Uma coisa que muitas pessoas podem não ter pensado é que o conceito de Business Intelligence BI foi desenvolvido por décadas. Durante esse período de desenvolvimento, o Business Intelligence BI formou um conjunto de teorias e sistemas de produtos maduros e, com a adição da informatização e digitalização modernas, tornou-se um produto maduro para empresas de vários setores.
1. Inteligência de Negócios BI
A definição de business intelligence BI é realmente muito simples. Um breve resumo é que a inteligência de negócios é um conjunto completo de soluções técnicas baseadas em dados compostas por data warehouses, relatórios de consulta e análise de dados. Ele pode realizar a padronização e o fluxo de processos de negócios e dados de negócios. Ele integra e padroniza diferentes sistemas de informações de negócios, como ERP, OA e CRM, e integra e resume dados corporativos.
Business Intelligence BI - Pico Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
BI de inteligência de negócios é uma solução de tecnologia baseada em dados muito abrangente. Por exemplo, BI de inteligência de negócios pode produzir relatórios de visualização de dados que satisfazem funcionários de diferentes departamentos e níveis e podem ajudar o pessoal de negócios da linha de frente a obter rastreamento, previsão e revisão de negócios operações; Ajudar a alta administração da empresa a obter informações abrangentes da empresa por meio do cockpit de gerenciamento de BI de inteligência de negócios, indicadores principais de KPI, grupo Kanban, etc., e auxiliar na tomada de decisões.
Para resumir o conteúdo principal do Business Intelligence BI, existem aproximadamente três características:
- Um conjunto completo de soluções de tecnologia de dados que consiste em data warehouse, relatório de consulta, análise de dados, etc.;
- Abrir e integrar efetivamente os dados em diferentes sistemas (ERP, OA) na empresa;
- Use as ferramentas apropriadas de consulta e análise para fornecer relatórios com rapidez e precisão para fornecer suporte à decisão para as empresas.
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O Business Intelligence BI é realmente muito importante em uma empresa. Isso ocorre porque o Business Intelligence BI desempenha um papel de conexão na empresa. Olhando para baixo, o Business Intelligence BI pode abrir diferentes sistemas de informações de negócios, como ERP, OA e CRM, e converter o dados limpos Armazenamento unificado no data warehouse; olhando para cima, BI de inteligência de negócios pode fornecer relatórios de visualização de dados de diferentes temas e formas, exibir de forma abrangente o status de desenvolvimento da empresa por meio da análise de visualização de dados e auxiliar os gerentes na tomada de decisões.
Business Intelligence BI pode ser dividido em três níveis de acordo com diferentes estágios do ciclo de vida dos dados corporativos:
A primeira camada, análise visual e camada de apresentação - a camada de demanda do Business Intelligence BI, por um lado, representa as necessidades dos usuários, o que os usuários querem ver, o que ver e, por outro lado, também representa o que os usuários deseja analisar. Estes estão nesta camada para mostrar.
A segunda camada, camada de modelo de dados - data warehouse de inteligência de negócios, é responsável principalmente pelo modelo de análise de dados corporativos e conclui a transformação de regras de cálculo de negócios em regras de cálculo de dados.
A terceira camada, camada de fonte de dados - a camada de dados de business intelligence BI, o sistema de informações de negócios de diferentes departamentos e linhas de negócios, os dados do banco de dados subjacente são extraídos para o data warehouse de business intelligence BI por meio de ETL, análise de modelagem, etc. ., o suporte final para a exibição de análise visual de front-end.
2. A posição do Business Intelligence BI na informatização corporativa de TI
Como mencionado acima, a posição do Business Intelligence BI em uma empresa é principalmente um elo entre o passado e o futuro, e é uma parte importante da construção da informatização. BI de inteligência de negócios formou um conjunto completo de sistema de valor de dados em torno de dados, dando pleno jogo ao valor dos dados nas empresas.
Quando se trata da posição do Business Intelligence BI na informatização corporativa de TI, devemos primeiro entender o que é a informatização corporativa. De um modo geral, a construção da informatização das empresas é universal, e a informatização de TI da maioria das empresas pode ser dividida em dois estágios: um é a informatização do negócio e o outro é a informatização dos dados.
Informatização empresarial - Plataforma de análise de visualização de BI de inteligência de negócios de dados Pike
Esses dois departamentos são independentes e influenciam um ao outro, mas, em geral, os dados ainda são considerados a base. otimizar a informatização do negócio.
