近几年,数字化管理日渐被更多的企业所支持和实施,数据管理的责任从IT部门逐渐发展到其他部门中进行。然而据Gartner称,只有50%的公司拥有专门负责数据管理和分析的C级职位。数据仍然存在于IT中,许多部门仍然依赖于Excel中完成的基本计算以及IT部门执行的更复杂的分析。

在日常生活中,我们最常用到的工具就是Excel,但是这种分析工具的局限性,例如数据安全性、行限制两个参数分析等问题也非常明显,如果将它作为主要根系工具,拿将对IT容量产生影响,造成压力和积压。

当然,这只是所有公司的现状。许多公司都有各种分析专业人员在各自的部门工作,从来没有对公司的整体分析进行沟通,多个系统渠道数据没有进行整合分析。每个业务部门都有自己的业务分析需求,包括数据库、分析系统以及报告层次结构。在数据量激增的现在,如果没有一个工具能够将所有系统需求整合在一起并使其与整体业务战略保持一致,那么企业在难以超越目标分析。数据分析用于增加收入,盈利能力和客户满意度,通常,这也表示讲多个来源的客户和系统数据集成到一个交互式看板中,分析会更加实时,因为数据分析的价值就在于决策者的战略速度。那么数据分析工具就非常最重要了。

自主商业智能分析工具就营运而生,且迅速发展。比如像Tableau、DataFocus、Power BI这种自助式BI,很好的结合了公司的重点需求,企业数据分析变得更加灵活和友好。

标签: , , ,
版权声明:除非注明,否则均为DataFocus企业大数据分析系统 原创文章,转载请以链接形式标明本文地址。否则将追究法律责任。
转载请注明来源:https://www.datafocus.ai/25376.html
上一篇:
下一篇: