随着大数据分析技术的进步和商业化应用发展,很多有着前瞻意识的企业都在日常运营和种种场景中用起了商业智能解决方案。但是,这些商业智能解决方案可能是某些的欺骗性解决方案。许多公司声称的商业智能软件解决方案实际上只能提供所需功能和效果的一半。DataFocus来带领大家看看真正的商业解决方案与一般的数据可视化项目的不同。
区分两种类型的业务分析和智能工具非常重要:端到端解决方案和前端解决方案。端到端解决方案包括平台后端,它基本上是处理所有数据的工具和算法,以及用于创建数据可视化和仪表板报告的前端。
虽然人们喜欢看到他们的数据易于处理可视化,但只有这样的平台不足以从公司数据中获得真正的见解。使用数据可视化工具,可以从他们的名字中想象他们的角色,并且人们没有所有初始的,后台阶段准备和添加的数据。这意味着用户需要首先获得可以输入软件的数据,即预先制作的中央数据库。

在业务需求方面,两种软件之间的差异是显而易见的。人们需要理解的是,可视化虽然重要,但却不是强大的商业智能软件的唯一组成部分。

了解背后的故事
仪表板的使用非常简单,因此大多数用户将清理并将大量数据链接到业务报告中。幕后的所有工作都是理所当然的。由于质量差的数据分布在许多不同的平台和数据库中,因此必须开展工作以创建开始分析的基础,准备数据分析可能需要80%的时间用于典型项目。
为了进行有效分析,工作人员首先需要将所有数据放在一个中心位置,希望能够在仍然使用相同数据源的同时更新和更改它。然而。今天为您的企业创建数据存储库并不那么简单。
公司用于收集数据的大量平台和软件工具(从Excel到Salesforce,从Google Analytics到CRM软件)几乎不可能手动完成并创建数据库。此外,不同的来源和用户,错误命名,过时和混乱的数据是不可避免的。
由于缺乏内置的后端组件来自动化同步和清理过程的工具,员工可能会花费大量时间来弄清楚报告发生了什么。每次添加新数据时,它最终都会重复相同的工作,甚至投资其他软件来完成工作。很多时候,员工无法获得真正有趣的见解。
实时更新和协作
为了使分析工具对组织真正有用,必须不断更新分析工具以考虑变化。但是,这很容易导致企业更新的瓶颈。无法准备可视化工具来从不同的源中提取数据,这些数据很容易与访问它们的多个协作者不同步。然后,这项工作会因不可靠的仪表板和报告而获得大量混乱的不同数据,因为它很难掌握。企业访问数据源并更改或更新数据源的用户越多,它产生的错误就越多,使用系统就越困难。
商业智能软件应允许多人协作和更改现有数据集。借助端到端解决方案,企业可以获得使用集中式数据存储库的优势,并可以以任何方式组合数据。任何用户在服务器上运行的任何查询都将依赖于版本的真实性并解决冲突的报告。

将“情报”置于商业智能中
一旦工人在一个地方获得所有数据,分析就归结为解决涉及多组数字的复杂计算。这可以通过诸如Excel之类的程序在有限的程度上完成。但问题是工作人员必须做大量的手工工作,并且每次计算都要进行。要进行更深入的分析,工作必须在执行多个计算时创建多阶段公式。例如,要计算每个月的平均总销售额,您需要计算所有已售商品的总和和平均值。
可视化工具专注于报告数据而不是分析数据,因此它们仅使用限制性平台来限制每个公式可以输入的聚合数。为了使其工作,工作人员必须在进行计算之前总结数据。换句话说,不是计算总和和平均值,而是每个步骤必须在保存后单独完成,然后一起计算。


使用端到端解决方案可以避免这种繁琐的过程,因为这些解决方案使用户能够创建在不同来源中工作的复杂公式。该软件自动执行所有必要的预先计算,允许员工直接跳过以前的信息。
如果企业正在寻找漂亮的报告,那么数据可视化工具可能是合适的。然而,当涉及到数据分析的基本原因时,它们肯定是不够的。 BI软件是端到端的,它结合了强大的后端,可以处理对大多数企业至关重要的大量杂乱数据。

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