IT人员VS业务人员辩论战,到底谁拖累了企业数字化转型进程?


随着IT技术的进步,传统的业务交易系统有了长足的发展,已经实现了业务信息化,每一笔业务数据都记录在数据库中,累积了海量的业务数据。这么多数据,占用了很多存储设备,耗费存储成本,企业当然希望能够从数据中挖掘业务规律、支持决策。

这不,IT人员小陈所在的公司正准备上线一套BI系统,来帮助企业完成数字化转型。可是,在上线过程中,IT人员却和业务人员经常展开辩论,明明是想要提升效率的好事,怎么反倒弄巧成拙了呢?

看看业务人员小王是怎么说的?

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可是,IT人员小陈表示不服!

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这样的问题,广泛存在于企业的数字化转型和BI系统建设过程中。据相关统计数字显示,在国外,投资建设BI的企业有60%~70%以失败告终;而在中国,这个数据可能会更高!

为什么上线BI系统这么难???

一是所谓“敏捷BI”根本不敏捷。在传统BI应用模式下,IT部门往往需要花费大量精力进行需求沟通和用户诉求分析,并耗费较长时间准备固定的报表或仪表盘,导致业务人员的需求总是滞后完成,查询的数据无法第一时间指导实践。传统BI工具使用前还需要经过漫长的培训,并且操作又复杂,无法实现便捷操作,而其数据应用操作也较为固化僵化,无法快速响应业务人员灵活多变的个性化数据分析需求,导致上线后使用率低,非常鸡肋。

二是传统BI支持决策却不智能。传统BI分析都是基于过去的描述,无法提供策略性的、预测性的、可解释性的结果为用户提供决策指导分析,数据的价值无法被充分挖掘,基于预测性的、策略性的、最优规划的数据闭环体系未形成,对业务的指导不足,根本不智能。

而这些问题直接造成传统的BI分析很难使企业向基于业务视角的自助式洞察分析转型。传统BI分析亟待变革。

DataFocus Cloud运用AI驱动,颠覆传统作业模式,不需要经过需求确认、IT开发、人员培训,业务人员即开即用,实现自助式分析。

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DataFocus是怎么做到的?

DataFocus将搜索技术创新性地运用到了数据分析领域,创造出了同时支持中英文自然语言搜索、属于数据分析领域的搜索引擎。智能AI帮助理解关于数据的问题,并以丰富的图表直接呈现。DataFocus使用起来像谷歌、百度搜索一样简单,学习成本非常低,系统的机器学习模块能够自动学习用户的输入习惯,给出相应的提示,让整个系统在使用过程中越来越智能

早在1999年,Salesforce 就提出了"软件已死"的口号,开创了软件即服务(SaaS)模式。SaaS模式在中国经过10多年的发展,逐渐被越来越多企业接受。而在数据分析领域,DataFocus继续做行业的引导者,快速响应发展趋势,DataFocus Cloud采用云端部署,不再需要购买任何硬件,只需在云端注册登录即可。另外不需要软件的升级管理,也不需要为维护和管理人员支付额外费用,极大地降低了企业的运营成本。

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尽管大数据这个概念十分热门,但回到现实中,很多企业仍然面临着苦恼的数据问题。对于运行多年的企业系统,数据量以几何倍数增长,普通BI系统难以承受。数据耦合度高,多系统并行回归困难,关联性差导致隐性风险增加,数据孤岛化等等。

虽然不少企业都想使用大数据技术,但却因为使用技术门槛高、维护难、人力成本高而望而却步。

DataFocus Cloud为了解决这些问题,自带基于云计算、支持大规模并行处理的数据仓库,给企业提供无限扩展的计算和存储资源支持。使用云数据仓库,能够快速在云端搭建TB级-PB级数据仓库,无需关注集群的管理以及繁重的运维工作,这极大地降低了成本和使用门槛,尤其当数据需要迁移时,省去昂贵的费用。

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