导读:随着业务的进一步发展,秉承“人人用数据,时时用数据”的愿景,如何让运营、产品自主探索分析数据,并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。本文将分享笔者搭建自助取数工作的实践。
大数据时代,几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理,上到公司管理层战略目标制定,下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通,都需要数据的支撑,从过去的拍脑袋的定性决策,转向一切用数据说话的定量决策。从而,带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
百度百科上BI的定义是:商业智能(Business Intelligence,简称:BI),指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品,在降低数据获取、分析成本方面,契合中台的思想,因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
Wyn Enterprise是葡萄城自主研发的嵌入式商业智能软件,具有强大的OEM和API集成能力,可以与OA、ERP、钉钉、企业微信等各类应用软件深度集成。通过深度的嵌入式分析能力全面满足企业数据整合、报表设计、数据可视化、自助式BI分析、数据填报等数据分析需求,让数据分析无处不在。
BI,即商业智能(Business Intelligence),是对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
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企业搭建和使用BI平台的方式,主要结合业务的发展阶段。系统建设必须做到全盘考虑、统筹规划,满足今后扩展多方面功能的需要,为今后建立完善的商业智能系统打下良好基础。另一方面,BI系统的建设是一个不断演化发展的过程,包括完善数据模型、扩充数据主题、增加数据源、丰富业务应用等。必须采取分步实施的方法,初期阶段主要任务是系统基础设施建设,解决迫切的业务问题。然后持续分阶段地对业务问题进行改善,以每一个小阶段的改善成果来促进对实施团队及用户的正向激励,减少项目实施过程中的阻力。 BI系统的实施需要遵循以下原则: 1) 分步实施,循序渐进原则。 建立系统不是一蹴而就的,一次一步的方式有效地降低了风险。 2) 迭代演化的原则。 在使用系统的过程中,不可避免地会出现新需求的增加,尤其需求变化快速,和当前有很大的差异,系统的实施实际上是建立一个良性循环的迭代过程,成功的标志在于建立一个良性的迭代过程,并且持续地使用。 3) 用户参与的原则。 系统成功的关键因素在于设计者和业务分析人员之间的反馈循环,系统载入数据后需要用户积极地使用和观察,然后反馈意见给设计人员进行系统的修正完善。业务用户人员发现问题或新的需求应及时反馈给设计人员,形成良性的循环。 4) 多种分析手段共存原则。 应能根据需要进行主题内部要素的扩充及主题的新增。 5) 开放性、可扩展性和标准化的原则。 系统的软硬件产品接口遵循业界的开放性标准,满足相应的技术规范要求,系统各模块之间接口实现标准化。 6) 安全性和可靠性的原则。 系统中保存了大量企业的商业秘密,系统必须提供强有力的手段保证数据的安全性,防止非法使用数据,同时也必须提供一套恢复机制,保证数据的完整可靠。 搭建BI系统的方法论 明确以上的原则之后,可以开始着手搭建BI建设方法,需要涉及以下方面的内容: 1)需求调研: BI的设计者需要对企业的结构和企业内部发生的需求和管理有清楚的了解,包括企业的组织架构、业务流程、业务痛点、BI应用场景等; 2)方法设计: 梳理出企业应该如何正确地管理这些业务活动和管理活动的方法; 3)规划落地: 把这些管理方法转化为BI的分析主题,并进一步细化落地,确定分析的数据来源、展现形式,与哪些系统做集成等; 4)优化应用: 从传统的以BI系统自助分析的方法转向用更多的扩展图形或主题来丰富BI分析的页面,使得使用更简单、UI更美观等;
数字化的今天,各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能,企业可以提高运营效率,增加利润率,并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
对于程序员来说,开源的东西都是好的,别的不说,因为可以自己自己随意开发,毕竟每个人都喜欢自己写的代码嘛,也或者,就是不想花钱哈哈哈哈(扎心了)
