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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09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 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01