商業智能儀錶板你了解多少

『壹』 數據質量的商業智能

對於增強數據資產准確度和價值而言，將數據質量規則與活動（探查、清洗和監測）和MDM流程相集成顯得十分關鍵。在啟動任何MDM項目之前，您都需要了解源數據的內容、質量和結構。在數據源進行的數據探查使數據管理員和數據倉庫管理員能夠在數據進入MDM系統之前，快速發現和分析跨所有數據源的所有數據異常。此流程可極大加快從MDM實施中獲取價值。
由於數據清洗增強了數據的准確度，帶來了數據完整性，並從源頭增進了數據的可信度，因此數據清洗改善了MDM系統中的數據一致性。一旦源數據進入MDM系統，它將接受數據質量處理，其中包括驗證、更正和標准化。MDM系統存儲了在數據清洗前後的整個歷史記錄，從而開發人員不必再跟蹤數據倉庫中的數據沿襲。
最後，數據質量度量標准使數據倉庫管理員能夠更好地監控參考數據的質量，並確保可以長期持續使用高質量的數據。
因此，從技術角度看，實施MDM和Informatica Data Quality，作為數據倉庫中主數據的確定來源，可以從提取、轉換和載入（ETL）流程中簡化數據集成。此方法可極大減低與數據倉庫有關的整個開發和維護工作。通過建立數據質量度量標准和定義數據質量目標，數據倉庫管理員和數據管理員能夠更好地監控參考數據的質量，並確保隨著時間的推移能夠跨企業持續使用高質量的數據。MDM簡化了對數據倉庫維度更新的處理，因為用於確定更改內容的所有邏輯均封裝在MDM系統中。
此外，MDM系統可以卸除大多數數據倉庫的歷史記錄跟蹤負擔，使數據倉庫僅管理它需要為進行聚合而應跟蹤的變更。此系統可帶來更小的數據倉庫維度以及對負荷和查詢性能的重大改進。運用MDM和Informatica Data Quality將最終降低數據集成的工作量，提高從商業智能和報表推導的洞察分析的質量，確保能夠從為商業智能增效的數據倉庫方案中獲得預期的價值和投資回報。 當無法通過商業智能系統和報告系統提供准確的數據時，業務總體上都會受到影響。以下是為創建報表的商業智能系統提供不可靠數據所造成的一些後果：
業務負責人：不準確的管理報告導致決策不夠明智。
合規主管：合規性法案要求公司能為其財務和合規報表提供一定的透明度和可審計性。
業務分析師：如果業務分析師花費過多時間在多個商業智能系統間手動搜索和整理信息以更新和修正報表，則業務分析師的生產率會受到影響。此低效的工作會直接影響成本和營利能力。
這些業務問題的根源在於沒有關於客戶、產品、渠道合作夥伴和供應商的唯一真實版本。由於在處理每個業務流程的不同系統間收集、存儲和管理這些數據（亦稱之為參考數據或主數據），因此，需要正確地解析重疊和沖突的參考數據，以獲得唯一真實版本，從而帶來寶貴而可操作的洞察力。許多組織擁有數十或數百資料庫，並且在這些資料庫中有維護相同核心參考對象的數十個（有時為數百個）不同的應用程序，而這些核心參考對象還具有重疊的屬性。
商業智能系統的用途是以中立的視角報告取自多個系統的現有數據。商業智能系統可以為維度分析進行一些累積工作，但是設計或配備商業智能系統並非為了創建唯一的真實版本。在取自應用程序孤島的客戶或產品數據中存在的不一致會對數據倉庫中運行的分析可靠性產生消極的影響。
總而言之，企業的商業智能只會與企業的數據質量水平相當。 商業智能已經發展成為多種形式，旨在滿足企業不斷增長的要求和任務關鍵型活動日益增長的水平。這些形式都有其自己的一套數據質量要求。
記分卡和儀錶板
記分卡和儀錶板正被廣泛採用，越來越多的用戶利用它們獲取財務，業務和績效監控的鳥瞰圖。通過可視化的圖形、圖標和計量表，這些傳輸機制幫助跟蹤性能指標並向員工通知相關趨勢和可能需要的決策。提供集成視圖所需的數據元素通常跨越多個部門和學科，需要絕對最新才能有效。
