过去几年来,许多BI工具的风格已经出现,以满足业务人员用各种方式分析数据的需求。
如今的商业智能BI不同于传统的商业智能,它已经逐渐转变为一种自助、业务主导的模式。从IT的角度来看,IT也应该采取一种协作的方式,让业务部门能够参与整个项目的各个层次,但这可能需要更高级领导人的支持和鼓励。
对BI工具种类和风格理解以后,才能利用合适的工具满足分析需求。
整个商业智能分析过程中会涉及到3类人群,每个阶段都会有一个明确的主要角色:
IT/商业智能专员——执行所有初始设置任务,包括软件安装、用户预配、访问权限、管控监督以及某些开发任务(内容和数据源)。
业务分析者——执行大多数内容创建任务,包括数据准备、自由格式探索、内容提升和数据验证。
信息使用者——主要访问经过整理的内容和可信的数据源并与之交互,以领导管理层居多。
BI分析软件的风格和功能:
指导分析和报表
这种类型主要是传统的BI风格,业务人员用这种工具针对特定数据反复进行分析。几年前,这类工具还仅限于做预定义的静态报表,但是现在企业用户可以利用各种类型工具查询、过滤、比较、可视化和分析数据。这类BI工具的基本假设是数据集和度量方式是定义好的,但是在执行分析的时候分析本身是会随着信息消费者的即时需求而变化的。
传统BI的专业性较高,使用难度较大,在过去的几年常常搁置BI,如今选择BI平台需考虑易用性和上手是否简单,总体来看需要考察:
整个BI分析的工作流能否在自有平台中无缝执行?
平台是否提供各类数据源的连接(比如关系型数据库、多维分析数据库、云数据库)
随着时间的推移,平台是否能够通过扩展来容纳不断增加的数据量以及更多的用户?
BI平台管理员是否能轻松安装、配置和管理该平台?
数据分析人员是否能较为方便地准备数据和整理数据源?
信息使用者是否可以轻松查找、查看可用的分析内容并与之交互?
自助BI和分析
这类型工具支持业务执行临时查询分析数据,使用者有两种角色:信息消费者和分析设计者(例如:业务分析师,财务分析师和人力资源分析师等),他们共享共同发布用自服务BI创建的应用。
在数据分析过程中,一个能满足分析者需求的BI分析工具应该能自由地分析,通过一些操作来改变和增加分析的维度及范围,来增加业务分析的深度。因此,好的BI分析工具需要满足预定义或自定义的分层结构来进行上钻和下钻;通过与参数交互来更改分析视图或执行假设分析/场景建模;通过筛选控件改变分析范围;通过更改分析视图或分析的场景。
在选择BI分析平台时务必考虑灵活性,以便满足业务部门的不同需求。比如从传统BI平台到现代平台的过渡,可以选择在初始阶段以传统方式使用现代平台,然后逐渐扩充用户可以自助访问的功能。但同样重要的是,必须评估平台在“数据管控”和“分析管控”这两个不同但彼此相关的领域中的各种不同功能,以确保日后扩展或者管控模型有所改变时能根据需求灵活地调整。
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