有不少网友都关注数据视角下商业智能BI行业的本质及发展趋势|精选合集和一些丰田nlgln的题，但是大家不是很了解，接下来听小编为大家解吧！
商业智能又称商业智能，是指利用最新的数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据呈现技术，进行数据分析以实现商业价值。
例如，阿尔伯克基员工使用BI软件来寻找减少手机通话、加班和其他运营成本的机会，三年内为公司节省了200万美元。同样，在商业智能BI工具的帮助下，丰田汽车公司意识到它在2000年向托运人收取了“双重”费用，总计812,000美元。
事实证明，使用BI来发现业务流程中的缺陷的公司比那些仅使用BI来监控进度的公司更有能力在竞争中取得成功。
商业智能是一种可以用来处理企业现有数据并将其转化为知识、分析和结论，以帮助企业或决策者做出准确、明智决策的工具。帮助公司更好地利用数据来改进决策的技术包括从数据仓库到分析系统的一切技术。今天小易将从数据角度探讨商业智能BI行业的本质和发展趋势。
1、从数据角度看中国商业智能BI
1中国商业智能BI软件产业规模
使用豌豆BI创建图表。
注市场规模为不含项目实施、项目运维等的纯软件销售收入。
韩国实施国家大数据战略以来，大数据BI产业保持快速稳定发展。一方面，通过《大数据产业发展规划》等利好政策等国家政策的引导，为打造“自助产业生态圈”提供全方位的支持和安排。数据、技术、应用和安全协调发展。”同时，多年来对信息化应用价值的持续教育和企业自身信息化部署的准备，促使更多的企业使用BI产品并改善运营。我们希望提高运营水平通过此提高效率。
目前，我国在BI和DA领域已进入第一方阵，成为发展最快的国家之一，但与美国仍有一定差距。2018年，中国商业智能软件行业规模约为166亿元，较上年增长258%；2019年，中国商业智能行业软件销售规模约为21亿元，增速271%。中国BI行业未来发展潜力巨大。我有。
2中国商业智能企业分布及结构
中国商业智能企业分布及结构分析
瑞观咨询数据显示，目前IT人员主导企业数据分析的模式仍是主流。也就是说，以IT为中心仍然是企业商业智能应用的现状。纵观数据调查受访企业，发现仍有6162家企业拥有第二类数据分析工作，甚至有2189家企业拥有第一类数据分析工作。远方的商务人士进行数据分析。
3.公司认为哪些BI功能最重要？
公司在选择BI功能时会权衡权重。
对于BI功能，企业主要看重报表功能、移动终端、报表创建与录入、管理驾驶舱等功能。超过一半的公司认为定期报告和显示以及移动BI功能非常重要。近一半的公司期望使用数据报告来解决内部数据收集和录入题，而数据报告也是解决数据跨Excel和Word传播题的有效方法。
4、企业应用BI时最期望的数据价值
使用豌豆BI创建图表。
国内企业在选择BI产品时，最期待的数据价值是数据集成、数据展示效率、管理决策支持。据统计，728家企业最希望获得的数据价值是整合多系统数据、开放多系统数据、解决数据壁垒题、实现信息透明。691公司希望提高报表输出的效率，使其更快、更准确、更省力。537家企业希望利用数据分析来支持企业决策，做出科学的、数据驱动的决策。
2、商业智能BI在企业中的作用
当今的企业中有很多通过优化业务流程和集中决策来降低成本的机会。当您的业务遇到重大中断时，商业智能BI可以激发希望并产生显着的投资回报(ROI)。商业智能BI在企业中的应用主要体现在以下三个方面
1可视化报告展示
BI采用条形图、饼图、折线图、二维表格等图形可视化方式，全面展示企业日常业务数据，并对各种数据进行过滤、关联、跳转、钻取等操作。这是一种在分析层面查看各种业务指标的方法。
图表是使用易信ABI创建的。
这个分析展示的内容基本上都是围绕着各个业务部门的日常工作，有很多的业务分析内容需要复杂的计算规则，需要从各个业务系统中获取数据，而这些数据都存储在业务系统。软件，很难直观地看到。
这种级别的可视化报表分析是一种呈现方式，可以让用户清晰、直接、准确地了解自己的日常工作，同时也可以让业务人员手动使用Excel的各种功能进行汇总分析和图表绘制。这样就提高了工作效率。
例如，财务部门考虑的是今年的营业利润、目标进度、毛利率、净资产收益率，而销售部门则考虑的是销售额、订单数量、毛利润、营业毛利润。采购部门，包括收款率，考虑采购收入库存金额、退货状态和未付余额。
2.“不寻常”的数据分析
异常分析发挥着重要作用。数据异常分析采用比较分析。当某些数据指标反映的情况超出常规经验判断时，企业高管会呈现可视化报告。这时就需要对这34个数据进行有针对性的分析，通过相关维度和指标，利用钻探、关联等分析方法，探究可能的原因。
图表是使用易信ABI创建的。
例如，正常情况下，您的网站或产品的平均每月用户量约为10万。然而，我们发现网站A在任何一个月内只有50,000个。这就需要分析、查找原因，防止今后出现类似情况。
