
企业智能化发展中BI需要注意什么
企业智能化已经不是陌生的概念,也不是遥不可及的一种梦想。相反,随着各种软件、工具以及系统的出现和完善,企业智能化已经近在咫尺。而企业能否在智能化的道路上走的更远就要看企业对BI系统的应用。但是,专业人士发现,不少企业高管在发展过程中,只是将BI作为一种数据参考,忽视企业需求,导致BI系统失败。对此,专业人士建议,要想真正发展企业智能化,就要注意以下几点:
第一、不要让BI系统复杂化
并不是BI系统越复杂自己的企业就会发展的越好,这是一种错误的认知。要知道,每个用户对BI系统的要求是不同的,一个精心设计、简单的应用界面,要比一个看似功能强大,但是乱七八糟的界面要强得多。因而,在设计和推广BI系统过程中,不要将其设计的过分复杂,要让操作界面更加简单明朗化。
第二、实时分析
分析数据,实时性非常重要。越早掌握一些重要信息,对企业发展就越有好处。如果通过数据分析能够及时得到有价值的结果,并且呈现到报表和报告中,那么,企业必然会有一个更好的决策依据,为企业带来新的发展辉煌。
第三、引入业务相关的内容到模型中
BI系统不是脱离企业业务的存在,也不是单纯靠技术就能完成的分析。面对大量的数据,需要技术去分析去挖掘,但是同样的也需要业务去支撑。只有将与业务相关的一些关系引入模型中,才能更好的分析,得出精准的答案。
第四、清理错误数据
数据泛滥也意味着有很多无价值信息甚至是错误信息混合在其中。企业要想更好的利用BI系统挖掘分析大数据,那么,就必须要将这些错误数据清除,只有这样才能保证分析的正确性,才能确保企业决策的准确。
第五、让客户喜欢BI系统
现在,很多平台都讲究用户体验,与客户之间的互动,不仅有助于提升客户的忠诚度,更能为企业带来更多的收益。而对客户释放一定的BI权限,不仅能让客户更好的了解你的工作流程,加深对企业的理解和支持,同时还能够减少客户对使用BI系统的难度,让客户更加认可你的付出和努力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23