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BI≠視覺化!德昂帶你詳細了解BI全架構


|| 什麼是商業智能(BI)


商業智能(Business Intelligence,BI)在信息時代扮演著至關重要的角色。B I的核心目標是協助企業建立一個高度整合和自動化的管理決策分析系統,企業各層級各部門人員基於統一的業務理解和洞察,高效推進溝通和協作,能及時發現問題,並分析過往預見未來。BI包括決策支持、管理駕駛艙、儀錶盤、數據可視化、多維分析、數據整合、數據倉庫、數據集市、全數據、大數據等。它代表著一套綜合的技術、工具和方法,通過收集、整理、分析和展示,將重要數據用報表或統計圖的形式展示出來。



企業為達到利潤最大化,管理者需協調各職能部門,讓各部門齊心協力地創造收入,節約成本,提高效能,把控風險。為保證流程一致性並收集作業環節中的所有資料,企業引入了CRM、ERP、MES、HR、OA等業務系統;為更好保證目標達成,引入了各種管理措施包含KPI,MBO和OKR管理、計劃管理(包含預算和預測)、績效管理、CMMI、ISO流程標準等。



|| BI的核心


1、業務需求分析

需求調研是BI開展的重要準備工作,需求分析師會配合企業進行需求調研、需求分析、需求原型、效果界面梳理、設計方案,建立專業性的需求分析體系。BI的應用範圍廣泛,涵蓋各個行業和部門,它可以支持銷售和市場營銷決策、供應鏈管理、財務分析和人力資源管理等方面。通過將數據轉化為有用的見解,幫助組織提高效率、優化資源利用,並獲得競爭優勢。

舉幾個例子:

2、數據採集和整理


數據是BI的基礎,沒有數據一切只是空談!BI從不同數據源中提取數據,如ERP、CRM、MES、手工資料Excel文檔等。這些底層數據,通過ETL工具抽取到數倉中進行分層加工處理,最後進行可視化展示。


3、報告和可視化


BI使用圖表、儀表板和報表等,直觀地展示數據和洞察,用戶能夠快速理解和解釋信息,幫助決策者更好地理解數據,並在數據基礎上對決策提供指導。


4、從解釋到預測:數據分析和挖掘


通過應用統計學、數據挖掘和機器學習等技術,商業智能能夠揭示數據中隱藏的模式、趨勢和關聯性。這些洞察力可以幫助企業發現市場機會、預測趨勢,並製定相應的戰略和決策。

例如經典的數據分析模型:商品帕累托分析、RFM客戶分析、杜邦分析、轉化分析漏斗模型、用戶畫像等;例如常用的數據挖掘模型:線性回歸、Logistic回歸、決策樹、貝葉斯分類算法、K-means聚類算法等。


|| BI帶來的價值


引入BI前,數據到達企業決策層流程複雜,收集統計時間長,數據信息存在滯後性,影響當下的決策判斷。引入BI系統後,在看板上就能看到相應數據指標,極大提高了工作效率。BI可以提供管理依據,提升管理水平,更好地了解企業的運營狀況以及財務情況。



BI可以讓人人成為數據分析師,自己去分析業務數據,從數據中發現問題,提升業績。業務人員在引入BI之後可以隨時隨地根據需求,自主分析數據。IT人員在引入BI後能整合多系統數據,解決數據孤島問題,釋放人力,提高工作效率。



|| 如何實現商務智能


1、BI導入流程

先介紹幾個概念:數據庫的設計面向事務處理,數據倉庫是面向主題的,用於對數據進行分析。ETL是數據的抽取、轉換、和加載,將數據從來源,轉換到數據倉庫中。


2、BI系統架構


以下是德昂信息技術(北京)有限公司的商業智能平台架構:


一切的基礎都是數據,如上圖所示,數據源是各種各樣的外部系統,如ERP(企業資源規劃系統)、CRM(客戶關係管理系統)、MES(生產管理系統)等。


德昂ETL將數據通過ETL加載到數據倉庫中去,數據倉庫分層處理數據,一般分為ODS(數據底層準備區)、DWD(數據細節層)、DWM(數據中間層)、DWS(數據服務層)、ADS(數據應用層)。目前用於分析的數據倉庫,一般選用MPP架構的數據庫,查詢效率更高。


當數據準備好後,將數據倉庫的數據模型,利用BI工具,如MSTR、摩柏BI以報表或圖表形式展現出來。


|| 德昂MVDA理念( Minimum Viable Data Application)


德昂不受BI工具限制,協助企業實現BI應用,創造數據價值。德昂致力於開發更多有價值的數據應用,也積極推廣MVDA方法論,以便能快速地複制經驗,減少企業導入BI的成本,提升BI的價值。


德昂(DataOnDemand)成立於2009年,跨足海峽兩岸、放眼全球,集諮詢、開發、培訓、專業服務和產品代理於一體。十幾年來德昂一直專注於數據倉庫(Data Warehouse) 和商務智能(Business Intelligence) 解決方案,始終如一堅持在數據分析和應用開發領域發展。協助各大企業數字化轉型,提升數據價值和支持決策,助力企業創收、增利、避險、提效。

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