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新挑战：如何将BI技术做成大数据
2016-07-01
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新挑战：如何将BI技术做成大数据

对数据的重视，对数据分析的渴望，让越来越多的企业开始关注大数据和BI。然而BI平台的发展虽然让人欣喜，但是依然存在一些问题，比如现在出现的新挑战：企业如何在已经拥有的BI技术基础上，去挖掘大数据，帮助企业更好的发展。说起来简单，做起来也看似不难，但是在真正操作的过程中，技术人员会发现，让新技术结合与应用，达到使用者预期效果不是一件容易的事情。



现在，大数据的分析过程中需要对数据进行不断的预处理，最终形成可以被利用的数据，企业才能从中找到自己希望看到的有价值信息。而这个过程是繁琐而且冗长的，也许技术人员分析了很久，也找到不到有价值的信息，也许技术人员在很短的时间内就能抓住重点，这全靠技术人员对BI技术的掌握和应用。而要想满足企业内部大数据的转化，还是需要做出相应的调整。


从目前的发展状况来看，企业内部数据源非常广泛，结构也非常复杂，无论是量化还是非量化的数据都需要技术升级之后应用，将企业原有数据提炼成为BI应用所需的数据。不仅如此，企业所需的数据和搜集的数据在不断的变化，市场变化的因素也越来越多，对企业来讲，要将这些转化为数据，就要建立精确的分析账户，就要考虑各大因素，确保信息分析的精准性。


简单的以财务系统为例，管理人员要想了解企业收入在哪里、成本在哪里，各部门绩效如何，投资回报率是多少等，自然就要看财务报表。作为管理人员，不可能有大量的时间去一一分析数据，一一去查找相关来源，只能通过财务报表中的数据来掌握。如果采用传统的模式，不仅费时费力，同时还可能出现误差，对企业发展决策造成威胁。


而BI技术下的数据转换，不仅将各种变量简单化，同时也更为明确简洁，管理人员只需要从报表中了解具体情况即可，简单容易记忆。


大数据的时代，BI技术的发展和目的是为了解决数据治理问题，对于企业来讲，数据质量越高，得到的结论越可靠，对企业决策就越有利。而在自身BI系统中变化的数据，要想提升分析结果，就要对BI技术进行不断的升级，这样才能帮助企业更好的获取利润。



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