揭穿数据分析的六大谎言
目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验,没有用数据说话,这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。用数据说话,重视定量分析,也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题,越来越多的人们意识到数据分析对经济发展的重要意义。什么是数据分析呢?权威组织 Gartner Group 的定义:一类由数据仓库(或数据集市)、查询报告、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等组成的应用,以帮助企业决策。 但在现代,商业智能是指利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展示技术,进行数据分析。其实质是数据+业务理解, 总结一句话,就是通过各种 BI 软件的功能,实现商业价值。
好吧,这些担忧都已经过时了,从市场的角度和数据分析发展的趋势来看,如今,商业智能解决方案服务于越来越多的企业,融入于所有部门的现有业务流程中。
让我们来看看关于数据分析的 6 大谎言:
误区:BI 仅适用于大型企业。信息化时代,企业数据市场面临着大数据攻击,对于企业来说,海量的数据蕴含着大量的价值金矿。对数据的分析和处理能力,直接决定了企业挖掘数据商业价值的能力。随着 BI 的飞速发展,现在国内很多中小企业也开始实施 BI,市场竞争越发激烈。任何行业的任何规模的企业都可以从使用 BI 中受益。无论您是小公司还是大型企业,对数据分析的需求始终存在。企业通过实施 BI 解决方案将树立自己的处于优势地位,因为他们可以使用收集到的海量数据来做分析,挖掘出更大的数据价值来驱动企业更快决策。例如,一家中小型企业能够准确跟踪销售业绩,从而识别增长市场并能够根据数据快速做出决策,并抢占市场先机。IDC 调查的 2000 多个大中型企业在全球 20 个国家表明,如果一个公司可以采取一套完整的数据分析解决方案(包括数据收集、整合、筛选、分析、共享), 而不仅是单个数据管理技术,那么在未来四年中,企业将从其数据资产中发掘出额外 60%的数据红利。
误区:BI 工具对于普通业务用户来说太复杂了。当前的 BI 工具的发展趋势已经摆脱了传统 BI 的静态查看数据结果,更多的自助式分析服务使得企业和组织能够更加自由地探索、分析和生成他们想要的数据见解。Wyn 商业智能 BI 为业务人员和技术人员的最终用户提供了易于使用的基于 Web 的数据可视化大屏,报表和交互式查看器。实施自助式 BI 工具可提高工作效率和团队协作,普通企业的业务人员也可以轻松进行数据分析,同时不依赖于 IT 团队,更广泛地应用于企业的数字化实战中,形成企业日常运营的全景图,反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级等各个部门的改进上来。
3.误区:BI 太贵了。这是事实 - 一些 BI 解决方案确实可能很昂贵。很多取决于 BI 解决方案的授权方式、用户数量、数据量等。与其他 BI 解决方案相比,Wyn 商业智能 BI 提供了较低的采购成本,没有数据量的限制,没有文档数量的限制,这些因素都有助于适应未来几年的业务增长和可预测的 BI 预算。
误区:自助式 BI 会损害数据安全和隐私。数据安全和数据治理在部署任何 BI 工具方面都发挥着重要作用。使用 BI 工具实现基于用户、组织、角色的安全性将确保适当的人员只允许访问相关部门的正确数据和信息是保障数据安全的一个重要措施。Wyn BI 支持管理员设置基于用户、组织的数据行级安全,通过行级数据管理,管理员可以控制不同用户和组织只能访问指定的数据,从而起到数据安全的作用。Wyn 通过管理和组织的扩展属性,用户、组织上下文信息,然后在数据过滤和查询中引用具体的用户、组织信息,来实现限制指定数据行级别的数据访问,在数据可视化大屏和报表中,用户也只可访问自己权限内的数据。
比如:所有员工都只能访问对应所属大区的销售数据,先在用户上下文中添加“大区”这个属性,然后在过滤器中引用。
误区:自助式 BI 将淹没数据库和服务器资源。许多 BI 解决方案支持使用实时数据、缓存数据、结构化数据、半结构化数据、云数据和基于文件的数据以及混合来自不同来源的数据,这样可以大大减轻数据库或服务器资源的读取数据的压力。例如,使用 Wyn BI,可以将处理好的要用于分析的数据提前抽取到 Wyn 自身的缓存中,同时可根据分析数据的时效性配置对应的自动刷新计划或者手工刷新,这样大屏在分析和展示过程中,直接从缓存读取和刷新数据,也不会因为数据库的性能造成数据分析的瓶颈。
误区:组织只能使用一个 BI 平台。大多数企业中使用的 BI 工具的平均数量在两到三个之间,对于高级用户,如数据科学家或 DBA,可以使用技术性很强的 BI 工具进行开发。但是,对于日常 BI 用户,例如营销或服务部门的用户,可以使用对技术门槛更低、更友好的自助式 BI 工具,例如 Wyn BI,更大程度的扩大和推广数据分析能力在企业的应用,全面增强企业的数据文化。
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