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使用功强大的 (BusinessIntelligence 简称BI) 工具和技术来帮助客户解决上述难题。 是一种预测、跟踪、分析,并展示与务绩效相关的量化指标的方法,通过对数据的收集、管理、分析以及转化,使数据成为可用的信息,从中获得必要的洞察力和理解力,更好地辅助决策和指导行动,以帮助企决策者在正确的时间 系统的软平台支持务部门制作复杂的合并报表,在减少务人员工作量、提高工作效率的同时,帮助务部门更加灵活和准确做好数据分析和信息共享。 解决方案的目标是,帮助企充分利用其务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源,实现对信息的化加工和处理,为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据,使企适应日趋激烈的市场竞争环境,提升运营的核心竞争力 强大的报表制作和展示功够制作展示任何形式的报表,其纯粹的Web 界面使用方式又使得部署成本和管理成本降到最低。同时还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强决策分析功

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BI软排名

数字化的今天,企各个务系统产生数据成倍地在增长,为了处理分析大量的数据问题,很多企都寻求BI软的帮助。 一款合适的BI软不仅大大地提升公司的效率,还可以帮助企做出正确的经验决策。因此选择一款好的BI软至关重要。笔者整理了以下10款行内比较知名的BI软,以供大家参考。 Tableau是桌面系统中最简单的工具软,用户只需要简单配置,拖拖拽拽,就可以做出数据分析。 和Tableau的重点倾向不同,Qlikview是一个完整的,可以让IT人员和务人员构建和部署强大的数据分析应用。 3、Power BIPower BI是微软旗下的一款BI软,现已经是Gartner魔力象限中具有竞争力的BI软

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    》04 双螺旋之一:数据

    04 双螺旋之一:数据无数据,不;无,不。人工是一场技术革命,它必然会将越来越多的化。未来数据将成为的基础,而也将成为数据时代的全新的范式。 在我看来,要想把数据融入具体,要做好三事:数据化、算法化和产品化数据化:创新的基础对于当下的而言,化指的是决策会越来越多地依赖机器学习,依赖人工。 虽然是无人信贷,但蚂蚁小贷的坏账率却显著低于传统银行的平均水平如果我们更全面地检视蚂蚁小贷的务,就会发现它做了三关键的事:特定场景的数据化、忠实于逻辑的算法及其迭代优化,以及将数据场景无缝融合的产品 这三事融会贯通、相互包含,在反馈闭环中共同演化,这就是未来的样貌所谓数据化,不仅包括客户的经营数据,还有更多维度的数据被记录、分析和融入,构成了对客户全方位的描摹。 它是用机器决策取决了传统的老师反馈和程改进,而这个过程需要的就是前文提到的数字化和软

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    》05 的特征:向精准升维

    05 的特征:向精准升维“精+准”是未来的核心要求为什么谷歌、阿里巴巴、优步够成功,够有如此大的影响力?就是因为它们够做到精准。 广告的投入和产出变成了一个可变成本,并且可以精准计算投入产出新时代,精准是的核心要求,是产品和服务否有机会与用户连接的先决条,更是企否存活并做大做强的关键所在精确:通过网络协同,实现降维打击举一个简单的例子 ……像这样的例子,还有很多很多准确:数据的背后,是逻辑的根本改变20世纪90年代,美国就已经出现物质极大丰富的现象,绝大部分的品都处于过剩状态。 在互联网时代,谁够找到有创意的数据化方法,谁就具有重要的竞争优势 ,也就真正融入未来的中去只有上线,才迭代优化不上线就没有用户反馈,就不知道往哪个方向优化,迭代便无从谈起。 在全世界范围内,有数量庞大的特斯拉电动车在路上飞驰,特斯拉公司自然够收集到大量的数据进行优化,这是非常重要的一个方向用机器学习的逻辑贯穿整个务过程针对一个足够大的问题,你否找到新的算法来挖掘数据背后的洞察

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    》03 双螺旋之一:网络协同

    03 双螺旋之一:网络协同在人类文明的长河中,农文明的“点”状结构让人类立足于村庄,保证基本的温饱,传承我们对世界和自己最基础的认知;工文明的“线”状结构让人类建立城市,极大地提升了我们理解世界和改造世界的力 类似微信这种依靠网络协同效应的企,才有机会赢家通吃。如果在需求端没有网络协同效应,即使供给端的规模效应再强大,用户的转移成本也依然很低我们对比一下优步和淘宝,就比较清楚地看到这一点。 相对于打车,淘宝要处理的是更为复杂的品交易。 当年,为了完成这个几乎不可完成的任务,淘宝逐渐摸索出了在线支付、担保交易、信用评价、消费保障、品管理等一系列看起来不那么重要,但实际上至关重要的在线服务体系。 一直到2007年,大部分人还没有把淘宝当作一个快速发展的互联网企。一旦这些体系建立了,而且淘宝从服装等主打类目快速地扩张到更多的类目,最后形成万的淘宝概念时,这个平台的横向扩张力就彰显无遗。

