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如何最大化BI工具的作用,看这四个方面

随着数字化时代的到来,越来越多的企业开始重视数据分析的利用。对于现在海量复杂的数据,以往的数据分析工具难以发挥作用,商业智能(BI)工具的出现正好解决了这个问题。

然而,许多企业在实施和使用BI工具的过程中往往存在许多误区,忽视了许多重要因素,如项目脱离业务需求,实施中缺乏整体意识。如何最大化BI工具的作用,我们可以从以下四个方面进行探讨。

1. 从业务需求出发

很多企业对BI工具的认识还处于初级阶段,认为BI工具只是一个处理数据的软件。这种理解很容易导致项目方向的偏差,对业务应用的需求不明确,形成错误的解决方案。

我们不妨这样想,最终使用BI工具的人是业务人员和企业领导,他们需要的只是全面直观的数据展示和从数据中得到启发思考,他们需要什么样的结果来帮助他们做决定?显然,商业智能BI的实施应该从实际业务需求的终点出发,即由深层业务需求为驱动。

但现实是很多企业人员不了解自己的需求,一是对BI缺乏了解,二是对业务情况缺乏整体了解。实施BI,通常需要企业领导、IT部门经理、业务部门负责人等共同参与研究,分析企业架构,了解业务层次,确定目标,然后落实到如何实现这些目标。

2. 罗列重点,“想大做小”

BI工具不是万能的,许多企业对BI工具有太多不切实际的期望,试图完成所有的成就。的确,很多大型BI存在功能过多,覆盖面广,但实际产出过少的问题。企业信心满满,高价采购,但业务部门不会用不想用,最后搁置。

因此,BI工具的运用必须结合公司的实际情况,从全局出发,找出企业急需解决的问题,从企业最关心的业务问题入手。

3. 重视基础数据管理

BI工具的价值在于将大量看不懂的业务数据转换成清晰直观的信息。可以说,高质量的业务数据是BI工具发挥价值的基础。数据错误、空缺和不一致不仅会大大增加BI实施过程中数据处理的成本,还会直接影响分析结果的质量。

因此,BI工具的背后必须有一个坚实可靠的数据仓库,当然,要实现高质量的数据,还需要企业业务和技术人员的协同合作,充分利用内部资源。

4. 培养人员数据分析意识

严格来说,BI是一种用于决策支持的解决方案,核心驱动力是使用人员的数据分析思维,为了保证“源源动力”,业务人员要不断提高数据分析技能,时刻关注行业动态。BI工具的使用也是一个双向互利的过程,人们利用它获得有价值的分析结果,在这个过程中,BI也以其自身的逻辑引发人员思考。

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