BI和报表等于数据分析?报表式、传统式和自助式BI有什么不同( 二 )
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最后需要注意的是 , 三类BI产品分别适用于不同的场景 , 不是相互替代的关系 。 它们将长期共存 , 供企业按需选择 , 直到信息化基础条件发生根本的改变 。
商业智能≠数据分析商业智能和数据分析是两个容易混淆的概念 。 虽然它们之间存在不少类似的地方 , 商业智能软件也可以帮助业务人员进行数据分析 , 但数据分析绝不等同于商业智能 。
数据分析是个过程 , 是个解决方式 , 对象常常是某个问题 。 比如分析某次促销活动的效果 , 就需要对UV、客单价、复购率等关键性的指标数据做监控 。
还需要和过去的活动进行对比 , 从数据库里寻找最佳对照组进行建模 , 在SAS里做统计分析 。 也就是说 , 数据分析是利用数理统计等科学方法做假设验证 , 通常的工作就是对指标进行分析对比 , KPI监控 , 异常指标分析 , 预测趋势 , 最终生成结果报告 。 专业的数据分析工具有R、Python等 。
商业智能是一整套的解决方案 , 对象往往是企业的经营问题 。 利用企业在日常经营过程中生产的大量数据 , 并将它们转化为信息和知识 , 让每一个决定、管理细节、战略规划都有数据参考 。
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比如领导经常会关注销售、采购和财务状况 , 技术人员做好固定格式的数据报表(Dashboard/数据看板) , 领导打开就能查看 , 并且数据自动更新 。
商业智能工具一般通过连接ERP、CRM、MES等业务系统的数据 , 并将这些数据有规则地汇总到数据仓库中 , 从而制作业务主题相关的分析报表 , 还可以对接大数据平台进行可视化的分析展示 。
商业智能的作用一方面是将常规的分析过程固化并简化下来 , 另一方面是让业务的自助分析更为方便快捷 。 简单来说商业智能BI是一套有关数据的解决方案 , 入口是数据 , 出口也是数据或者以数据为基础的报表呈现 , 更多强调的是解决方案;
数据分析更多的以人为主 , 对数据仓库产出的数据、或者其他渠道产出的数据做分析的过程 。 前者强调怎么让数据合理的加工或者呈现出来 , 后者强调如何通过数据发现问题 , 有一个探索和思考的过程 , 这个思考的过程是工具本身不能替代的 。
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