Informatização de negócios - ERP, CRM, OA e sistemas de informações de negócios autoconstruídos usados por empresas são chamados coletivamente de informatização de negócios. A principal função da informatização de negócios é otimizar e ajustar o processo de negócios da empresa. Por meio da padronização, padronização e on-line, pode melhorar a eficiência da operação comercial, reduzir o custo de mão de obra, tempo e energia e acumular um grande quantidade de dados de negócios. É o núcleo da ideia de gerenciamento de negócios. É também a personificação do gerenciamento empresarial moderno.
Informatização de dados - Big data, inteligência de negócios BI, análise de dados, mineração de dados, etc., que muitas vezes ouvimos são referidos coletivamente como informatização de dados. A informatização de dados pode ajudar as empresas a entender completamente sua gestão de negócios, ajustar seu modelo de gestão de negócios de experiência para dados, reduzir influências subjetivas, como emoções e psicologia, formar suporte de tomada de decisão de negócios com base em dados e melhorar a precisão da decisão -making Este é um nível mais alto de gestão empresarial.
Informatização empresarial - Plataforma de análise de visualização de BI de inteligência de negócios de dados Pike
A construção da informatização de uma empresa é um processo completo, sem a construção de um sistema de negócios não haverá acúmulo de dados, e sem acúmulo de dados uma empresa não terá base para implantar BI de business intelligence. Este é o efeito bidirecional da informatização de negócios e da informatização de dados, que pode permitir que os sistemas de negócios promovam a implantação do Business Intelligence BI e também permitem que o Business Intelligence BI melhore a eficácia dos sistemas de negócios.
3. Quem são os principais usuários de Business Intelligence BI?
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Os principais usuários da informatização de negócios - os principais usuários da informatização de negócios são o pessoal comercial da linha de frente, portanto, os usuários da informatização de negócios são principalmente da perspectiva de negócios, inserindo dados, registrando processos, visualizando informações de negócios etc.
Os principais usuários da informatização de dados - os principais usuários da informatização de dados são tomadores de decisão de gerenciamento. No processo diário de operação e gerenciamento da empresa, os tomadores de decisão usam BI de inteligência de negócios e outras soluções de tecnologia de dados para localizar mais da perspectiva do problema de gerenciamento, analisar o problema e, finalmente, formar uma decisão de negócios.
4. O que exatamente significa a ilha de dados?
Quando uma empresa se desenvolve a um certo nível, devido ao aumento da quantidade de dados e à necessidade de construção da informatização, a empresa irá construir sistemas de informação de negócios correspondentes para diferentes departamentos. Esses sistemas de informações de negócios (ERP, OA, CRM) podem padronizar processos de negócios, formar um modelo de negócios padronizado e acumular dados de negócios automaticamente por meio do banco de dados do sistema para acumular ativos de dados para empresas. Não há dúvida de que no momento em que o valor dos dados é proeminente, é claro que é bom poder acumular dados de negócios.
No entanto, os dados nos bancos de dados desses diferentes departamentos e diferentes sistemas de informações de negócios muitas vezes não são interoperáveis, podendo ser armazenados apenas em seus próprios bancos de dados, que não podem ser usados de maneira unificada, e não há uma perspectiva geral para a empresa como um todo. Desta forma, os dados de cada departamento e de cada sistema de negócios são separados uns dos outros, como ilhas isoladas no exterior, incapazes de se conectar e se comunicar entre si.Esta é a ilha de dados que muitas vezes se ouve.
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Como uma solução de tecnologia de dados, BI de inteligência de negócios pode resolver os problemas de "ilha de dados" e "ilha de informação" enfrentados pelas empresas por meio de informatização de dados, data warehouse e visualização de dados ao enfrentar o problema de ilhas de dados. Portanto, BI de inteligência de negócios precisa que as empresas Os gerentes seniores planejam e principalmente fornecem informações de tomada de decisão para os gerentes em todos os níveis da empresa para auxiliar na tomada de decisões.
Management Cockpit - Pico Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
Portanto, ao introduzir BI de inteligência de negócios, é necessário entender as necessidades de diferentes pessoas. Do ponto de vista de diferentes funcionários da empresa, algumas pessoas pensam que existem ilhas de dados isoladas, que devem ser resolvidas. Algumas pessoas não acham que existem ilhas de dados, ou mesmo que existam, não têm muito impacto sobre elas, então não precisam resolvê-las. A causa raiz é que eles não sabem o real objetos de serviço de inteligência de negócios BI.