數據質量會影響記分卡和儀錶板用戶，因此這些用戶必須能夠:
1. 使用儀錶板中計量表和刻度盤上的完整數據，並迅速採取措施
2. 獲取集成視圖並使用標准化數據進行協作
3. 利用具有一致數據的正式記分卡方法
4. 向下鑽取以查看組或個人級別績效的准確數據
5. 找到能夠生成明顯趨勢且重復數據最少的業務流程
6. 推導關聯性並通過驗證的數據執行交叉影響分析
企業報告
企業報告為所有級別的個人提供來自企業資源規劃（ERP）、客戶關系管理（CRM）、合作夥伴關系管理（PRM）、發票和帳單系統，以及整個企業內其他源系統的各種運營報告和其他業務報告。這些報告分布廣泛，而薪酬和其他激勵計劃通常與報告的結果有關。
數據質量會影響組織報告，因為組織必須：
1. 瀏覽多個報告，將它們顯示到從不同來源聚合數據的多個表單中
2. 選擇各種參數並通過標准化數據為用戶定製報告
3. 利用各種性能指標的協調數據呈現多個表格和圖表
4. 使業務用戶能夠利用高精準數據創建自己的報告，無需IT部門參與
5. 通過清洗和匹配的數據減少合規性管理的人工檢查和審計
6. 利用完整財務數據直接從商業智能報告開具發票和帳單
OLAP分析
OLAP使用戶能夠即時以交互方式對相關數據子集進行「切片和切塊」。同時，OLAP功能，比如向上鑽取、向下鑽取、或任意挖掘（跨業務維度）、透視、排序、篩選、以及翻閱，可用於提供關於績效的基本詳細信息。最為重要的是它能夠回答存在的任何業務問題。這意味著調查深入到單個或多個數據倉庫中可用的最原子級別的詳細信息。
數據質量會影響OLAP分析，因為用戶和組織需要：
1. 通過對目標數據的完全訪問在所有維度中任意鑽取以進行深入調查
2. 通過設置好格式的一致數據將OLAP輕松應用於任何維度子集
3. 利用一致的基本數據對象最大限地減少沖突報告，確保交互性
4. 利用多個維度的正確數據執行用戶驅動的適時分析
5. 提供更新的同步數據來處理事務級數據分析
高級/預測分析
高級和預測分析使富有經驗的用戶能夠充分調查和發現特定業務績效背後的詳細信息並使用該信息預測遠期效果。此方法可能涉及高級統計分析和數據挖掘功能。為了推動積極決策和改進對潛在商業威脅的姿態，預測分析可能包括假設測試，客戶流失預測，供應和需求預測，以及客戶評分。預測建模可用於預測各種業務活動及相關效果。
數據質量會影響高級和預測分析，因為用戶會尋求：
1. 為可定製報告創建跨越任何數據元素的報告過濾標准
2. 為標准化數據格式搜索模式和預測洞察力以促進積極決策
3. 通過一致數據獲得信心，找出相互依存的趨勢和預期成果
4. 對准確數據採用多變數復原和其他技術，以實現更好的預測
5. 在無數據重復的前提下定製數據分組，最大限度減少沖突
6. 使用經認證的數據檢驗假設並使用統計、財務和數字函數
通知和警報
使用電子郵件、瀏覽器、網路伺服器和列印機、PDA或門戶網站時，通過通知和警報在廣泛的用戶觸點間主動共享信息。通過及時交付目標信息，關鍵相關人士和決策者可以識別潛在的機會領域並發現要採取措施的問題領域。這種「一線」BI傳輸機制使組織能夠保持協調一致，與業務風險和機會並進，同時事件仍將保持新鮮和有意義以保證響應。
在此領域，數據質量會影響組織，因為組織會努力：
1. 從任何和所有數據源向最廣泛的用戶接觸點發布警報
2. 確保標准化及非沖突數據集上各種訂閱類型的高吞吐量
3. 使用戶能夠打開附件或點擊鏈接，同時呈現一致、集成的數據
4. 通過預先評定並核準的數據質量來降低發布錯誤警報和通知的風險
5. 允許在多個事件數據符合特定闕值時實時觸發警報
6. 利用經驗證的數據進行內容個性化和組關聯