张经理负责分析的饮料公司最近推出了一款新的果汁饮料,市场反响热烈,但也面临着激烈的竞争。公司高层希望了解,相比于竞品,这款新饮料在不同地区的销售表现如何,尤其是在北京、上海和广州这三个主要城市。更进一步,他们还想知道销售高峰主要集中在哪个时间段,以及特定促销活动和销量提升的关系。这些具体的业务需求,张经理需要从庞大的数据海中找到答案。
晚高峰时段,导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线;运动过程中,穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据,进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
4月4日晚19:00,腾讯云大数据“数智话”技术沙龙 第五期《商业智能分析BI—企业数字化转型必备利器》准时开启线上直播。 在数字化驱动的时代浪潮大背景下,如何沉淀并使用好数据,帮助经营者快速获取业务决策依据、实现增效降本,是每一个企业和单位所共同面临的问题。 腾讯云BI提供从数据源接入、数据建模、数据可视化分析、数据门户搭建、权限管理等全流程的BI能力,充分利用和发挥腾讯云云原生平台的弹性计算和分布式优势。系统采用敏捷自助式设计,使用者仅需通过简单拖拽即可完成原本复杂的报表开发过程,并支持报表的分享、推送
调研发现,很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示,BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中,BI更多地是指分析和前端展示工具,而不是一个完整的体系。
自数字化战略在我国实施以来,诸多企业取得了显著的成效,基础建设逐渐完善。在此背景下,BI产品作为激活数据资产的便捷工具开始受到广泛关注。相关数据显示,2021年度中国商业智能软件市场规模达到7.8亿美元,同比增长34.9%,呈现飞速增长的趋势。商业智能BI对于企业的落地应用有着巨大价值,逐渐成为了现代企业信息化、数字化转型中的基础建设。
如今,数据化转型已经成为了企业进行精细化管理的重头戏,十年前我们有OA、ERP,但是随着企业管理质量和要求的不断提高,单一的ERP系统可能已经满足不了一些大型企业的管理需求,难以支持现代化的企业数据运营。
有数BI是网易推出的面向企业客户的可视化敏捷BI产品。拥有数据填报和自助式商业智能分析产品,提供网页端和手机端应用,帮助客户快速实现数据填报、多维分析、大数据探索、实时大数据展示和成员分享。
今年在阿里云栖大会、架构师峰会等很多技术峰会上都看到了低代码的专场,低代码可以说是中台之后,又一个热门话题和名词。2018年至2021年上半年,中国低代码无代码赛道热度持续升高。2020年是概念验证和融资的高峰期,经过一年多的产品迭代,是时候对外发声了。最近一个朋友去了一家低代码公司,年终奖都不要了,说明钱给的还是到位的。
商业智能供应商很久以来就一直对潜在商业用户说,自助BI是一种万能药,它使IT能够自己分析数据——而且还很简单。而且,我卖给你的是一座桥梁…… 但是,业务用户的问题实际上并不在于IT——而在于它用于思考分析并将想法应用到数据的时间。由于之前的技术条件限制,通常需要大量的IT工作才能创建和运行分析查询。但是,现在事情已经有了改观,现在的技术不仅能够让最终用户受益,也能帮助IT更好地处理现在不断产生的大规模数据及业务线经理不断增加的数据分析需求。这种变化带来的两个重要重叠部分是BI及分析工具的功能不断增多和云计算
目前,无论是大企业还是小企业,都面临着数字化转型的挑战。如何在大数据中获得更好地洞察力,有效改善用户体验,同时达到优化生产力的效果。在这个过程中,BI工具起到了举足轻重的作用。面对市场上众多的BI工具,许多企业不知道到底选择哪一款,笔者在此盘点了几款现在比较流行的BI工具,也是在各行各业中应用得最多的。
本项目案例由帆软投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
数据猿访谈的主人公张丹洁作为客户关系经理,她是2023帆软MVP荣誉得主、帆软最具价值专家。帆软MVP(Fanruan Most Valuable Professional)是帆软颁发给产品用户专家的一项荣誉认证,以感谢他们为帆软产品的发展所做出的卓越贡献。
Zapier是美国一家非常出名的PLG SaaS公司,根据Forbes的报道,到21年3月Zapier已经估值高达5亿美元,同时年收入超过了1.4亿美金。而这家拥有300万用户的企业,目前员工数仅数百人,也只融资过130万美元。这些数据组合起来放在任何一个创业公司来说,都是一个神话。但是Zapier做的事情其实放在今天,对中国的很多用户来解释,也并不是一个很好理解的概念。所以今天想通过这篇文章来分析&拆解一下我们对Zapier的思考。 Zapier到底是一个什么公司?提供什么产品?