除了负异常之外，还可能存在正“异常”，比如会员数达到23万，也达到了34个，远远超出经验判断和预期。这时候就需要分析判断是由于市场部门的促销还是大规模的促销活动造成的。
最终，业务管理者通过多次构建维度图、指标图的过程，逐渐形成了相对可靠、扎实的分析模型。这一阶段的业务人员不再被动地接受图表中反映的信息34，而是利用数据来发现其背后的业务题。这个阶段，数据和业务开始直接对应。此时您的数据就可用了。寻找图表之间逻辑关系的解决方案，以提高公司的业务效率。
3业务建模分析
业务建模分析通常由擅长业务的业务人员提出，利用合理的建模来发现业务中可能出现的题，反映在可视化的报告中，最后回到业务制定决策并不断优化。
简单地说，业务建模也可以理解为仅使用数据和图表来有效构建业务分析的逻辑思维模型，以验证业务分析的逻辑判断。这可能由一张或多张图表组成，或者由公司业务模式确定的一组或多组数据图表支持。
图表是使用易信ABI创建的。
与前两种视角不同，业务建模分析是对业务数据进行更深入、更主动的设计和探索性分析。需要深入业务，一一聚焦业务分析场景，对业务有充分的了解。
这里需要注意的是，专业的BI开发人员很难想出具体的分析场景。为了让商业智能BI的价值在企业中得到充分释放，业务分析建模必须由专业的业务人员和具有数据分析思维能力的人来推动和主导，并必须有适当的数据分析、挖掘或统计的支持。工具。只有这样，价值观才会得到充分体现。
3.企业应用商业智能BI系统面临的挑战
总体来看，BI系统在企业中的应用持续健康发展，但面临诸多挑战，这既是BI成功的重点，也是难点。
1数据集成管理
数据显示，648家受访企业表示，数据整合和治理将是未来的一大挑战。数据题主要集中在两个方面“数据过于分散，形成数据孤岛，数据采集和分析繁琐”和“底层数据混乱，存在准确性、故障和性能题”。
2.培养数据人才
从整体背景来看，越来越多的企业开始将数据人才作为其经营战略的关键组成部分，这意味着他们愿意支付越来越高的薪酬来聘请大数据人才，整体薪酬水平不断提高。表明它正在发生。然而，优秀大数据人才的培养成本仍然较高，培养周期较长，因此在大数据人才需求增加的同时，人才供给始终短缺。薪酬竞争力不足、企业创新能力不足，让传统业务变得越来越艰难。
3.建立企业数据文化
在企业认识数据、积累数据的过程中，大数据团队会逐渐找到多种培养数据人才的方法和技术，而这些方法和技术都是围绕着构建数据文化而展开的。调查结果，在强调数据文化方面，“沟通、协调、讨论用数据说话，数据驱动讨论”达到818，但低于“数据容易获取，数据分析快”并且光滑”。3,519。
4、商业智能BI项目具体实施步骤
1.控制业务分析需求
对于很多准备或规划商业智能BI项目的公司来说，梳理业务分析需求是整个项目的第一步，也往往是最困难的任务。主要症状是业务部门通常无法提出更具体的分析要求。IT部门很难深入业务，无法向业务部门提出合适的分析需求。BI项目需求分析涉及多个部门，有时导致内部资源沟通协调困难。
那么，如何才能非常清楚地分解整体业务分析需求，并以您的企业可以理解的语言有效地传达这些需求呢？
正确的方法是提供解决方案的原型图。这激发了业务人员表达需求的欲望，让双方能够从彼此都能理解的角度进行沟通，因此最终的效果更能够满足企业的期望。
2整合和组织数据资源
企业数据可以来自外部系统，也可以来自内部的各种业务系统如CRM系统、ERP系统、业务联系人Execl表等，统称为数据源。这些数据首先通过ETL工具提取并存储到称为ODS或STAGING的数据库中。这里数据存储在一些数据表中，但是需要注意的是，不需要提取所有数据，只提取有用的数据。任何包含一些需要重复数据删除、合并计算和格式转换（例如将15/10/22转换为2015-10-22）的数据的内容都是转换步骤。数据仓库。
3数据仓库的架构设计
数据仓库的开发可以理解为一种技术、方法论或解决方案。在商业智能BI中，数据仓库是核心层，起到承上启下的作用。底部容纳来自各种数据源的数据，顶部支持各种可视化分析报告。数据仓库的部署水平直接影响商业智能BI项目的整体质量。
4可视化分析报告逻辑设计
这里，可视化分析报表的逻辑设计主要基于业务人员初期搭建的数据展示系统，主题采用常见的可视化图表来展示业务数据。像豌豆BI这样的工具可以让您事半功倍。
豌豆BI是面向业务人员的自助式数据分析，提供从数据导入、数据预处理、自动建模、数据可视化的完整解决方案。用户只需拖放即可快速创建敏捷的看板。
5.商业智能BI发展趋势
1数据分析从独立显示产品过渡到无处不在的嵌入式分析功能。
过去，数据分析产品是独立分布的，为用户提供了非常清晰的使用边界，并要求他们登录系统才能执行相关任务。未来的数据分析产品将具有开箱即用的功能。例如，用户可以在ERP系统或公司门户中查看的数据。
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