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    》06 黑洞效应:胜出的秘密

    06 黑洞效应:胜出的秘密黑洞,是一个让人望而生畏的词语,它有着极强的引力,够将所有接近它的事物吞噬殆尽,甚至连光都无法逃脱。 未来的有着像黑洞那样无限大的潜力与空间,可以包含一切的人、数据甚至时间数据拥有网络张力如果说自然资源中的石油与钢铁是20世纪最重要的生产资料,那么在当下的时代中,最重要的生产资料就是数据。 这些优势的乘法叠加,足以在各自的行和领域内掀起一次又一次的惊天风暴,也由此诞生了一个又一个独角兽? 在的时代,想要让自己的企获得成功,首先要问自己4个问题我的企否最大限度地实现网络化?我的企否尽可地引入机器的学习效应? 黑洞效应的必然方向是在我看来,物质、量和信息分别是世界的三大核心资源。

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    】大数据和BI的差别和影响

    之所以要区分大数据应用与BI(),是因为大数据应用与BI、数据挖掘等,并没有一个相对完整的认知。   BI(BusinessIntelligence)即,它是一套完整的解决方案,用来将企中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企做出明务经营决策。   Hadoop平台出现之后,提供了一种开放的、廉价的、基于普通的平台,其核心是分布式大规模并行处理,从而为非结构化数据处理创造条。   Gartner:大数据宣传在市场成效不明显  市场研究公司Gartner指出,去年的大数据宣传未促进全球和分析市场出现快速增长。   这些厂面临的核心挑战是他们的成熟程度。“他们的核心解决方案一直是IT主导的企平台,并通过语义层将信息与报告、查询与在线分析处理等功连接在一起。

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    BI软给企带来哪些好处

    许多企将目光投向了BI软,以期帮助他们解决数据处理分析难题,提升企竞争力。那么,BI软到底为企带来哪些好处呢? 2、提升数据展示效率,深入分析问题BI软够将数据实时快速地转换成清晰明了的可视化报告,使决策者够迅速准确地作出决策,给企注入新的革命性的管理思想。 3、预测挖掘,长远分析问题BI的预测功使企看问题更长远,决策更具前瞻性。BI会根据企生产经营中积累的大数据进行挖掘,得到数据的之间潜在的规律或趋势,进而做出下一步预测。 5、风险预警企可以在BI中设置数据报警阈值,数据一旦超标,系统会以各种手段通知到管理员,使企风险可控,减少安全漏洞。 而BI软则彻底改变了这种现状,使务人员可以轻松进行数据分析,使决策者可以自在查看分析,及时查看到决策所关心的数据。

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    为什么要部署BI软

    BI软,是基于信息技术构建的化管理工具,实时地对企内各个系统,如ERP、CRM、SCM等产生的数据进行整合分析,并给出分析报告,帮助管理者认识企和市场的现状,做出正确的经营决策。 在这种情况下,BI软就为企提供了这样的一个平台,第一,全面打通企各个务数据,应收尽收,全面了解。第二,不需要关注每个务过程,只看最后的总统计。 BI软是服务于企的管理决策层,全局视角,为企管理者提供经营决策的数据支持,解决企战略性、决策性问题。 近几年经济下行,市场环境存在诸多不确定性因素,企的生存和发展面临着更加严峻的挑战。做好企的管理决策,需要部署BI软。做的好不好是一回事情,但首先得要有。 当然,并不是所有的企都需要部署BI软

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    有哪些好用的企BI软

    数字化的今天,各种数据处理分析工具使企的运营效率大大提升。而BI的出现给企带来了更多的帮助。 凭借BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功,企可以提高运营效率,增加利润率,并制定更快、更明务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的BI软。 1、Tableau(国外)Tableau 是国外非常流行的一款数据可视化软,典型的敏捷 BI 工具,适合各类人员在各个场景下使用,安装简单、操作方便,对操作人员很友好,易于上手。 内置丰富的图形类型和模板,图形支持推荐,协助制作人员选择合适的图形类型展示,制作出来的效果美观度相当高,交互性相当不错。 既可以为实施人员提供面向数据仓库的数据分析展现,也可以为务人员提供自助式数据分析力,全方位满足用户的数据应用场景。

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    一款全BI软做什么?