『貳』 數據分析和商業智能的區別

數據分析：一般指對數據進行研究的方法和過程。

商業智能：是指將數據分析商業化、信息化，實現商業價值的企業信息化建設過程。

所以數據分析包含的內容可以很寬泛，而商業智能則更聚焦於實現商業價值。

1.數據分析的概念：

通俗意義上來講，「數據分析」並沒有特定的應用場景，人們更喜歡將數據分析作為一種行為過程去討論，或在其後加上諸如方法論這類的具體名詞來定義。

作為對數據進行研究的過程而言，數據分析將經歷明確目標、收集、處理、探索、展現、發現問題這幾個步驟。

此儀表盤由 Yonghong Z-Suite 完成

通過營銷體系模型，分析出每一步的銷售過程的數據，從而不斷改進銷售技巧以及優化服務流程，最終實現了廣告投放上的價值最大化，以及銷售流程環節標准化。

這是一個企業應用商業智能的實例，也顯示出我剛才提到的，商業智能不是短期解決問題的方案，而是一個追求持續收益的長期建設過程。

『叄』 商業智能主要包括以下哪幾種技術

商業智能在技術上可以分為數據處理、業務模型、操作界面、用戶管理、業務儀錶板等多個模塊。涉及到的技術集中在大數據、OLAP、多維數據模型、圖形頁面交互（GUI）等。

這些技術可以用多數程序語言實現，比如Wyn Enterprise選擇了微軟最新的跨平台開發語言.NET Core，支持Windows、Linux平台，開發和運行效率都有保障。

『肆』 什麼是商業智能儀表盤

商業智能儀表盤英文名是Dashboard，是商業智能工具中的數據可視化模塊，也是向用戶展示分析信息和各項指標的平台，通俗點就是放各種圖表組件來展示數據信息的。
一般用於展現企業的一些關鍵性指標，像在商業智能軟體FineBI的Dashboard中，包括常規的圖表、儀表盤、圓環、散點、氣泡、雷達和地圖等可視化組件來供分析展示。

『伍』 BI是什麼，什麼是BI商業智能

BI是商業智能，商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。

商業智能是對商業信息的搜集、管理和分析過程，目的是使企業的各級決策者獲得知識或洞察力（insight），促使他們做出對企業更有利的決策。

商業智能一般由數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成。商業智能的實現涉及到軟體、硬體、咨詢服務及應用，其基本體系結構包括數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘三個部分。

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實施商業智能系統是一項復雜的系統工程，整個項目涉及企業管理，運作管理，信息系統，數據倉庫，數據挖掘，統計分析等眾多門類的知識，

因此用戶除了要選擇合適的商業智能軟體工具外還必須按照正確的實施方法才能保證項目得以成功. 商業智能項目的實施步驟可分為：

1、需求分析: 需求分析是商業智能實施的第一步，在其他活動開展之前必須明確的定義企業對商業智能的期望和需求，包括需要分析的主題，各主題可能查看的角度（維度）； 需要發現企業那些方面的規律. 用戶的需求必須明確。

2、數據倉庫建模：通過對企業需求的分析，建立企業數據倉庫的邏輯模型和物理模型，並規劃好系統的應用架構，將企業各類數據按照分析主題進行組織和歸類。

3、數據抽取: 數據倉庫建立後必須將數據從業務系統中抽取到數據倉庫中，在抽取的過程中還必須將數據進行轉換，清洗，以適應分析的需要。

4、建立商業智能分析報表：商業智能分析報表需要專業人員按照用戶制訂的格式進行開發，用戶也可自行開發。

5、用戶培訓和數據模擬測試： 對於開發—使用分離型的商業智能系統，最終用戶的使用是相當簡單的，只需要點擊操作就可針對特定的商業問題進行分析。

6、系統改進和完善：任何系統的實施都必須是不斷完善的. 商業智能系統更是如此，在用戶使用一段時間後可能會提出更多的，更具體的要求，這時需要再按照上述步驟對系統進行重構或完善。

