インテリジェンス BI 分析ツールを使用するだけで十分です。エンタープライズ レベルのビジネス インテリジェンス BI プロジェクトを構築する必要がある場合は、フロントエンドのビジュアル分析機能だけでなく、基礎となるデータ アーキテクチャ、つまりデータ ウェアハウス レベルの構築にも重点を置く必要があります。
11. データ ウェアハウス モデリング手法 Kimball と Inmon およびハイブリッド アーキテクチャ
データ ウェアハウス モデリングは、ビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの構築における最優先事項です。Inmon の 3 つのパラダイム 3NF モデリングと Kimball のディメンション モデリングは、どちらもビジネス インテリジェンス BI データ ウェアハウス モデリング手法です。これら 2 つのビジネス インテリジェンス BI モデリング方法の違いとつながりは何ですか? 。
12. 実際にBIプロジェクトを実施する際の要件実装方法論
ビジネス インテリジェンス BI は完全にデマンド駆動型であり、デマンドであるため、インタビューと調査が必要です。ビジネスインテリジェンスBIのニーズについてヒアリングや調査を行う前に、あらかじめ業界のビジネス特性を理解し、企業自体のビジネスプロセスや重要なポイントを理解しておく必要があります。おそらく、あなたが面接する部門で重点を置くことになるでしょう。これらすべてを事前に整理する必要があります。ビジネス全体のフレームワークを頭の中に確立し、繰り返し練習します。
13. どのような企業がビジネス インテリジェンス BI を導入すべきですか?
ビジネスインテリジェンスBIにはどのような企業が適しているのでしょうか？基本的なビジネス情報化の程度と、日々のビジネス管理の詳細さおよび粒度のレベルを見てください。ビジネス基盤の情報化の度合いは、企業自身の IT ビジネス システムの基本構築であり、ビジネス システムのサポートがなければ、ビジネス インテリジェンス BI のためのデータ基盤が不足します。2 つ目は、ビジネス管理の粒度です。企業自体の経営管理のレベルをより詳細に把握する? ビジネス インテリジェンス BI を通じて経営管理と意思決定支援の効率を向上させることが急務となっています。
14. BI データ分析レポートと概要を上級リーダーに効率的に提供する方法
ビジネス インテリジェンス BI プロジェクトが完了したら、最終的に上司にどのように報告するかを検討し、ビジネス インテリジェンス BI データ分析の思考フレームワークと報告の 5 つの重要なポイント (ユーザーのビジネス レベルと範囲、作業結果、計画) を習得する必要があります。実行レビュー、問題のフィードバック、見通しの計画とビジョン。
ビジネス インテリジェンス BI - Parker Data ビジネス インテリジェンス BI ビジュアル分析プラットフォーム
これは単純なレポートのフレームワークにすぎず、追加できる点は数多くあります。たとえば、業界に焦点を当て、業界の推進要因がビジネス インテリジェンス BI とどのように組み合わされるか、企業の運営と管理の観点から、企業のビジョン、CSF、KPI、パフォーマンスがどのように分解され再編成されるか、企業からのアトリビューション分析などについて話します。財務観点、ピラミッド管理モデル、ダイナミック指標ライブラリの構成原理などを選択的に統合して説明できます。
15. ビジネスインテリジェンスBIと企業管理の統合
ビジネス インテリジェンス BI 分析は企業経営分析と高度に統合されており、ROE が高い企業は、茅台や宝飾品業界のように利益が高く、小売業界のように回転が速い、または比較的強力な資金調達能力を備えており、レバレッジを活用している可能性があります。 ROE 帰属分析では、業界の特性を調べます。
16. ビジネスインテリジェンスBIプロジェクトのための業界およびビジネス知識の蓄積
ビジネス インテリジェンス BI を実行するには、業界およびビジネスの知識も必要であり、業界のビジネス知識を組み合わせなければ、ビジネス インテリジェンス BI プロジェクトを実装することは困難です。ビジネス インテリジェンス BI の本質は、実際には企業のビジネスおよび管理の考え方を実装することです。企業の経営者や事業部門のマネージャーは、なぜビジネス インテリジェンス BI を使用してレポートを読むのでしょうか? 彼らは何に注目し、何に重点を置いているのでしょうか? これらのコンテンツは、企業における日常の業務運営と管理の焦点です。
データ視覚化 - Parker Data Business Intelligence BI ビジュアル分析プラットフォーム
ビジネス インテリジェンス BI プロジェクトの一見分散したレポートは、実際のユーザーの目から見ると、実際には強い論理的相関関係を持っています。また、上位のマネージャーほどビジネス インテリジェンス BI レポートの内容に注目するほど、ビジネスの結果に注目するようになります。最前線のビジネス部門の人々は、より分散した注意を払い、詳細なビジネス プロセス データに注目する可能性があります。
したがって、優れたビジネスインテリジェンスBI開発者や開発コンサルタントは、技術レベルを磨くだけでなく、業界知識や企業のビジネス知識を蓄積する必要があります。
17. ビジネスインテリジェンスBIのリアルタイム処理に関するトピックス
ビジネス インテリジェンス BI はデータ処理に一定の遅れがあり、通常は T+1 モードを採用しますが、その主な理由は、ETL データ処理プロセスに多くの時間ロスが必要であり、通常は時間の割にスペースを使用するためです。
ビジネス インテリジェンス BI データ ウェアハウスに従って以前は階層化されていた ETL スケジュールを、個々の指標に基づいて依存関係を自動的に検出できるスケジュールに設計することで、個々の指標のスケジュール設定と準リアルタイム処理の柔軟性が大幅に向上します。
オフライン データとリアルタイム処理は、異なるビジネス シナリオを対象としており、その背後にある技術的手法が異なり、リソースへの投資も異なります。両者の位置付けの違いを理解することは、企業が計画したビジネス インテリジェンス BI プロジェクトを達成するための適切なソリューションを選択するのに役立ちます。最小限のリソース投資、構築の目標。