每日干货好文分享丨请点击+关注 欢迎关注天善智能微信公众号,我们是专注于商业智能BI,大数据,数据分析领域的垂直社区。 对商业智能BI、数据分析挖掘、大数据、机器学习,python,R感兴趣同学加微信:fridaybifly,邀请你进入头条数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。 通常的经济增长模式分为两种:一种是数量型增长,依靠增加资本投入拉动;另一种是效率型增长,依靠技术创新拉动。由于边际收益递减的规律,依靠资源投入的数量型增长会逐渐停滞,而依靠技术创新的效率型增长不会碰到边际收益递减的问题,未来的增长将从资本驱动的数量型增长转向技术驱动的效率型增长。 效率型增长需要精细化的运营,面对瞬息万变的市场,日益膨胀的数据量和数据维度,业务人员必须更多地获得自己的业务数据,或剥丝抽茧,或大浪淘沙,从海量数据中快速获取有价值的洞察,而自助BI契合这一需求,并将逐渐被越来越多的分析人员所接收。 自助BI与传统BI: 传统BI:通常指企业内部大而全的统一报表或分析平台,代表性的老牌BI工具厂商如 IBM的COGNOS,ORACLE的OBIEE,SAP的BO,MSTR等均包含丰富的功能模块,比较适合于打造一体化的大而全的统一平台。 传统BI一般面向IT研发人员,他们多集中在企业的技术部门,传统BI的打造方式基本如下图所示: 传统BI的特点如下:
自助BI:面向的是不具备IT背景的业务分析人员,与传统BI相比,它更灵活且易于使用,而且一定程度上摆脱了对IT部门的依赖,自助BI的出现意味着BI分析正在从“IT主导的报表模式”向“业务主导的自助分析模式”转变。 自助BI通常的应用场景如下图所示: 自助BI特点如下:
面向业务人员的自助BI工具的最主要优势:当我们在面对一个个具体的业务问题时,例如:什么原因导致了销售额下降,业务何时发生的变化,可能是哪些因素造成的…这类问题是BI探索的核心,解决它们需要的不仅仅是提供一个数字,还需要解释背后的商业原因。由于数据库和查询技术的进步,在自助BI的帮助下,业务人员可以凭借自己的业务专业知识,对各种可能的情况进行探索,最终得出结论。如果按照传统BI的方式,向IT部门提出数据或分析需求,由技术人员实现,解决问题的时间可能延长到数周甚至数月,早已错过了最佳窗口期。 业务人员的分析需求不断增加,如果完全依赖于传统BI,分析所需的时间和流程越来越长,无法满足需求,用户需要在控制和敏捷之间找到一个新的平衡,然后自助BI出现了,由于自助式BI的出现,未来对传统BI的需求增长很可能会放缓或停滞,但不代表传统BI的时代将完全结束,传统BI在某些方面仍有优势:
业务人员通常不了解数据准备的复杂性和错误所涉及的风险,如果没有统一部门管理的数据治理,他们可能使用错误的数据,得出错误的结论。事实上,良好的数据治理很重要,例如,如果多个业务用户正在创建自己的报表和仪表盘,那么数据的民主化可能带来分析混乱的风险。 自助BI与EXCEL: EXCEL用户在以下场景会受到限制:
虽然EXCEL和自助BI都可以使用表格和图表,但在实际应用中,它们在不同的场合中仍将扮演不同的角色,而自助BI虽然可以满足以上功能,但却很难真正取而代之。价值因素,安装成本,易用性等都是需要考虑的因素,EXCEL毕竟拥有庞大的基础用户群。 自助BI与Python&R: Python&R通常是具有IT背景和编程知识的技术人员掌握的技能,这类编程语言可以独立完成数据分析的整个流程,并且除常规探索分析外还可使用高级的统计学数据挖掘模型,但是对比自助BI,它们缺少友好的可视化界面进行探索分析,相比之下,自助BI界面化的操作更容易掌握,而且也能胜任大部分的分析,目前TABLEAU,POWERBI这类自助BI工具都可以封装集成Python与R的常用数据挖掘模型进行直接调用,如决策树,聚类,预测等以加强分析能力,未来的趋势将很可能是工具和语言的融合。 下篇预告:自助BI如何实施,一般会碰到哪些问题?会有哪些经验和心得? 对商业智能BI、数据分析挖掘、大数据、机器学习,python,R感兴趣同学加微信:fridaybifly,邀请你进入头条数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。 转载请保留以下内容: 本文来源自天善社区神奇老太婆博客, 原文链接:https://ask./blog/tianshansoft/6263 |
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