5. A forma de Business Intelligence BI buscar dados do sistema de negócios
Business Intelligence BI recupera dados acessando e conectando-se ao banco de dados de origem de dados do sistema de negócios. Não importa o tipo de banco de dados, Business Intelligence BI extrai os dados da tabela original do sistema de negócios por meio de ETL para o data warehouse para processamento e finalmente Compatível com a exibição do relatório de análise visual de front-end.
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Um amigo fez esta pergunta antes: a camada de fonte de dados precisa desenvolver uma interface?
Na verdade, de um modo geral, não é necessário. Basicamente, aqueles que fazem perguntas como esta experimentaram o docking de interface de sistemas de software. O docking de interface de sistemas de software ocorre porque alguns softwares de negócios são desenvolvidos por JAVA, alguns são desenvolvidos por .NET , e alguns são arquitetura B/S, alguns são arquitetura C/S.
A interface entre sistemas de software requer a participação do desenvolvimento, que consiste principalmente em conectar os processos de negócio de diferentes softwares.Essa interface precisa movimentar o código. Mas o Business Intelligence BI tem uma interface diferente para obter dados, que não tem nada a ver com o software do sistema de negócios em si. Ele só precisa acessar e se conectar ao banco de dados por trás do sistema de negócios e buscar dados diretamente do banco de dados, portanto, nenhum software interface é necessária, ou Não há nenhuma interface de software para acessar este conceito.
A menos que em um caso o sistema de negócios seja uma nuvem pública, modo SAAS puro, neste caso, os dados só podem ser acessados por meio da interface API aberta para o mundo externo pelo software.
Análise de Desempenho de Vendedores em uma Indústria Farmacêutica - Pieco Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
Análise de Gerenciamento de Terminal de Canal de uma Indústria de Bebidas - Pike Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
6. Como devemos entender a relação entre data center, BI de inteligência de negócios e big data?
Quando o BI de business intelligence do sistema encontra grandes volumes de dados e cenários de processamento de dados não estruturados, o data warehouse subjacente é atualizado para uma arquitetura de big data data warehouse. a capacidade de coleta de dados é expandida ainda mais à esquerda. Além da modelagem de data warehouse da arquitetura original de big data, o conceito de ativos de dados, inventário de ativos de dados e gerenciamento de ativos de dados são adicionados no meio. A capacidade de serviço de dados tem foi expandido e os dados processados por Taichung no data center de acordo com certas regras são empacotados para fornecer serviços externos. Portanto, aquisição de dados, modelagem de data warehouse, gerenciamento de ativos de dados e serviços de dados sob a arquitetura de big data constituem o núcleo do data center.
Visualização de Dados - Pico Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
A base da plataforma de meio de dados é a arquitetura de big data. O data warehouse é uma atualização de big data do data warehouse de BI de inteligência de negócios tradicional, e o BI de inteligência de negócios se torna a camada de aplicativo acima da plataforma de meio de dados, usando o serviço de dados de a plataforma intermediária para obter dados.exibição de análise.
Esta é a relação entre BI de inteligência de negócios, big data e data center e o processo de evolução em diferentes cenários de dados e cenários de serviço. Se você entender esse processo, não deve confundir facilmente seus conceitos. Quanto a qual inteligência de negócios BI, big data e data center devem escolher, de fato, como escolher a rota técnica e a arquitetura técnica apropriadas depende, em última análise, do que a própria empresa deseja resolver e não pode escolher cegamente. O resultado da seleção cega é um grande investimento, mas uma pequena produção não atende às expectativas esperadas. Ainda devemos nos concentrar na demanda em si, e a demanda é rei.
7. Vários mal-entendidos importantes sobre inteligência de negócios BI cognição
Muitas empresas usam BI de inteligência de negócios como uma ferramenta de relatório pura, e o formulário de saída tornou-se um gráfico visual, mas o conteúdo exibido no gráfico ainda é a informação de negócios departamental anterior, que mostra apenas a situação básica do departamento de negócios da linha de frente , e os gerentes ainda precisam gastar muito dinheiro, tempo e energia para entender o desenvolvimento geral da empresa.
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Aqui eu resumi alguns mal-entendidos que todos frequentemente encontram em sua compreensão do Business Intelligence BI:
1. BI de inteligência de negócios é a visualização de relatórios, que é um monte de gráficos visuais, e BI de inteligência de negócios é a visualização de front-end.
2. Business Intelligence BI é um produto de ferramenta de análise de arrastar e soltar.
3. BI de inteligência de negócios é BI de inteligência de negócios, que não tem nada a ver com data warehouse.
4. Com BI de inteligência de negócios, não há necessidade de modelagem de data warehouse, e os funcionários de negócios podem fazer análises de BI de inteligência de negócios por conta própria e podem arrastar e soltar para fazer análises de BI de inteligência de negócios.