    现在,BI进入快速发展阶段,市面上出现了各种各样的BI软,很多打着BI的旗号,但实际上却只是简单的数据工具。 也有一些全BI软,具备打通数据生命周期各环节,全方位满足所有分析场景,一个平台搞定所有人的需求等全部功。下面我们就以亿信ABI为例,来详细了解下一款全BI软做什么。 一、全流程全BI软从数据源接入,到数据采集、数据处理,再到数据分析和挖掘,打通数据生命周期的各个环节,实现数据填报、处理、分析一体化,为用户提供一站式数据服务。 二、全场景全BI软提供多种分析手段,在可视化分析方面支持复杂报表、Dashboard、3D可视化、大屏分析、GIS地图、预测挖掘等,在自助式分析方面支持敏捷看板、即席报告、幻灯片、移动分析等分析方式 三、全角色全BI软既可以为实施人员提供面向数据仓库的数据分析展现,也可以为务人员提供自助式数据分析力,还可以让开发人员灵活实现个性化功扩展,面向组织中的每位成员,一个平台满足各类角色的数据应用场景

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    BI软应该如何选型

    随着信息化的发展,越来越多的企开始选择BI软。 市场对于BI需求的增大,使得BI厂之间的竞争也逐渐增大,现在BI进入到了一个快速发展的阶段,市面上出现了非常多的BI软。 作为一个即将要进行BI软选型的企,应该如何挑选适合自己企BI软呢? 1、根据企需求出发首先,虽然现在市面上充斥着各式各样的BI软,但各软在技术和功上的侧重点会有所不同,因此企选择BI软时要根据企自身的务需求出发,综合考虑企务的规模、现有信息化系统情况 BI软的大屏可视化效果更清晰、更具科技感,与其他分析图表联动等炫酷操作。一款成熟的数据可视化分析助您在关键时刻一臂之力。

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    的基本体系结构

    可以收集、管理、分析和转化企中现有的数据,使这些数据成为可用的信息。让企更轻松地获取洞察力,帮助企做出明的经营决策。 这些数据包括来自企务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应,还有来自行和竞争对手的其他数据,以及来自其他外部环境的各种数据。辅助操作层的决策,也可以辅助战术层和战略层的决策。 为了将数据转化为知识,涉及咨询服务、应用和信息技术的充分利用。其基本体系结构包括数据仓库、统计分析、数据挖掘三个部分。1. 数据仓库数据仓库用于抽取、整合、分布和存储已经处理过的数据。 数据挖掘是一个多学科交叉领域,涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模拟识别、知识库、信息抽取、高性计算等诸多领域,已经广泛应用于工、金融、通信、医疗卫生、生物工程、科学等诸多行。 而这种启示很有可让其企在同竞争中占得先机。作为国内中的佼佼者,亿信ABI可连接包括关系型数据库,分布式数据库,文数据源,接口数据源等多种类型的数据源,并支持跨源跨库的分析。

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    Wyn Enterprise(自助式BI+报表)快速入门:立即预约公开

    Wyn Enterprise ,和您一起发现数据的价值近日,葡萄城正式发布了Wyn Enterprise 。 Wyn Enterprise 专注于和数据分析的需要,一个产品同时提供多源数据整合、自助式 BI 分析、数据可视化、可在线设计的自定义报表,以及数据填报等多项功,企用户可独立部署使用,软公司也可进行深度集成和 本次公开的内容全新的 Wyn Enterprise 产品,携创新的产品理念与功设计,将会给您带来全新的使用体验。 此次公开,我们将从产品特色出发,通过现场操作,带您快速入门,充分体验其巨大的价值:5分钟 了解前所未有的3个步骤 实现多数据源整合、统计和分析让现有的务系统具备BI和报表力在线预约地址 关于葡萄城赋开发者!葡萄城集团成立于 1980 年,是全球领先的集开发工具、解决方案、管理系统设计工具于一身的软和服务提供

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    为什么需要BI?

    随着以报表数据为基础,以大量积累数据为基础的企越来越多地进入数据分析和数据挖掘领域。BI为分析和数据挖掘提供了可性。 例如,销售主管发现在某一地区,某一品的销量增长很快,而在另一地区却在下降,那么就可以及时调整促销和物流策略。BI所辅助的务操作决策,可以是操作层决策、战术层决策和战略层决策。 在BI决策系统内部,用户可以实现横向联动和纵向挖掘,您可以直接一直钻取,也可以从多层面获取信息,通过不同的组合方式得到决策的数据支持。 例如,在BI决策系统的模块内,财务专题对经营收入、经营成本、利润总额、偿债力、总资产报酬率等进行了详细的分析,并且可以从经营收入、成本、资产结构等方面对企的经营状况进行了延伸。 BI可以帮助企发现数据的价值。对于数据量较大的企,部署BI是非常有必要的。

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    新产品Wyn Enterprise 详解,立即预约公开

