BI在數(shù)據(jù)化難題中的應(yīng)用情況
2023-06-25 16:32:55 來源：嗶哩嗶哩
知易行難，數(shù)據(jù)化雖是行業(yè)共識，但我們到底需要什么樣的數(shù)據(jù)化？IBM此前列舉了一些典型挑戰(zhàn)：
“盲人摸大象”：有多少數(shù)據(jù)理不明白，投入產(chǎn)出比說不清。往往只顧低頭走路，卻忘了抬頭看路。如何實現(xiàn)“數(shù)以治用”？數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何盤點和管理？如何衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值？數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何變現(xiàn)？
【資料圖】
“大炮打蚊子”：業(yè)務(wù)一線要的是“雪中送炭”型的數(shù)據(jù)服務(wù)，但數(shù)據(jù)分析團隊卻往往陷入“閉門造車”，難以成為一線的合作伙伴。結(jié)果是，大炮造好了，卻只能用來打蚊子。數(shù)據(jù)如何真正賦能業(yè)務(wù)？數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何沉淀和復(fù)用？
“小馬拉大車”：敏態(tài)業(yè)務(wù)往往采取臨時開發(fā)的做法，缺乏全局性考慮，難以響應(yīng)數(shù)據(jù)服務(wù)的千變?nèi)f化，就像小馬拉大車，根本拉不動。如何真正從全生命周期角度對數(shù)據(jù)進行管理？如何實現(xiàn)平臺化運營?
雖然企業(yè)越來越認識到數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)的重要性，但是，許多機構(gòu)還不能很好地解決數(shù)據(jù)不全、不準、不通等難題。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化強調(diào)充分融合業(yè)務(wù)、技術(shù)和管理，目的在于幫助企業(yè)擺脫數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)難找、難用以及數(shù)據(jù)一本糊涂賬的困境，從而對數(shù)據(jù)進行有效控制、共享、保護、交付并提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。這涉及到一系列不同的數(shù)據(jù)管理功能，包括企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)模型與設(shè)計、數(shù)據(jù)存儲與操作、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)集成與互操作性、文件和內(nèi)容、參考數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等內(nèi)容。
對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行量化分析，可以幫助數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理者制定更為科學(xué)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理政策，合理調(diào)配資源，識別優(yōu)先級最高的問題。典型的數(shù)據(jù)資產(chǎn)分析工作包括四個方面：
數(shù)據(jù)地圖：支持用戶在視圖中查看全部的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括數(shù)據(jù)概覽、數(shù)據(jù)資產(chǎn)容量與數(shù)據(jù)資產(chǎn)分布；
數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量評價：一是自動化監(jiān)測入湖數(shù)據(jù)的整體數(shù)據(jù)質(zhì)量情況，例如監(jiān)測數(shù)據(jù)表的空值率；二是用戶評價，支持數(shù)據(jù)消費者對數(shù)據(jù)資產(chǎn)使用的準確性和及時性評價，倡導(dǎo)“數(shù)據(jù)民主”；
合標分析：支持按多種維度統(tǒng)計入湖數(shù)據(jù)的合標情況，包括部門、應(yīng)用系統(tǒng)、分區(qū)等；按照湖內(nèi)部署的規(guī)則，統(tǒng)計已貫標和未貫標的字段數(shù)量、貫標率等；
數(shù)據(jù)熱度分析：支持按照多種維度展示數(shù)據(jù)資產(chǎn)使用頻率，通過數(shù)據(jù)消費活躍度體現(xiàn)出數(shù)據(jù)供給者對數(shù)據(jù)應(yīng)用做出的貢獻和價值。
這里重點和大家分享數(shù)據(jù)分析與決策相關(guān)內(nèi)容。例如BI可以幫助企業(yè)對大量的數(shù)據(jù)進行收集、分析、可視化處理，并在企業(yè)決策過程中提供有力的支持，使得企業(yè)能夠更加清晰地了解業(yè)務(wù)狀況，進行精細化管理。
例如Tableau、PowerBI、觀遠BI等等，可以為企業(yè)提供數(shù)據(jù)分析可視化與智能決策服務(wù)，打通數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)接入-數(shù)據(jù)管理-數(shù)據(jù)開發(fā)-數(shù)據(jù)分析-AI建模-AI模型運行-數(shù)據(jù)應(yīng)用全流程，全方位提升企業(yè)數(shù)據(jù)分析的準確性與時效性，并提供可落地的經(jīng)營預(yù)測和智能決策洞察，助力企業(yè)實時掌握經(jīng)營狀況，激發(fā)個體價值促進組織創(chuàng)新。
總的來說有以下四點：
提高決策效率。通過觀遠BI對數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以更快速地了解業(yè)務(wù)狀況、客戶需求等信息，使得管理者在決策時更快更準確地做出決策。
發(fā)現(xiàn)商業(yè)模式。通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)模式、市場機會和潛在客戶群體。
優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。通過對數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以了解客戶對產(chǎn)品和服務(wù)的評價、需求等信息，進而對產(chǎn)品和服務(wù)進行改進和優(yōu)化。
提高營銷效果。通過對數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以了解客戶的偏好、需求等信息，從而制定更加精準、高效的營銷策略。