5. BI de inteligência de negócios é orientado para os negócios e não requer o suporte de pessoal de TI. BI de inteligência de negócios ágil não requer intervenção de TI.
6. O Business Intelligence BI não está diretamente conectado? A análise pode ser feita sem conexão direta com a fonte de dados, sem a necessidade de um data warehouse.
Primeiro, corrija brevemente o entendimento dessas questões.
1. BI de inteligência de negócios é a visualização de relatórios, que é um monte de gráficos visuais, e o BI é a visualização de front-end.
Business Intelligence BI é um conjunto completo de soluções de tecnologia de dados que consiste em data warehouse, análise de dados, relatórios de dados, etc. Em um projeto de BI, 20% do tempo é gasto em relatórios de análise de front-end e 80% do tempo é gasto no design do Data Warehouse subjacente, desenvolvimento de ETL, desenvolvimento de acesso, etc.
Portanto, o relatório visual é apenas a apresentação final do BI, mas não todo o BI.
2. Business Intelligence BI é um produto de ferramenta de análise de arrastar e soltar.
Para ser preciso, as ferramentas de análise visual de arrastar e soltar podem resolver apenas parte do BI de inteligência de negócios, ou seja, a análise visual. Mas, na verdade, o escopo da tecnologia incluída no Business Intelligence BI é relativamente amplo, envolvendo todos os aspectos, desde a aquisição de dados de nível inferior até a exibição e análise de front-end.
Estritamente falando, a simples ferramenta de análise visual de BI de inteligência de negócios de arrastar e soltar só pode ser posicionada no nível individual e departamental, o que é muito diferente do BI de inteligência de negócios em nível corporativo, portanto, a ferramenta de análise de BI de inteligência de negócios anterior simples não pode desempenhar um BI de inteligência de negócios O verdadeiro papel do BI não pode substituir a posição do BI de inteligência de negócios.
3. No passado, algumas pessoas sempre diziam que BI de inteligência de negócios é orientado a negócios, BI de inteligência de negócios é BI e não tem nada a ver com data warehouses.
Esta questão é muito profunda, e eu pensei assim antes. Eu sempre sinto que com BI, a modelagem de data warehouse não é necessária, e o pessoal de negócios pode fazer a análise de BI por conta própria e pode arrastar e soltar para fazer a análise de BI. Não suporte de pessoal de TI é necessário, inteligência de negócios ágil BI não requer intervenção de TI e não precisa construir um data warehouse.
Tela grande do cockpit de gerenciamento - Plataforma de análise de visualização BI de inteligência de negócios de dados Pike
Contanto que haja vendas ou pré-vendas de BI de inteligência de negócios, informe aos usuários que seu projeto de BI de inteligência de negócios não precisa construir um data warehouse e pode lidar com todas as análises na empresa diretamente por meio da ferramenta de análise de BI de inteligência de negócios, sem o apoio do pessoal de TI. , O pessoal de negócios pode fazer isso sozinho... Quem se atreve a prometer assim, ou não entende o Business Intelligence BI, ou está realmente brincando.
Na construção de projetos de BI de business intelligence em nível empresarial, é realmente possível obter análise de visualização de dados simplesmente arrastando e soltando pelo pessoal de negócios. Pelo menos em minha experiência pessoal de trabalho de mais de dez anos, mais de 95% das empresas têm não pode fazer isso. As principais empresas que servi incluem: SHP (Security Health Plan), Microsoft (China), Microsoft (EUA), VWFC (Volkswagen Finance), etc.
O que o VWFC tem feito é muito bom: alguns poucos profissionais de negócios fazem muitos relatórios sozinhos, executando milhares de relatórios online. Por que? Como o data warehouse subjacente foi construído por muitos anos, a arquitetura de dados subjacente é relativamente padronizada. Business Driven Business-Driven, qual é a sua premissa?
1) A qualidade dos dados subjacentes é muito padronizada e a estrutura do data warehouse é muito completa. O pessoal comercial não tem permissão para tocar nos dados subjacentes. ETL, busca de dados, cálculo de índice, etc. são todos mantidos pelo departamento de TI.
2) Após o treinamento, o pessoal de negócios deve ser proficiente no uso de ferramentas de relatórios front-end de Business Intelligence BI e deve estar muito familiarizado com a interface do modelo de análise de dados lançada.
3) O pessoal de negócios deve estar muito familiarizado com negócios e dados.