    Wyn Enterprise 分析软发布了近日,葡萄城正式发布了Wyn Enterprise 分析软,这是一款前所未有的,将 BI 和报表融为一体。 本次公开的内容全新的 Wyn Enterprise 产品,携创新的产品理念与功设计,将会给您带来全新的使用体验。 如果这两场公开的时间安排都不合适,您也可以在QQ群中留言,我们会根据您的建议安排后面的公开日程。关于Wyn Enterprise:Wyn Enterprise 是葡萄城发布的分析软。 Wyn Enterprise 专注于和数据分析需要,同时提供多源数据整合、自助式 BI 分析、数据可视化、在线报表设计等功。企用户可独立部署使用,软公司可进行深度集成和 OEM 合作。 关于葡萄城:赋开发者!葡萄城公司成立于 1980 年,是全球领先的集开发工具、解决方案、管理系统设计工具于一身的软和服务提供

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    BI和报表软有什么区别

    现在,越来越多的人都听说过BI,很多人认为,BI就是做报表的。其实,报表只是BI的一部分,虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示,但是,BI绝对不等于报表。 BI是关于如何通过分析数据,帮助决策者找到改变和提高的方案。报表只实现查询,查询仅仅只告诉你事实是什么。而我们不仅仅需要知道发生了什么,还要知道为什么发生,这就需要分析。 BI是数据分析工具,重点在于数据的分析,它是立体多方面的,集成了数据统计、数据展示、数据分析和挖掘、数据的预警的整体解决方案。 因为需要一定的数据库知识和少量的JS知识;BI主要面向务人员、数据分析人员。操作简单,侧重分析。两者最后的报表和数据分析结果都是给领导、管理层看的,他们通过分析结果来制定决策。 以亿信华辰的平台ABI为例,其不仅支持数据的采集与补录、数据处理、报表工具,还支持面向务人员的敏捷BI分析功

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    BI软所涉及的核心技术

    现在越来越多的企开始使用BI软,用来整合企中现有的各种数据,对这些数据按照不同的需求进行处理分析,并快速准确地形成分析报告,为企决策提供数据支持,帮助企做出明务经营决策。 目前市面上的BI软数不胜数,所具备的功也不尽相同,但是一款优秀的BI软所涉及到的核心技术却是相同的。只有具备了以下核心技术才称得上是一个完整的BI软。 3、联机分析处理(OLAP)联机分析处理OLAP是一种软技术,它使分析人员够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息,以达到深入理解数据的目的。OLAP具备上钻、下钻、切片、切块和旋转5个基本功。 作为BI软的核心技术,OLAP可以在使用多维数据模型的数据仓库或数据集市上进行,充分发挥OLAP的联机分析的功和特性。 以上就是一个完整的BI软需要具备的四项核心技术。

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    人工在未来中的作用

    如果没有人工,从信用卡欺诈检测到电子邮垃圾过滤器、预测交通警报到个性化提醒等许多如今被认为是理所当然的服务都不可实现。AI被广泛使用的一个领域是。 人工使实时决策成为可随着数据的激增,一些企面临数据过载的风险。大数据的空前增长和对分析此类数据的痴迷,很容易让企的核心务陷入困境。 人工使企够将数据分解为可管理的见解,并理解大数据。人工也有可改变分析的动态。传统的数据分析侧重于描述性分析或分析数据来报告发生了什么。 人工助力超个性化基于人工从经验中学习,随着每次经验或交易变得更好。随着下一个指定的决策自动地比上一个更好,AI模型高度成熟并涵盖所有可的阶段已经不远了。 人工有可改变高管的决策方式、营销人员与客户打交道的方式、企之间的竞争方式以及企整体发展的方式,使其变得更加强大。未来的必将由人工系统驱动。

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    IoT与时代|洞见

    但是随着科技的成熟,硬设备有可作为人工的数据源泉和执行载体,地帮助企提升运营效率,提供优质的客户服务体验。? 各个行都可以通过升级既有设备或者引入新的联网设备而享受到这个技术红利。 所以像制造(所谓工4.0)、城市(交通、安防、楼宇、源)、泛零售(店、银行、餐馆)这样已经在使用大量设备或者引入新设备的行获得更多的发展机会。 自动化。当可以对从设备中获取的数据进行分析,得出有价值的决策,并进一步自动管控遍布全球的设备时,企的运营效率将得到巨大的提升。应用创新硬。 通过引入机器人、无人机等创新设备,企可以为消费者创造新的服务价值,提升务的自动化程度,提升企的运营效率,增加竞争力。做IoT需要具备的力以往的软开发力是软工程师进入IoT的入场券。

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      商业智能分析 BI

      商业智能分析(BI)整合永洪科技产品能力,提供一站式云端自助分析功能和全面的企业级云分析服务支持自服务数据准备、探索式分析和企业级管控,是新一代的敏捷型商业智能分析服务平台。只需几分钟,您就可以在云端轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等一系列数据可视化操作……

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