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小小少年有煩惱 小试身手Lv3
发表于2019-3-12 14:26
楼主
为什么自助BI必须受到如此大的伤害？
从理论上讲，它应该是你所有问题的答案。但是这么多企业最终都失望了。他们对数据不堪重负，但却缺乏有用的信息。他们无法获得洞察力。它导致数据混乱和无政府状态。
当企业开始使用自助式BI工具时，他们通常会遇到以下情况之一：
1、他们评估BI工具并为企业范围的部署购买一个，但大多数商人都会快速使用电子表格。
2、小团体商人自己获得自助式BI工具并享受成功; 但是，其他人继续使用他们现有的报告或电子表格。
3、许多商人在整个企业中使用自助式BI工具; 然而，他们在孤岛中运作。因此，每个业务部门都会生成自己的编号，这些编号与其他业务部门的编号不同。
在方案一和方案二中，人们继续使用电子表格，从而创建数据影子系统，也称为spreadmarts。在方案三中，自助BI工具生成阴影系统。在所有场景中，它都是完全混乱和无政府状态。
选择正确的自助服务工具 在评估自助式BI工具时，目标是为企业选择一个，但往往偏向于“一刀切”的工具。这种方法的缺陷是商业用户并非完全相同。他们有不同的分析需求和分析能力。然而，选择工具时假设每个商人都是想要创建自己的仪表板，数据可视化和报告的超级用户。恰恰相反：大多数商人需要消耗数据来完成工作，而不是被消费。
分析有四种类型：描述性，诊断性，预测性和规范性。还有不同的业务分析角色：临时信息消费者，业务分析师，数据分析师，数据工程师和数据科学家。
压倒性的分析需求是描述性分析，使商人能够检查业务发生的事件或趋势。这是消费者需要的休闲信息的分析类型。这些商人不希望创建仪表板，但希望能够过滤和深入查看现有仪表板，可视化或报告中的数据。将数据发现工具放在它们前面的空白屏幕是压倒并将它们发送回电子表格的最可靠方法。
数据发现工具有时间和地点。他们对自助BI的最佳选择是由业务或数据分析师执行的诊断分析。他们的工作是分析数据，如果启用，则为自己和他人创建仪表板，可视化和报告。预测性和规范性分析是数据工程师和数据科学家的职权范围，他们不仅需要自助式BI工具，还需要统计应用程序和数据准备工具。
在选择自助式BI工具之前，请根据分析需求和技能分析您的客户细分。通过该细分，您应该能够设置正确的工具和分析环境，以支持和鼓励广泛使用自助服务BI，并避免购买任何人最终都无法使用的工具。
转变业务和IT角色 传统上，商人使用嵌入在他们的企业应用程序中的报告和仪表板或由IT开发的自定义BI应用程序。由于嵌入式报告永远不够，并且无法访问企业的多个应用程序，因此IT团队发现自己积压了越来越多的BI仪表板。这个积压令人沮丧，使得这家企业容易受到自助式BI工具供应商的营销炒作的影响，他们的销售宣传说“不需要IT”。这从所有BI工作的IT转变为完成所有BI工作的业务; 既不利于业务。
成功实现自助服务部署的新公式是业务和IT建立合作伙伴关系。IT的角色是创建和管理企业应用程序和数据仓库的数据主干，并创建消费者需要的临时信息的描述性分析。业务和数据分析师的角色是利用IT的数据骨干创建和发布诊断分析。数据工程师和数据科学家在创建和发布预测性和规范性模型时也将使用数据主干。
自助式BI工具推荐—豌豆BI（WBI） 支持直接导入文本数据进行分析，包括：EXCEL、TXT、CVS、DB。支持所有主流的关系型和分布式数据库，如：Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、SybaseIQ、MySql、Greenplum、PetaBase、Cloudwave、Netezza、Vertica等。
点选、拖拉即可实现用户80%以上的数据预处理需求，包括：序列填充、增加计算列、双击修改数据、数据筛选、查找替换、删除、复制粘贴、当前数据导入导出、一键排序、修改数据类型、双击修改字段标题。
WBI预处理还支持通过关联关系生成新表预处理。
预处理还支持对主题表地筛选结果另存生成新的主题表。