『陸』 商業智能的來源

商業智能的概念經由Howard Dresner（1989年）的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（Data Warehouse）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。

目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。以Wyn Enterprise為例，BI軟體可以通過內置的數據連接工具，讀取包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商數據及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據，從中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。在分析結果的展示層面，數據報表和儀錶板是常見的手段。特別是儀錶板，因其具備了更豐富的交互手段，可以支持使用者自由探索，自助分析，正逐漸成為了BI的標志。

『柒』 什麼是dashboard儀表盤

Dashboard的中文名稱是商業智能儀表盤，也是向用戶展示分析信息和各項指標的平台，通俗點就是放各種圖標組件來展示數據信息的。不過市面上的各有千秋，很多BI軟體在分析時，圖表都是獨立的，不能全局看，像FineBI產品在交互方面是比較注重的，能做到把分析操作放在Dashboard中進行。

『捌』 什麼是dashboard，解釋一下

1、網路解釋：dashboard是商業智能儀表盤（business intelligence dashboard，BI dashboard）的簡稱，它是一般商業智能都擁有的實現數據可視化的模塊，是向企業展示度量信息和關鍵業務指標（KPI）現狀的數據虛擬化工具。

2、在BI中的作用

1）數據可視化：

為了配合BI更好的展示企業的各項業務指標等數據，dashboard一般要擁有圖表、儀表盤和

地圖到積分卡、sparkline和狀態指示器等數據可視化形式。

2）BI的基礎就是OLAP了，dashboard也必須基於OLAP技術擁有圖形上的數據分析功能。如圖形上的一些交互操作，還有通用的平均值，求和，趨勢和預測等。

3、在BI工具中的實際展示：儀表盤由多個圖表按照一定的業務邏輯排布，形成的具有一定業務邏輯的數據看板，如下圖：

（電商常見數據指標分析）

以上黑白主題的儀表盤均來自BDP，直觀展示數據~~

『玖』 商業智能的架構

企業要實現業務信息智慧洞察的目標，必須使用適當的技術架構平台來支持業務數據分析系統。該平台不僅要為各種用戶（無論其身處何處）提供分析和協作功能，還要充分利用現有基礎結構，並維持低成本。它必須是可擴展的並具有高性能，以滿足任意組織的發展需求。
適當的架構可以為系統成功鋪平道路，並最終帶領組織取得成功。開放的商業智能架構應該能同時滿足IT和業務用戶的需求。
對IT用戶而言，商業智能軟體需要滿足如下條件才能向用戶交付更高價值，具體包括：能輕松地與組織的基礎架構集成；支持當前的技術和標准；能根據不斷發展的需求方便地進行調整；整合組織中的所有數據；能隨著用戶需求的發展不斷進行擴展；可靠地執行；能在不增加預算和人力資源的情況下加以管理。
對於業務用戶，商業智能軟體必須與用戶的眾多角色、技能集和需求相匹配；為用戶提供多種不同格式的信息，包括常規報表、特別查詢、記分卡、儀錶板等；易於使用，以使業務用戶願意採用並信任其提供的信息。
企業級商業智能架構具有幾項共同特徵和價值。這些需求是將在組織內部廣泛部署的商業智能系統的基礎。所有這些特質都將通過底層架構來體現。IBM Cognos商業智能平台以面向服務的開放式架構為基礎設計和構建，與那些只會把來自Web服務的多個架構中的舊式「客戶機-伺服器」組件簡單打包的商業智能解決方案不同，它能夠在三個不同的層面上交付所有的商業智能功能：即演示層，可處理Web環境中的所有用戶交互；應用層，包含用於執行所有BI處理的專用服務；數據層，可用於訪問各種數據源。

『拾』 商業智能儀表盤有什麼作用

商業智能儀表盤主要是向用戶展示分析信息和各項指標的，也就是利用各種組件的組合來展示數據信息。
比如舉個利用FineBI做銷售分析的例子，可以用簡單的柱狀圖來做各個月的銷售數據展示，也可以點擊鑽取之區域銷售數據分析，這一塊就可以利用地圖來直觀展示。