京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
BI对数据的分析处理包括哪些方面内容
近几年,中国市场风起“云”涌,在人们不知所“云”和一知半解之际,“云”就以弥漫的姿态瞬间遍布市场,云数据、云杀毒、云输入法、云电视、云报销等,早已成为人们并不陌生的名词。
现今,“云”也被推到企业管理潮流的风口浪尖上,成为近几年企业管理革新最为火热的话题之一。为应对企业管理之需,国内外各大管理软件厂商也都开始斗智斗勇,交锋云端,各种云管理软件也都争先恐后的相继推出,例如元年软件就在2012年8月推出了国内首款云报销平台。
那么,云到底是什么?云何以兴盛?庞大而无序的云如何管理?企业又如何能从云中获取价值的?
云是什么?
所谓“云”,就是打造“云计算”数据处理基地,是数据集合的共享平台,即数据储存、处理,以及信息的传递和数据库维护的空间。一般有广义和狭义之分,广义的云是基于整个社会的数据和信息,对其进行维护和管理的虚拟计算资源。而狭义的云是基于某个具体行业或领域,按一定规律和标准的对大量数据进行维护和管理的虚拟计算资源。
为什么企业“云”爆炸?
根据IBM最近的一项研究,过去两年生成的信息占整个人类历史信息总量的百分之九十。这就是大数据,其体量已经达到了传统数据库管理系统无法有效处理的程度。随着企业业务的扩展,数据量也开始剧增,已从TB跃升到PB级别。市场调研机构IDC的研究也显示,到2020年,全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB,是2009年全球存储量的40倍;而这其中,企业数据正在以55%的速度逐年增长。
元年诺亚舟认为,正是由于数据呈指数级的扩张和对数据传输和储存需求的提高,面对大数据的挑战,企业需要一个自动化的、横向扩展的存储平台。因而,随着云技术的不断地发展,海量数据急剧增长,催生了一种较为经济的、新的数据管理模式——云。之所以说它较为经济,是因为为自己使用的那部分资源买单,而无需支付大笔的IT和人力费用。
如何管理“云”?
关于数据的商业价值,IDC认为:“领军企业与其他企业之间最大的显著差别在于新数据类型的引入。那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业,不太可能成为其行业的领军者。”然而,随着企业数据量的快速增长,云中的数据量也在日益增加,TB为单位的海量数据使得原有的数据分析逐渐捉襟见肘,实时处理这些数据的能力已成为大数据时代企业的重要挑战之一。
简单来说,“云”只是海量数据的集合,数据本身并没太多价值,基于数据的处理和分析才能为企业带来的巨大的价值增值。正如《战略与经营》杂志特约编辑尼古拉斯?卡尔所说,如今电脑技术已经高度普及,但是战略性地利用技术的才能和智慧才能有效地获取、分析和应用信息以获取更大的利润和更快的发展。基于此,BI(商务智能)从没落贵族转变为崛起新秀,成为释放大数据价值的最佳数据分析工具。
BI由Gartner分析师Howard Dresner在1989年提出,是将企业现有数据转化为信息和知识的过程,是帮助企业做出明智经营决策的一种工具。BI帮助让企业更客观的了解经营现状、更智能挖掘企业潜力、更迅速做出商业决策,将所掌握的信息转换成企业的竞争优势,是企业畅游数据海洋,挖掘海量大数据中价值金矿的有力工具。
元年诺亚舟认为,如果我们把“云”比作野马,那BI就是企业手中的缰绳。野马奔跑的方向正确与否,这取决于手中的缰绳,同理,企业能否从海量数据中获取真正所需的商业价值,这就取决于BI。
那么,企业如何给“云”做BI呢?具体来说,BI是通过给云中的数据制定“游戏规则”(对不同主题进行不同分析),将分散的数据进行搜集、整合、清理和诊断,借助一定的分析手段,进而将数据转化为信息和知识,快速准确的提供报表并提出决策依据,进而为企业管理者做出明智的业务经营决策提供支持。例如:元年的云报销平台,将企业分步在全球各地的分散费用数据按照一定的规则进行有序的规整,形成全企业统一的费用管理平台。
BI对数据的分析处理主要包括三个方面的内容。
首先,是数据仓库或数据集市的建立,对数据进行预处理。BI以企业经营管理需求为基础,根据不同分析主题,从企业许多来自不同的运作系统的数据中提取出有用的数据,以保证数据的正确性,然后经过抽取、转换和装载,即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,得到企业数据的一个全局视图。
其次,是联机分析处理和数据挖掘,进而将数据转化为信息和知识。联机分析处理是在数据仓库的基础上,对商业问题进行建模和数据进行多维分析。而数据挖掘通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术。即使用诸如神经网络、规则归纳等技术,用来发现数据间的联系,做出基于数据的推断。通过联机分析处理和数据挖掘,决策人员和高层管理能从多维角度准确掌控企业的经营状况和了解不同数据之间的相关关系,以便制定正确的决策。
最后,是知识结论的展示,实现知识向智慧转变。通过借助信息化系统,以简单、丰富和直观的形式,将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现企业管理者和决策者的面前。而随着管理者对知识的不断积累和更新,会进一步将知识转化为企业管理者的智慧。
以元年诺亚舟的BI项目为例,它通过精准定位面向服务省公司领导、各级管理人员和财务部专业分析人员,构建了整体的财务指标库、财务数据的服务云、建立财务运营的整体服务体系等,还设置了不同场景的展现,通过条理清晰的财务价值数据系统架构图建设,体现不同的管理主题。整个项目被分成十大专题分析体系,对每一项主题都有具体的指标和专题化的分析、实时业绩的控制以及利润监控的分析。元年诺亚舟BI构建了文档搜集的信息管理平台,最终使财务人员把时间精力花在透过数据发现问题、推动内部环境改善方面。
结语:
如今,企业数据市场正在面临大数据的侵袭,在未来几年,数据资源将集中地遍布全球的云服务器中。对企业来说,海量数据中蕴藏了大量价值金矿,而对数据的分析和处理能力直接决定企业挖掘数据商业价值的能力,如果企业想要正确地对数据进行分析,必然需一个聪明的分析师,即处理海量数据集的“智能”工具,幸运的是,商务智能应运而生。我们期待智慧的企业出现,智慧企业把海量的云数据变为信息,再把信息加工成知识,最后从知识里提炼智慧,为企业的腾飞插上高翔的翅膀。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30