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机械网--商业智能:让人看见自己的不足与方向

发布时间:2021-11-18 14:44:23 阅读: 来源:焊管机厂家

商业智能是1面镜子,会使用它的人可以看到自己的不足和发展的方向,不会使用它的人则望而生畏。 商业智能是1个新鲜的词汇,有人乃至将其与人工智能等量齐观。还有人认为只有大型企业或垄断企业才能升级到使用商业智能的阶段。 剥去“夸耀”外衣 商业智能其实就是1种数据分析,将数据转化为信息,终究为企业决策者使用。商业智能包括的内容比较丰富,比如数据仓库、多维分析、预测、数据发掘等。很多中小型企业通过本身的信息化,积累了几年的历史数据,而商业智能的主要用途就是分析这些历史数据,从历史数据中找到企业新的发展方向和市场机会。 从这点来看,商业智能的使用不是取决于企业范围的大小,而企业对数据的积累是否是到达1定层次。这个阶段总的来说分为3个特点: 第1,企业是否是有连续的数据积累下来,少则1年,多则5年;第2,企业的数据是否是完全;第3,企业决策者是否是养成以数听说话的习惯。只要具有以上特点的企业,都可以进入商业智能领域。3者都缺少的企业,不管范围如何,都没法将商业智能成功上线。 在中国,企业希望部署商业智能,但是无从下手,即不知道商业智能是什么,也不知道上了商业智能后企业能得到什么,所以大部分企业都是雾里看花。所以BI厂商必须对企业进行推行培训,让企业清楚的看到商业智能的本质,并且使用了商业智能后所带来的效果会是什么样。有些企业参与了厂商体验式培训后,马上决定并实行商业智能的项目。 积累数据 关注现代管理 商业智能的基础是数据,而不是系统。ERP只是搜集数据的1种方式,与其类似的系统有CRM(客户关系管理系统),HRMS(人力资源系统)县城房屋拆迁赔偿标准,EOS(网上订单系统)等。 例如有1家企业,由于所要分析的数据不是来自企业内部,而是来自于市场,所以这家企业是将各类市场数据输入到Excel报表里,再定期通过邮件发回到总部,通过数据抽取工具导入数据仓库中,并实现终究的数据分析。这个项目很成功,也很有效果。企业的老总可以在3张报表中看到客观的市场表现。这个例子说明,只要具有数据的积累和决策者的关注,就能够发挥商业智能的特长。 商业智能是1种工具,它只给那些关注、关心、强调数据的人去看的。 如果企业的各个部门都10分看重企业平常经营所产生的数据,那么商业智能就可以够为这些部门提供各自的帮助。反正,如果每个部门都安于现状,缺少企业主人翁意识,那么到头来商业智能只能服务于企业的高层。更有甚者,企业的决策者对数据也不关心,那么结果可想而知。 商业智能不同于1般的报表制作工作,它所描述是1套系统的、完全的客观现实。对即将踏入商业智能领域的企业,务必要清楚商业智能的用途,过分强调数据的展现格式会导致商业智能项目的范围不清、目的不明,终究以失败告终。所以,厂商的培训与宣扬可以让企业真实的了解商业智能的用途,知道它能干什么,不适合干什么。 商业智能3阶段 商业智能是1个进程,它体现了企业决策者对数据的认识进程。1个新上任的领导,第1步是了解企业内部的各种数据:员工多少人,经营额多少,有没有外债,产品的定价,库存还有多少等等,这些都是数据,但数据都存在于不同的部门当中。所以第2步就是实现各部门各环节的数据共享。有了这些基础数据,经加工,就可以够得到企业是否是在赚钱,赚哪几个产品的钱,利润率是多少,最大的本钱是哪几部分组成。因此,企业的本身竞争力就体现出来了,然后就是对市场的分析,对竞争对手的分析,这就是第3阶段。所以,商业智能的平民化可以通过越来越多的人去接触它、体验它来到达。商业智能不是万能的 员工和领导的关注点是不1样的。1样,商业智能不是万能的,它不能使企业中的每个员工都成为数据分析大师。我们所提倡的“以数据来讲话”的意识,这是由企业文化所决定的。 举个例子,如果你问我今每天气怎样样,我会回答:“挺热的,有点风”。如果是1位犹太人回答此问题,他会说:“今天气温到达了32度,阵风3级。”这说明我们对数据的意识很模糊。 商业智能不能让每位员工都能作决策,举个例子,企业总部对每位市场人员都有1套考核的方法,但其实不是10全10美,而1位员工通过不同类型的报表向总部提出了自己的看法,认为自己的工作是非常好的,应当得到相应的奖金。终究,这位员工的提议取得了总经理的认可,并且修改了绩效考核的方法。 可以说,商业智能是1面镜子,会使用它的人可以看到自己的不足和发展的方向,不会使用它的人则望而生畏。 小企业的BI之道 小企业利用实行商业智能系统的同时,为企业创造1条“完全数据链”,作为企业决策者关注的信息有数据可查、有规则可依。随着市场竞争多样化,小企业需要更快了解企业内部信息与市场的动向,通过“快鱼吃慢鱼”的方式逐渐成长。 同时,在企业内部培养“数据意识”,学会积累各项数据,保证数据的真实性,学会以数据讲话。 对小规则企业来讲,使用商业智能就是规范企业的重要手段。 链 接 商业智能的技术走向 目前,不管在商业智能技术的理论研究中还是在产品实现中农村拆迁种植地怎么办,联机分析处理与资料发掘两大技术是分离的。 在理论研究上,OLAP技术的研究人员主要来自数据库界,重点研究CUBE紧缩与计算、实体化视图的选择与保护、多维资料的索引和多维查询处理等技术,以便能够在海量资料上提供秒级的分析要求响应时间。资料发掘技术的研究人员来自人工智能、统计、数据库界,其研究主要集中在各种发掘算法和评价方法上,研究可伸缩的资料发掘方法、基于束缚的发掘方法、复杂数据类型的发掘等。 在产品实现上,IBM、甲骨文、SAS、NCR等软件厂商,看准商业智能软件的市场,通过自行研制或收购的方式推出了相干产品。 其中数据库厂商通常给出从资料仓库到联机分析处理再到资料发掘的全套解决方案,其它厂商则侧重于独立的分析、展现与发掘工具的开发。即使是在全套解决方案中,其OLAP与资料发掘产品也是相互独立的。 联机分析处理和资料发掘虽然是资料仓库上取得两种不同目标的资料增值技术,但这两类技术如果能够在1定程度上融会,会使分析操作智能化,使发掘操作目标化,从而全面提升商业智能技术的实用价值。即:1方面,联机分析技术可以为资料发掘提供预期的发掘对象和目标,避免发掘的盲目性。另外1方面,资料发掘技术可以使联机分析处理智能化,减少分析人员手工操作的复杂性,减轻分析人员的负担。 例如,当分析人员在手工分析操作中发现离群点数据,可以有针对性地直接对此资料利用资料发掘技术寻觅缘由,从中找出恶意背规或发现新的需求点。在资料分析进程中,通过跟踪分析人员的操作进程,利用资料发掘技术预测他可能感兴趣的操作和资料,提早预计算或预取资料,从而提高分析操作的响应时间。因此可以说,基于资料仓库的联机分析处理技术与资料发掘技术的融会和互补,将是商业智能技术发展的未来走向。(end)资讯分类行业动态帮助文档展会专题报道5金人物商家文章