从定位到运营，快速构建企业大数据分析平台
2017-4-21 15:36 |
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如今云计算和大数据口号喊的热火朝天，大家都在谈，然而，人们对大数据的理解还是较为模糊，困惑满满。尤其是如何利用大数据分析平台与互联网、电商、电信、金融以外成千上万的传统行业对接，发挥其数据背后的价值。对这种技术人们还是相当不熟且无法施展。     BI为谁服务？ 从ERP时代到OA时代，BI的技术更新换代，愈加先进，然而仍是无法满足企业高层管理者做决策的需求。所以思考，BI是为谁产生，你选的BI是否起到决策的作用。 大数据分析解决方案解决什么问题？ 一方面是决策者战略落地、移动应用及大屏展示等等的需求，另一方面是业务层面的分析需求：销售、财务、生产等等。 数据从哪里来？ 各企业的数据系统情况都不同，有的是一个，有的是多个，也有的数据来自外部，这都对组建一个大数据BI系统都形成要求；另外还要思考是否企业的硬件、网络、数据库是否有足够能力去构建数据中心。 要应用于哪些场景？  智能分析：智能分析的钻取功能，不仅是上钻下钻，而是实现多个报表间智能的分析和联系。通过具体的场景演示，向与会者展示了钻取强大的对数据背后信息的挖掘功能。 自助分析：跳出原有固定报表任意改变报表分析维度，自由创建自定义报表，满足开发人员想从任何细节出发去做开发。 移动应用：PC端移动端任意切换，交互运用。目前BI适用于所有移动入口：微信、钉钉、金蝶云之家等等。 数据填报：有的企业没有ERP系统，或者系统过多，导致取数困难，有时候还需要及时上报数据了解经营情况……这些都是对数据填报有极大的需求。 图文报告：图文报告的形式大家都喜欢，BI现在可以实现自动生成想要的图文样式，为企业的分析工作节省更多的时间。 在应用场景这个环节，邹总为与会者深入浅出地讲解了软件技术、使用情景等问题。让在场企业信息化管理人员收获匪浅，对商业智能技术有了全面而又深入的认识。 § 如何进行产品选型  § 如何保证实施成功  总的来说，一个BI的开发从数据采集、产品上线到应用到不同场景中主要就是上面提到的四个部分，这里我以建楼为例子方便大家理解。第一，规划图纸，以需求为基础，清楚自己想要的楼型，设计好蓝图。其实就是了解自己选BI系统是为了什么。第二，打地基，房子想建得高，首先得打得深，也就是说数据仓库的构建比较重要和必要，所以首先得搞清楚数据从哪里来。 第三，主体结构的建设。基础打好了，往上建房子会很快。这就像BI一样，把报表体系、KPI体系做好，后面就简单了。第四，楼房装修。BI实施就跟装修一样，过程较漫长，因为每个人对数据的分析需求和视角都不同，所以这就需要BI提供多角度分析的功能，这就涉及到产品实施的各个细节问题。 § 如何持续深入优化 最后，邹总提出了系统要用好，要有运营的理念，有别于以前大家常提及的系统运维，巴不得系统没有问题，不要有事；而运营则是没事找事，要主动对接业务，评估分析模型或报表是否可以真正帮助业务提高运营能力。 以前，大家都简单认为，运营就是运维，运维目标就是不出问题，系统就没事了。但是我们需要系统持续深入优化，所以我们不仅希望系统不要出事，同时也要主动找事。这两者是有本质区别的。举个例子，零售企业经常要做促销，那做促销就要搞清楚，以前促销方法有没有效益，这次又要达到的目标，该怎么促销？这些都是可以从数据里去找的，就得找IT部门人员去参与，但情况不同，下次就不适用了，这就意味着我们需要持续深入对数据去观察去优化。所以这就催生了数据分析师这个岗位，之前分散在各业务部门，而现在则专门归属于信息部门了。所以我建议各位CIO如果想进行数据驱动转型，可以考虑加入数据分析师这一岗位，或者让有IT基础的人员负责这个岗位，做好之后，你会发现，如果所有管理决策的数据信息都从你这里生产出来，那这个部门的作用就变得突出，因为所有数据都从你这个部门出，不让你参加决策会议都难。 |
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