【亚马逊|企业从0开始搭建商业智能(BI)系统,规划准备工作如何落地?】描述指标属性一般也会根据商业智能BI数据分析的效用分成三类 , 一种是指标的业务属性 , 比如指标的名称、指标的说明、指标所属的分类等;一种是技术属性 , 比如指标数据的来源、分析指标的公式、指标数据更新频率等;还有就是管理属性 , 比如指标所属部门或业务线、考核KPI、部门指标等 。
四、收集和管理数据确立业务需求、指标后 , 企业就可以根据相关的需求指标进行实际的数据收集工作 , 数据是新时代的第五大生产要素 , 也是商业智能BI部署的基础建设 , 将数据转化为信息 , 实现数据价值的核心所在 。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析
在这个阶段 , 也是部署商业智能BI的前夕 , 企业需要动员全体员工 , 进行多部门业务之间的沟通协作 , 根据需求和指标制定数据的规范 , 统一数据的长度、格式、指标、存储等 , 病痛过多部门人员的合作 , 共同完成企业的数据字典 , 实现数据的完整性、及时性、唯一性、准确性和一致性 。
五、实现业务指标的应用落地在前几个阶段我们要明确商业智能BI的部署目标和内部需求 , 就是为了实现商业智能BI在企业的成功落地 。 业务指标同样如此 , 如果不能和企业的实际业务挂钩 , 在经营管理中落地 , 就只能成为一纸空文 , 被企业所忽略 。
数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析
企业可以建设相关的数据分析部门 , 不仅能应用指标为企业发展进行分析 , 提供相应信息 , 还能为商业智能BI数据可视化分析进行铺垫 , 培养相关人才 。 此外 , 企业还应该把指标和业务结合 , 应用在日常的员工KPI考核指标中 , 通过建立奖惩制度 , 让员工意识到指标的重要性 , 以数据为基准驱动企业成长 。
六、持续优化数据治理最后还是要强调 , 数据是商业智能BI实现全部价值的关键 , 也是现代企业建设的关键要素 。 企业在部署商业智能BI前 , 除了上述提高的阶段 , 还要在数据的生命全周期进行治理操作 , 从业务流程、研发生产、经营管理等不同环节 , 提高数据的质量 。
可视化大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析
只要持续完成这些流程 , 企业在需要部署商业智能BI时就不会受到阻碍 , 能够顺利的完成信息化建设 , 将不可用的数据转化为富含价值的信息 , 以数据可视化的形式 , 辅助管理人员进行决策 , 帮助企业健康成长 。
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