Os artigos 2) e 3) não apresentam problemas para muitas empresas. O artigo 1) pode ser resolvido usando diretamente uma ferramenta de Business Intelligence de front-end para o pessoal de negócios resolver? Obviamente, os empresários não têm essa capacidade.
Isso é quando se trata de treinamento, ferramentas de BI de inteligência de negócios são muito simples de usar, mas uma vez que se trata do desenvolvimento do projeto de BI de inteligência de negócios real da empresa, é difícil avançar. Porque durante o treinamento, as tabelas de dados fornecidas são todas selecionadas e sempre de alta qualidade e padronizadas. Você só precisa de uma tabela simples à esquerda e à direita, como a tabela de pedidos de vendas e a tabela de detalhes do pedido. Naturalmente, é fácil dar relatórios visuais para realizá-lo.
Visualização de Dados - Pico Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
No entanto, na análise de projetos reais de business intelligence empresarial, as regras de cálculo dos indicadores de análise não podem ser resolvidas simplesmente associando algumas tabelas. Se você não acredita em mim, pode desafiar uma lógica real de cálculo de indicadores: questionar um pequeno caso de limpeza de dados ETL no banco de dados Há apenas uma tabela de dados e os dados são fáceis de entender, mas muitos desenvolvedores de BI de inteligência de negócios precisam gastar muita energia para fazer isso, muito menos análise de BI de inteligência de negócios de autoatendimento de pessoal de negócios .
Falar tanto não é negar cegamente o papel e as capacidades do BI de inteligência de negócios de autoatendimento. Em minha opinião, é particularmente nojento. Fornecedores de Business Intelligence BI repetidamente reforçam conceitos semelhantes a este para o mercado de forma irresponsável: Business Intelligence BI é um relatório visual, Business Intelligence BI não requer modelagem de data warehouse, modelagem de data warehouse tradicional é muito atrasada , BI de inteligência de negócios É uma análise de autoatendimento, a análise de autoatendimento de BI de inteligência de negócios é muito simples e os usuários de negócios podem aprender em poucos dias de treinamento e analisar como desejam...
Do ponto de vista de marketing e vendas, não há problema em simplificar a complexidade do produto e a dificuldade de começar. O problema é que uma explicação errada e pouco profissional acaba levando a empresa a aceitar esses conceitos incorretos e a usá-los incorretamente. conceitos para avaliar e planejar a construção de projetos de BI de inteligência de negócios, e não antecipou totalmente os desafios e riscos que podem ser encontrados durante a construção de projetos de BI de inteligência de negócios, que eventualmente levam a projetos malsucedidos e fracassados e construções repetidas.
Um de nossos clientes em Pequim gastou mais de um milhão de yuans em um projeto chamado BI de inteligência de negócios.O projeto ficou on-line por cerca de um ano, mas no final não pôde ser empurrado e falhou. Mais tarde, encontramos a Pike Data e fornecemos a plataforma de análise de BI de inteligência de negócios da Pike Data. Fizemos esse projeto por várias fases consecutivas e o cliente até escreveu uma carta de agradecimento.
Por que não poderia empurrar antes e o projeto falharia: não prestei atenção ao planejamento do data warehouse. Como seus negócios são contínuos e em constante mudança, a demanda anual precisa ser ajustada dinamicamente, os dados continuam a aumentar e a profundidade e amplitude da análise mudam constantemente. Sem uma boa estrutura de dados subjacente para oferecer suporte, contando apenas com SQL para buscá-los é impossível suportar as mudanças nos requisitos de análise de negócios de uma empresa nos próximos 3 a 5 anos ou até mais na forma de coleta de dados e criação de relatórios.
8. Como surgiu a ferramenta de relatórios?
Estou na área técnica, na área de informatização e na indústria de BI de inteligência de negócios há mais de dez anos e nunca saí desse círculo. Já fez JAVA (AWT, SWING, JSP, Hibernate, Spring, ibatis), .NET (ASP, http://ASP.NET , C#.NET), Object-C, JS e outras tecnologias, desenvolvimento de plataforma de sistema de software comercial .
A tecnologia de front-end inicial era muito fraca e a implementação do AJAX também exigia escrita à mão. Para implementar clique para editar e modificar dados em um formulário, você precisa usar o JS DOM para operar. A criação de relatórios é basicamente linguagens de script JSP e ASP aninhadas em HTML no front-end para saída circular. O estilo de relatório é muito nativo e feio, e o estilo de relatório de tabela um pouco mais complicado precisa ser ajustado com JS.
