你了解如何建立数据嘛？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-09-23 08:44 标签： 大数据分析

系统的建设必须做到全面考虑，整体规划，满足未来多功能扩展的需要，为未来建立完善的商务智能系统奠定了良好的基础。而系统的构建则是一个不断发展的过程，包括数据模型的完善，数据主题的扩展，数据源的增加，业务应用的丰富等等。应采用分步实施的方法，初期的主要任务是进行系统的基础建设，解决当前的业务问题。接下来小编就给大家介绍一下bi系统是什么意思，一起来看看吧。

专注于云计算和大数据相关产品的研发，帮助客户理解数据的意义，挖掘数据背后的价值。

bi系统是什么意思啊？

   商业智能(Business Intelligence， BI) —— 是一种解决方案，它以辅助决策为目的，通过相关的数据技术方法来处理企业各类数据，产出可量化的、可持续的数据价值，这些价值表现在帮助企业实现业务监测、业务洞察、业务优化、决策优化甚至数据盈利

   商业智能(BI)是利用数据仓库、数据可视化与分析技术，将指定的数据转化为信息和知识的解决方案，其价值体现在满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，实现对业务的监测和洞察，从而支撑管理决策、 提升管理水平、提高业务运营效率、改进优化业务。企业部署应用到实际生产环境中的 BI，通常被称为数据决策系统、报表分析系统、数据分析项目等，在此统称为 BI 系统。BI 系统一般符合三层技术架构，即数据底层、数据分析层、数据展示层。

二、bi系统如何运作？

1、探索性分析，了解数据

   数据分析不可能一开始就有思路的，拿到数据时，一般都是尝试性的分析，看一下数据的趋势，看出苗头了，比方说某一处的数据突然降低很多，分析相关的可能性是什么，逐渐一步一步地去深入分析。每一步操作图表都会响应，告诉你结果。

   另外，这期间很多过程有可能是错误的，有些指标是需要再计算的。对于这些“探索性”的操作，FineBI提供增加、修改、删除历史操作功能，及时修正，每一个步骤都可以预览数据，都可以回退到之前的状态。

2、分析思维主导的可视化

   大家做图表，普遍都是看数据——选择图表——分类、系列——美化。其实这背后隐含的前提是你已经了解数据了，知道用什么图表。那如果是一些数据，你毫无了解，需要深度挖掘。这时候可能用到你不知道的组合性图表，在Excel里自然而然想到用VBA，太麻烦了。如果用FineBI的话，可以解决这样的思路。

   5.0的可视化分析，取消了传统图表类型的概念，取代以'形状'和形状对应的'颜色'，'大小'，'提示'，‘标签’等属性；取消了'分类'、'系列'等概念，取代以'横轴'、 '纵轴'两个方向。当你分析两个数据字段的相关性时，会自动选择最合适的图表（也可手动调整）。这样的思维更符合大家拿到数据不知如何分析，先初步了解数据情况的探索式分析场景。

   每种图表背后都有很强的数据分析算法，能支持百万级别的数据。

   挖掘算法自然而然用R啊，多强大多专业，不过呵呵，有一定的上手难度，还需要动背后的统计原理，自己设计模型。

   一直期待有傻瓜式的数据挖掘工具，只要了解比如“聚类”，点一下就给自动的分割数据分好类。

   FineBI里面目前了解到有五类自动化的挖掘算法：时间序列、聚类、分类、回归和关联规则。

    也就是说，如果你想预测未来的销售额，你想智能地给用户群分类，或者你想知道短信发给哪个用户获得的反馈可能性比较大，不用写任何算法代码只需要简单的拖拖拽着就可以立马看到预测和聚类的结果。

   如果算法很特殊需要自己写，那用他集成R语言做吧，一手写法，一手用FineBI出可视化报告。是可以直接在FineBI中进行R语言编译的。

 有一次，从IT部那儿要来数据，分析公司产品销售明细数据分析购买用户的特征，并调整相应的销售策略。这个时候需要基于销售清单数据，计算一些相应的分析指标，如每个人的消费频次，单笔消费最大金额，最近一次消费时间间隔（也就是RFM模型）。比如我还拿到了一些行业竞争数据，还需要根据同类型产品，做关联分析和横向对比分析。我又不能把这些数据放到数据源里处理，只得另建数据源，将表合并处理。

   ETL处理能力是考量一个BI工具好坏的指标之一 ，FineBI的自助数据集，提供了新增列，分组统计，过滤，排序，上下合并，左右合并等功能，可视化操作。

 通过提供可视化的、图表的、图形的、报告的和分析的交互数据，BI和分析帮助商业用户做出决策。要转换成图表和数据透视表将大量数据导出到电子表格的日子已经结束了。BI工具提供了一个基于浏览器的客户端界面，适用于所有主流浏览器。在保持很高的数据隐私和安全标准的同时，BI工具提供了这种灵活性。以上就是小编为大家带来的bi系统是什么意思的相关介绍，希望对您有帮助。

如果 你 像我们的财富 500 强客户一样， 正在着手提高自己的数据文化指数。可能你们是一个受到消费者认可和信任的品牌，品牌历史已有几十年甚至更多 。

你们的 员工任期至少为十年或十年以上，在过去 7-8 年中，您 周围的一切 都数字化了。 这时候你发现，你 的技术栈过时

为了解决这个问题，在最近五年中，您已经参加了大规模的数字化转型运动。您正在投资新的技术栈，新的信息流方式，新的流程，新的数据仓库以及新的亮点BI工具。

你还成立了新的领导班子，希望在这个数字化的世界里更加依靠数据驱动发展，然而，这个旅程似乎才刚刚开始。

如果以上说的就是您，那么您并不孤单。您已开始研究构建和扩展数据文化（即数据成熟度（DM））的四个D之一。

作为CDO或CDO办公室的人员，您要对组织的数据战略，数据治理，安全性，策略，数据生命周期管理负责，并确保组织中的人员能够轻松地以适当的级别访问正确的数据（也就是说，您实现了组织的数据成熟度）。

