
IT必须提供视觉, 移动友好的数据分析
那些不可靠的,复杂的分析和商业智能工具对有能力的用户来说也许还行,但是大多数机构想要易于使用,易于解释的可视化数据分析可以与高管,销售人员和其他业务用户共享,最好是在平板电脑,笔记本电脑或电脑上。
我们在从业者中反复听到这一主题的各种声音,并且有我们2014年信息周分析、商业智能、信息管理调查的支持。事实上, 本年度调查所确定的趋势自2011年以来相当一致。例如,受访者在过去的四年选择了数据可视化作为在他们三大“前沿”分析和商业智能(BI)技术,而今年它超过高级分析和嵌入式商业智能(BI)位于头号位置。
对可视化数据分析的需求是对商业智能(BI)和分析工具过于复杂的抱怨的反应。 在这方面, 我们的调查结果也于自2011年以来一致,而在受访者成功分析或商业智能(BI)方案上的障碍名单上,“易用性挑战”排名仅次于“数据质量问题”。
高级功能,如预测分析、风险分析和变量数据分析的需求仍然旺盛。我们追随了四年之多的信息管理趋势也表明对大数据的兴趣表现在越来越多地使用Hadoop和NoSQL数据库。
向自助式服务的转移
信息管理成功的第一大障碍是什么?“访问相关、及时可靠的数据。”分析和商业智能(BI)供应商知 道IT团队被新数据源的需要所淹没,更受挫于新维度的数据,需要更改报表和仪表板,或者更糟的是,更改应用程序和数据仓库。难怪“自助服务”功能似乎出现 在每个商业智能(BI)软件升级中。
发电机制造商Multiquip, 加州卡森的一家中型公司,共享了一个相当典型的自助服务的必要性的故事。“我们正在寻找一种方式,更好,更快,更有效地为终端用户服务,而不必总是要牵涉到IT部门,” 该公司的副总裁Michael Hanken说。
Multiquip四年前建立了一个Microsoft SQL Server数据仓库, 并添加Logi分析, 一套针对中型企业处理报表, 仪表盘和即时查询的商业智能(BI)套件。为了更容易获得洞察力,该公司推出了基于iPad的报表和一个以销售为导向的基于去年Logi软件的定价应用程序。该程序仍然不能满足Hanken所描述的“IT经理的梦想: 完全由终端用户自己生成报表。”
为了填补这一空缺, Multiquip作为Logi视觉的测试版客户登录,以满足自助服务和数据可视化的要求。使用该软件, Multiquip正在探索如何让用户自己解决客户服务问题的方式。
“当有延迟时, 供应链和客户服务有连锁反应,而不是出现在每日报表或单一的饼图上”Hanken说。
数据探索和可视化工具不能只提供漂亮的图表和图形的。他们必须方便业务用户探索和关联多个维度的数据。例如,Multiquip的标准供应链报表并不包括销售数据来显示哪些重要的客户可能会在某个特定的运输延迟上受到打击。
“现在我们在Logi 视觉数据层有了所有这些信息,用户可以查询供应链方面的信息并看到它对销售的影响,”Hanken说。“这是我们以前没有的东西。”
数据选择在Logi视觉上可以拖放,软件会基于数据和分析的样式自动选择一种数据可视化。Multiquip 的IT部门有11人,Hanken说,现在,用户可以自己创建报表,支持Logi的IT人有更多的时间用于探索在iPad上的可视化数据探索应用程序。 “我们曾怀疑ipad,因为很难让销售人满意,但我们培训了他们两个小时他们只是拿走了它。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03