Os relatórios usados naquela época, como Crystal Report, Runqian Report, etc., tinham tags na linguagem de script front-end que podiam ser referenciadas diretamente, e a geração de relatórios substituiu um grande número de códigos manuscritos. As primeiras tecnologias de front-end e back-end eram inseparáveis. http://ASP.NET era um pouco melhor, e o front-end gradualmente tinha alguns controles integrados que podiam ser usados diretamente, mas JAVA realmente não. Quando foi o estágio mencionado acima? Por volta de 2005 e 2007, acho que foi amplamente utilizado. Deve haver muitas postagens de rótulos de relatórios originais no antigo CSDN.
Há também um certo mercado na China para relatórios antigos, como Jinfeng Report Jreport, Star Report StyleReport, etc. Já em 2010, a receita de alguns fabricantes de relatórios ultrapassou 100 milhões, indicando que o mercado de relatórios básicos ainda é muito bom.
Qual era o posicionamento do relatório naquele momento? Era um relatório de relatório puro. Por meio do programa, a lista de agregação de dados retornada pela consulta do banco de dados em segundo plano era vinculada à página de script front-end para gerar vários relatórios, que na verdade eram usado em vários softwares de negócios.A exibição do relatório no sistema está longe do nível de análise de BI de inteligência de negócios.
E ainda há um grande número de desenvolvedores de software que realmente possuem fortes recursos de relatório, mas esses recursos de relatório não foram usados independentemente como produtos de relatório para operar no mercado.
Gradualmente, com a melhoria da tecnologia de front-end e da estrutura de front-end, da tecnologia de tabela tradicional à exibição visual de vários histogramas, gráficos de barras e gráficos de pizza, nesta fase, os limites entre relatórios e BI de inteligência de negócios estão se tornando cada vez mais turva. Por que? A capacidade de exibição de relatórios do Business Intelligence BI é aproximadamente equivalente à dos relatórios tradicionais, e a capacidade de análise de autoatendimento e arrastar e soltar de autoatendimento para obter uma análise multidimensional rápida ainda não apareceu.
O que quero dizer depois de tanto falar é que muitos projetos de BI de inteligência de negócios que vimos são implementados com pensamento de relatório, ou seja, de SQL para conjuntos de dados para exibição de front-end. E qual deve ser o verdadeiro pensamento de BI de inteligência de negócios? O pensamento multidimensional e o pensamento de modelo determinam a direção final de um projeto de BI de inteligência de negócios, e esses pontos serão discutidos posteriormente.
9. A essência do BI de inteligência de negócios - a implementação do pensamento de gerenciamento de negócios corporativos
A Essência do BI de Business Intelligence - Pico Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
O que exatamente é Business Intelligence BI? tecnologia? produtos? Ou alguma outra coisa? Elevamos nosso entendimento de BI a outro nível: Business Intelligence BI é a implementação do pensamento de negócios e gerenciamento de uma empresa. Como entender isso? Simplificando, o conteúdo apresentado no relatório visual é o que realmente importa para a empresa.Existem indicadores de análise de negócios aos quais a alta administração está atenta, além de departamentos específicos.
10. Quais são as diferenças e conexões entre BI e Data Warehouse?
Frequentemente, as pessoas perguntam qual é a diferença entre Business Intelligence BI e Data Warehouse. Na verdade, por trás dessa pergunta, pode refletir que a compreensão de alguns amigos sobre Business Intelligence BI ainda é um tanto imprecisa e tendenciosa. Essa questão, na verdade, compara conceitualmente BI e data warehouse O data warehouse é artificialmente fragmentado. Na verdade, essa situação é bastante normal, porque a primeira impressão de todos sobre BI de inteligência de negócios são todos os tipos de gráficos e relatórios visuais interessantes, e há muitas ferramentas de análise de BI de inteligência de negócios visual front-end leves no mercado. parte de visualização.
Para ser preciso, o Business Intelligence BI não inclui apenas os recursos de análise visual de front-end e apresentação de relatórios, mas também inclui o processo de construção do data warehouse subjacente. O Gartner mencionou Business Intelligence na década de 1990 e acredita mais: BI é uma solução técnica baseada em dados que extrai e analisa dados valiosos de muitos sistemas de negócios corporativos diferentes. , Conversão e carregamento são o processo ETL de extração, conversão Transformação e carregamento Carregamento e, finalmente, mesclado em um data warehouse, de acordo com um determinado método de modelagem, como modelagem 3NF de Inmon, modelagem dimensional de Kimball ou ambos modelo de arquitetura híbrida e, finalmente, com base nisso, ferramentas apropriadas de análise e apresentação são usadas para formar várias análises visuais relatórios para fornecer suporte de decisão de dados para a camada de tomada de decisão de gerenciamento da empresa.