本篇文章汇总了国外2018年商业智能领域多份权威报告,将普遍受到认同的核心观点进行梳理,包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向,力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。
数据驱动决策是数据的重要价值之一,数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中,数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效,用数据产品赋能数据决
本次“数据猿年度金猿策划活动——《2022中国企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱3.0版》”为2022年度图谱版本的升级更新版,下一次版本迭代将于2023年4月底发布2023年1.0版,敬请期待,欢迎报名。
近年来,随着信息技术的迅速发展和金融行业竞争的日益激烈,商业银行对数据建设和智能决策竞争能力的需求越来越迫切。通过运用大数据和人工智能等前沿技术,从海量数据中挖掘出有价值的信息,为银行业务决策提供更准确、更合理的依据,这是商业银行普遍面临的问题。上 “BI” 成为了每个商业银行的必选项。
本项目案例由帆软投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。
听上去很高大上的大数据研发工程师/数仓仓库工程师,日常工作很多时候就是给产品/运营跑一下数据,他们要什么我们就提供什么,感觉枯燥且乏味。想请教一下,有没有什么更好的办法,既可以提高工作效率,又可以达到技能上的提升,最好能举几个例子。
导读:随着业务的进一步发展,秉承“人人用数据,时时用数据”的愿景,如何让运营、产品自主探索分析数据,并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。本文将分享笔者搭建自助取数平台的运营策略。
🍉🍉🍉 正所谓商场如战场,有多少人被电视剧蒙蔽了双眼。平日里我们以为商战就是运筹帷幄,决胜千里之外。想象中的商战,是在宴会上推杯换盏,老板们弹指间几个亿上下。
自“十四五”规划将“加快数字化发展,建设数字中国”单独成篇,从国家战略层面明确了数字化转型的重要性,国家层面有关支持数字经济发展的顶层设计与配套政策此后相继出台。2023年3月1日,中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》,明确了数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局,即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”,推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合,强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”,优化数字化发展国内国际“两个环境”。商业智能(BI)作为将数据转化为信息和知识解决方案的工具,在建设数字中国的“五位一体”融合上,能够以行业需求为导向形成数据应用,在以下多个方面发挥作用:
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候,必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别,以为报表就是BI,BI就是报表。
什么是BI?这应该是很多刚刚接触BI的读者最想了解的问题。BI即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
本项目案例由网易数帆投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
近日,DAX 引擎之父 Jeffrey Wang 受采访,被问及很多关于 DAX 引擎细节的地方。形成了九十分钟的采访视频
服装电商零售线上线下一体化帮助解决企业单渠道运营难题,融合线上线下全渠道销售体系,实现全渠道商品信息、价格、服务等环节一体化。
来自:数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qcloud 在《8项技能9种武器 打造企业增长黑客(上)》中,我们分享了什么是增长黑客,以及成为增长黑客必备的8种技能。工
文 | 傅志华 互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方,但由于各自的数据来源和商业模式的不同,其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用,以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看,腾讯数据最为全面,这与其互联网业务全面相关,其最为突出的是社交数据和游戏数据,其中:社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容;游戏数据
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互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方,但由于各自的数据来源和商业模式的不同,其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用,以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看,腾讯数据最为全面,这与其互联网业务全面相关,其最为突出的是社交数据和游戏数据,其中:社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容;游戏数据主要包括大型网游
经过二三十年的发展,地产行业增速放缓,进入“狭路相逢勇者胜”的存量时代,传统的标准化复制产品和服务难以应对市场需求和行业的激烈竞争,加速房企向多元化经营和精细化运营转型。对于商业地产来说,已经由开发竞争阶段到了运营竞争阶段,最大的考验就是运营能力,这是发展趋势,也意味着地产企业的经营思路需要改变。
数字化的今天,企业各个业务系统产生数据成倍地在增长,为了处理分析大量的数据问题,很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率,还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件,以供大家参考。
近日,葡萄城正式发布Wyn Enterprise 商业智能分析软件,这是一款前所未有的商业智能软件,将 BI 和报表融为一体。
大家好,我是王葱权,今天给各位简要分享一下普元数字化云平台(the Platform)的架构与实现的相关内容。 今天分享的内容主要有这几个部分: 首先给大家介绍the Platform总体架构情况;
“未来不懂低代码就和二十年前不会用word一样。未来80%的应用会由业务人员通过低代码开发。”在2022云栖大会上,阿里云智能总裁张建锋对低代码的发展前景依旧保持着非常积极的态度。
近日,葡萄城正式发布了Wyn Enterprise 商业智能软件。Wyn Enterprise 专注于商业智能和数据分析的需要,一个产品同时提供多源数据整合、自助式 BI 分析、数据可视化、可在线设计的自定义报表,以及数据填报等多项功能,企业用户可独立部署使用,软件公司也可进行深度集成和 OEM 合作。
在大数据概念“泛滥”的今天,BI对于企业的价值越来越明显,然而大部分的企业还在这条路上探索。
数据分析能力越来越成为消费者和企业的必备品应用程序,复杂程度各不相同,从简单地一个网页或门户上托管一个可视化或仪表板,到在一个云服务上实现数据探索、建模、报告和可视化创建的应用程序。BI的实现方式越来越多,无论规模大小,在任何以数据为中心的企业中,BI软件都已成为中流砥柱。
过去一年内,我们看到了大数据的井喷式发展,数据处理分析成为热门,大数据行业呈现出信息激进之势。这导致数据科学家、数据应用程序员和商业分析师等大数据方面的人才成为当下职场最炙手可热的岗位。 但是,我们也能发现,有能力处理日益增长的大规模数据计算的专家和人才,还远远达不到市场需求的数量。 有人预测,随着商业数据不断增多,2017年将成为新数字信息时代的开始。但是如果没有足够多的专家对这些数据进行分析利用,那么这些资源将在很大程度上得不到充分的利用。 很不幸,事实情况是大数据的发展要远远快于我们学习利用数据的速度
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