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浅谈对BI工具价值的看法

浅谈对BI工具价值的看法

BI的定义看法

百度百科的定义:

商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术线上分析处理技术数据挖掘数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

总结是业务系统数据源-数据加工模型-数据可视化分析的过程

BI是否是个通过托拉拽实现数据可视化工具?

最好是认为是。

尤其目前大多数厂商为了销售产品将BI吹嘘的各种全能、数据处理分析一体化,自助分析很简单等等。

虽然商业BI具备了一定数据仓库、数据ETL、甚至整合数据指标、数据治理等功能,但规模数据体量下将数据all in one还是不现实的。利用低上手难度特性

刻意绕开了项目建设过程中存在的挑战和风险。

所以认为BI就是分享数据成果的功能化板块,同时降低个人数据应用门槛和节省前端开发的成本

另外补充一点随着商业经营玩法增多,维度随着递增同时,各类度量指标也是层出不穷。

一帮商业BI具备了一定的计算能力,包括在创建数据集的时候新建模型指标或计算字段,可节省大量数据加工的时间减少存储冗余,提升数据模型的长期支撑能力与应变度

BI建设质量的问题和看法

据Gartner调研表明,在过去十年间,有85%以上的BI项目并不成功。

成功的项目都是相似的,失败的项目各有各的问题。例举几个常见的问题

  • 数据质量问题
    这几乎所有数据项目的痛点问题,常见的场景各内容间指标不统一、数据冗余改了一份另一份却没改、数据生命周期低无法长期信任等。
    通常是一开始就没有规划好数据标准和指标体系,需求先行数据基建却没跟上,就想盖房子没有扎实的地基,塌方也只是早晚的事。

  • 性能质量问题

    在实际使用体验中,性能体验也是常见的吐槽点,但具体影响性能是哪个部分得根据数据上下游(数据读取、存储、处理、传输与呈现)去分析。

    BI 与数据仓库技术、olap 引擎有着直接的上下游关系。其中数据仓库主要起到统一数据源、保证数据准确度的作用;
    而 OLAP 引擎则帮助 BI 加速查询。它们组合在一起发力方可获得一个好的体验。影响性能的实际常见的有以下几点

    1. 数据量大
    2. 复杂的查询语句
    3. 并发过多系统资源不足或加载性能
  • 利用效率问题
    人人都是分析师使用初期后往往会出现堆量的现象,从而出现表达逻辑模糊,价值不明确,从而利用率不高、内容管理混乱等问题

    1. 数量多雷同多,质量高的少
    2. 表盘内容多,价值清晰的少
    3. 逻辑输出面向对象问题(受众对象,表达逻辑,表现方式)

反过来讲,若想BI项目的成功应该做到以下几点

  • 打造数仓确保信息化统一牢固,拥有良好的数据质量
  • 深入了解数据传递上下游技术,让各个环节不再有性能瓶颈
  • 数据价值表达根据受众对象选择表达方式,有重点逻辑,简明扼要,精益求精

最终从质量、效率、价值的角度形成一个闭环来验证商业BI的项目成败

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