Business Intelligence BI - Pico Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
Portanto, pode-se ver aqui que a posição do data warehouse Data Warehouse é uma camada entre o relatório visual e a fonte de dados do sistema de negócios subjacente e desempenha um papel de conexão em toda a solução de projeto de BI de inteligência de negócios. Se o Business Intelligence BI for comparado a uma pessoa, a parte superior do corpo, especialmente o rosto, é a aparência, a parte inferior do corpo absorve a essência da terra, e o núcleo e a força central da parte do meio são os dados armazém.
Aí todo mundo vai perguntar também, não existem muitos produtos de ferramentas de Business Intelligence BI no mercado que podem ser vinculados diretamente a fontes de dados e podem ser arrastados e analisados? Também não é possível fazer relatórios de análise de Business Intelligence BI? Esta ferramenta de análise de inteligência de negócios independente e orientada para o front-end está mais posicionada como uma ferramenta de análise de inteligência de negócios em nível de departamento e pessoal. Para cenários de nível profundo que exigem processamento de dados complexos, integração, modelagem, etc., é insolúvel . A melhor maneira é construir um data warehouse completo na parte inferior, padronizar muitos modelos de análise e, em seguida, usar essas ferramentas de análise de BI de inteligência de negócios front-end para combinar, de modo a liberar verdadeiramente os recursos de análise de BI de inteligência de negócios front-end.
Muitas empresas pensam que podem resolver todos os problemas de BI de inteligência de negócios em nível empresarial apenas comprando uma ferramenta de análise de BI de inteligência de negócios de front-end. Essa visão, na verdade, não é viável. Pode não haver problemas com essas ferramentas de análise de BI de inteligência de negócios quando o cenário de análise inicial é relativamente simples e a complexidade do encaixe de dados não é muito alta. Porém, existe uma característica na construção de projetos de BI de business intelligence nas empresas, que é um processo de construção em espiral. Como pode haver cada vez mais sistemas de negócios conectados, a profundidade e a amplitude da análise aumentarão e a complexidade dos dados se tornará cada vez mais desafiadora. No momento, não há um bom suporte à arquitetura de data warehouse. Análise de BI de front-end ferramentas são basicamente impossíveis de manusear.
Data Warehouse - Pico Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
Assim como ir a uma loja de remédios tradicionais chineses para comprar remédios, a razão pela qual o remédio é apanhado rapidamente é que, antes que o remédio seja apanhado, outras pessoas limparam e guardaram vários materiais medicinais chineses originais (dados da fonte de dados original ) em categorias, então como combinar os materiais medicinais (dimensão Visualização de combinações de indicadores) é rápido.
Existem muitas dessas empresas na China, e é também por causa da compreensão insuficiente do BI de inteligência de negócios que leva a alguns erros direcionais na construção de projetos de BI de inteligência de negócios e, finalmente, torna difícil continuar a promover projetos de BI de inteligência de negócios.
Portanto, nas empresas, precisamos esclarecer se nossa construção de BI de inteligência de negócios é para análise de nível corporativo ou individual e departamental. Se for um analista de dados pessoais, basta usar esse tipo de ferramenta de análise de BI de business intelligence front-end. Se você precisa construir um projeto de BI de business intelligence em nível empresarial, não deve se concentrar apenas no nível dos recursos de análise visual de front-end, mas também prestar atenção à construção da arquitetura de dados subjacente, ou seja, o nível do armazém de dados.
Onze, metodologia de modelagem de data warehouse Kimball vs Inmon e arquitetura híbrida
A modelagem de data warehouse é a principal prioridade na construção de projetos de BI de inteligência de negócios. A modelagem 3NF de três paradigmas de Inmon e a modelagem dimensional de Kimball são metodologias de modelagem de data warehouse de BI de inteligência de negócios. Essas duas modelagem de BI de inteligência de negócios Qual é a diferença e a conexão no caminho.
12. A metodologia para a implementação de requisitos ao realizar um projeto de BI
O Business Intelligence BI é totalmente orientado para a demanda, pois, por ser uma demanda, são necessárias entrevistas e pesquisas. Antes de realizar entrevistas e pesquisas sobre as necessidades de Business Intelligence BI, é necessário conhecer previamente as características de negócios do setor, visto que as próprias empresas precisam conhecer seus processos de negócios, bem como os pontos-chave que provavelmente prestarão atenção nos departamentos entrevistados, eles precisam ser resolvidos com antecedência. Construa toda a estrutura de negócios em sua mente e pratique-a repetidamente.
