京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
商业智能技术存在那些弊端
BI的真正价值主要体现BI系统能够变丰富的行业经验为我所用。发挥着业务理解、客户分类和特点分析、改善关系、市场营销策略分析、经营成本与收入分析、欺诈行为分析和预防等作用。商业智能引导我们进入一个新时代,对于分析、报表和绩效管理,企业用户拥有更多控制权。企业用户不再依赖IT部门支持每一项需求,从而获得了更快更好的决策。但是还是有一部分企业对商业智能存在不同程度的误解,主要表现在以下几个方面:
1.商业智能没有定位于战略层次
如果企业把商业智能和数据仓库看成是战略性的问题而不是一般性或不重要的问题,就有可能增加这些项目成功的可能性。企业必须认识到商业智能在任何企业的成功都不是一个偶然事故,它所需要的也不只是技术,战略、组织、方法论、架构和技能等问题在其中扮演着重要的角色,因而必须走到前台来。企业的商业智能项目的战略失败主要在于:未能认识到商业智能项目是跨部门的商务计划,未能理解商业智能不同于那些孤立的解决方案,从而缺乏积极参与的支持者或者支持者在企业中没有权威;缺乏来自业务部门的代表或来的代表不够主动和积极;缺乏有技能、有实践的员工或者对这样的员工的利用不充分;缺乏分工以及循环型的软件开发方法和相关方法论;缺乏商务分析或活动标准,对“劣质数据影响一切”缺乏认知和对策;对元数据的必要性和使用缺乏理解,过分依赖分散的方法和工具。
2.商业智能愿景和路线图模糊和分割
商业智能计划必须要有一个整体而清晰的愿景和路线图,否则,就很难统一起来。在更细节化的层面建立逻辑化、系统化的方法对于项目成功是至关重要的。BI对于一个企业系统的建设来说,是一个循序渐进的过程。对大部分需要构建BI系统的企业而言,不仅需要充足的预算资金、周密的项目规 划,而且需要多年的历史数据积累,条件才算成熟。企业需要对自身的生产经营管理系统的数据进行有效整合,否则实施方很难构建出辅助企业决策管理的应用模型以及所需要实现的数据分析应用。在一些金融行业的IT规划中,由于自身系统相对于其他行业较为完善和先进,历史数据储备也比较理想,通常在规划新项目的时候,会把BI系统和新增加的应用系统同时设计。
3.商业智能所有潜在收益的非理性认识
商业智能项目还必须考虑如何为项目所需要的巨大成本提供正当理由,找出商业智能的所有潜在收益。商业智能项目的成本当中有些是很明显的,有些很微妙,通常被忽视。企业只有认识到这些成本的驱动因素,建立有效的商业价值框架才能设定适当的期望值并有效地管理这方面的投资,从而不但收回成本,而且将价值最大化。其次,企业在进行商业智能项目的时候,还要考虑如何利用现成的商业智能软件包,认清商业智能软件厂商的造势当中哪些是虚的,哪些是实的。现在有很多商业智能软件公司都推出许多很吸引人的“仪表板”和关键指标的视觉化工具,但是,这些工具往往是实用性不够,企业透过外表理解用于计算这些指标的管理方法论才是更重要的。随着越来越多的企业要部署绩效管理系统,商业智能软件的作用会进一步增长,这要求企业把商业智能软件纳人企业软件管理的整体战略之中。
4.商业智能建构方法多元性的缺乏
在进行商业智能的过程中,企业可以采取的架构方法多种多样。这些方法没有高下之分,只要能够把商务用户所需要的信息及时地传递给他们,这种方法就应该被认为是正确的。方法之间的区别就像是实用价值的工具标准。在考虑商业智能的架构的同时,还必须理解和确保各种技术组成部分相互吻合,加起来能提供最大的长期价值,而且要有一定的灵活性和敏捷性。
5.商业智能技术市场缺乏理解和警惕
商业智能数据库管理系统、查询、报告和提取、转换、装载等技术工具市场并不稳定,厂商合并和技术合流的现象时有发生,有些弱小的厂商就会面临强大的市场压力和被兼并的风险。因而企业在选择各种软件的时候,不得不考虑软件厂商的稳定性和生存率。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28