13. Que tipo de empresa deve usar Business Intelligence BI?
Que tipo de empresa é adequada para Business Intelligence BI? Observe o grau de informatização básica dos negócios e o nível de detalhe e granularidade do gerenciamento diário dos negócios. O grau de informatização da base de negócios é a construção básica do próprio sistema de negócios de TI da empresa. Sem o suporte do sistema de negócios, há falta de base de dados para BI de inteligência de negócios; o segundo é a granularidade do gerenciamento de negócios. o grau de gestão empresarial da própria empresa é mais detalhado Há uma necessidade urgente de melhorar a eficiência da gestão empresarial e o suporte à decisão por meio de BI de inteligência de negócios.
14. Como relatar e resumir efetivamente a análise de dados de BI para líderes seniores
Depois de concluir o projeto de BI de inteligência de negócios, você também precisa considerar como se reportar ao chefe no final e dominar a estrutura de pensamento de análise de dados de BI de inteligência de negócios e cinco pontos principais de relatórios: nível e escopo de negócios do usuário, resultados do trabalho, plano revisão da execução, feedback do problema, planejamento e visão do Outlook.
Business Intelligence BI - Pico Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
Esta é apenas uma estrutura de relatório simples e há muitos pontos que podem ser adicionados a ela. Por exemplo, fale sobre a combinação de fatores impulsionadores da indústria e BI de inteligência de negócios em todo o setor; como decompor e reorganizar da perspectiva de gerenciamento corporativo, visão corporativa, CSF, KPI e desempenho; como análise de atribuição de uma perspectiva financeira; gerenciamento de pirâmide O modelo, o princípio de composição da biblioteca de indicadores dinâmicos, etc. podem ser seletivamente integrados e explicados.
15. O grau de integração de Business Intelligence BI e gestão empresarial
A análise de Business Intelligence BI é altamente integrada com a análise de gerenciamento empresarial. As empresas com alto ROE podem ter altos lucros, como Moutai e a indústria de joias, ou podem ter rotatividade rápida, como a indústria de varejo, ou podem ter capacidades de financiamento relativamente fortes e usar A análise de atribuição de ROE depende das características da indústria.
16. Acúmulo de conhecimento de negócios e indústria de projetos de BI de inteligência de negócios
Para fazer BI de inteligência de negócios, você também deve estar familiarizado com o conhecimento do setor e do negócio.Sem combinar o conhecimento do negócio do setor, é difícil implementar projetos de BI de inteligência de negócios. A essência do Business Intelligence BI é, na verdade, a implementação do pensamento de negócios e gerenciamento da empresa. Por que a alta administração da empresa e os gerentes do departamento de negócios usam o BI de inteligência de negócios para ler o relatório, o que eles estão olhando e no que estão focando? Esses conteúdos são o foco de sua gestão empresarial diária na empresa.
Visualização de Dados - Pico Data Business Intelligence BI Plataforma de Análise Visual
Os relatórios aparentemente dispersos sobre o projeto de Business Intelligence BI, na verdade, têm uma forte conexão lógica aos olhos dos usuários reais. E quanto maior o nível do pessoal de gestão, mais focado é o conteúdo do relatório de BI de inteligência de negócios e o que eles veem é o resultado do negócio. O pessoal do departamento de negócios da linha de frente pode se concentrar de forma mais dispersa, observando os dados detalhados do processo de negócios.
Portanto, para um excelente desenvolvedor de Business Intelligence BI e consultor de desenvolvimento, não é necessário apenas aprimorar o nível técnico, mas também acumular conhecimento do setor e conhecimento de negócios corporativos.
17. Tópicos sobre processamento em tempo real de Business Intelligence BI
BI de inteligência de negócios tem um certo atraso no processamento de dados e geralmente adota o modo T + 1. O principal motivo é que o processo de processamento de dados ETL requer muito consumo de tempo e geralmente adota o método de troca de espaço por tempo.
Projetar o agendamento de ETL em camadas anteriormente de acordo com o data warehouse de BI de inteligência de negócios em um agendamento que pode encontrar dependências automaticamente de acordo com indicadores individuais aumentará muito a flexibilidade do agendamento de indicadores individuais e processamento quase em tempo real.
Os cenários de negócios para dados off-line e processamento em tempo real são diferentes, os métodos técnicos por trás deles são diferentes e o investimento de recursos também é diferente. Compreender as diferenças de posicionamento entre eles ajuda a escolher a solução apropriada para alcançar a conclusão planejada da empresa do projeto de BI de inteligência de negócios com o mínimo de investimento de recursos O objetivo de construir.