但是，很多CDO就到此为止了，在不该停的时候停了。

Gartner在2017年“了解首席数据官的角色” 中主张，CDO办公室还负责根据数据创造业务价值，即数据货币化。因为归根结底，除非有效地利用数据来驱动决策并从而提供价值，否则数据是无用的。

因此，作为CDO，你如何才能实现数据的有效货币化？您没有产品路线图，市场营销或任何获利渠道。但是您仍然可以发挥自己的作用。怎么办呢？

您可以通过开发 一个 “数据的环绕声文化” （ DC ）来做到这一点，因此每个决策者都可以：

1.可以轻松访问所需的数据 （即，您具有数据成熟度“data maturity”DM）

2. 在实现目标时，他们的管理层和领导层的会对他们进行支持和问责 （即，拥有数据驱动的领导层“data-driven leadership” DDL）

3.知道如何将数据转化为业务见解，从而帮助他们达成自己负责的业务指标 （即，正确的数据素养水平“Data Literacy” DL）

以上是发展数据文化的四个D。

在讨论如何开发DDL，DL和DDM之前，让我们先谈谈如何度量我们当前数据文化的水平。该指标称为数据文化指数（data culture quotient ，DCQ）。

有许多评估 DCQ 的框架。我们使用那些映射到具有 30 个基础维度的数据文化的四个 D 。无论采用哪种框架，请确保 你

我们来看一个客户案例：

ALBC（化名）是一家大型的成熟医疗保险组织，在会员CSAT下降和理赔支出增加方面存在重大问题。首席执行官将缺乏数据文化确定为造成这种状态的原因之一，并授权他的 CDO 和 L&D 主管制定如何使组织成为数据驱动型组织。

我们通过以下步骤评估其数据文化指数 （DCQ）：

1. DCQ 的第一步是了解高管对数据文化的看法、领导风格和实力，以及他们对组织数据文化和数据素养的愿景。 我们通过"行政之声"和一系列结构化访谈的过程来做到这一点。

2. 第二步是了解每个人对本组织数据文化及其数据素养水平的看法。 我们通过对DC和DL分别进行两次企业范围的调查来做到这一点。

3.最后一步是DCQ读数并制定解决差距的计划。 我们与高管一起通过一个称为"3 关键问题"的流程来做到这一点，在此过程中，我们将组织的最高指标映射到推动这些指标的顶级项目及其负责人。这使我们能够确定用于组织的DCQ的主要用例。

这就是DCQ寻找ALBC的方式（请参见下图）。如您所见，ALBC只走到其数据文化之旅的54％，而这在很大程度上是由于组织内部缺乏数据素养所致。他们的决策过程因此受阻，数据成熟度和领导力的某些方面也需要帮助。

评估结果中附有详细的行动计划。一旦计划得到所有关键利益相关者的同意，DCQ的下一个阶段将开始。这个阶段包括四个主要步骤。

：ALBC在数据素养方面面临重大挑战（只有12％的组织处于正确的水平）。我们需要制定一个详细计划，将24个DL技能和能力映射到每个数据文化角色，并制定一个详细计划，以了解如何从他们的各个起点到相应的DL端点。

例如，所有索赔分析师必须至少是“公民分析师”级别。因此，根据DL调查，我们了解了理赔分析师当前的文化水平，并根据领导目标了解了他们成为一名“公民分析师”应包括的学习路径。然后针对每个角色重复此练习。

2. 顶级项目的工作中提高拥挤者的技能 ：接下来，我们使用BADIR框架（数据到决策框架），通过在课堂上进行面对面的培训，以正确的角色水平训练这些拥挤者。

培训结束后，拥挤者们将在团队中开展各自的项目，利用BADIR框架，得到我们的数据科学家团队的指导。

在ALBC，有25位拥挤者正在开展七个项目，这些项目最有可能提高CSAT并降低理赔额。该团队累计发现对 CSAT 的高价值诋毁者（例如，由于特定漏洞导致票证在系统中停留时间过长，导致 CSAT 降低等），并发现欺诈和其他机会将索赔支出减少 15% 左右。拥护者随后开始进行改革，使CSAT改善了7％，并将理赔支出降低了12％（哇）。

当我们的拥护者正在执行其产品和流程的更改时，我们与CDO办公室和L＆D合作，设计在线队列，以通过WBT使组织的其他人通过各自的学习途径。

在ALBC，我们培训了两名D＆A主管和两名2名L＆D教练来领导项目中剩余的3000名需要数据文化的工作。

4. 持续支持数据驱动的领导和决策过程 ： 虽然在数据扫盲方面的努力仍在继续，但往往需要继续对领导层进行培训，以创造一个以数据为导向的决策环境，同时对决策过程进行具体改革，使决策具有透明度和问责制。

在此阶段的结尾或中间，您将需要再次运行DCQ评估，以查看组织已移至何处。

在这个阶段的中间和结束时，需要再次进行DCQ评估，对情况进行持续跟踪。

到第9个月的月末，对于已经通过该计划的ALBC员工，DCQ已升至7.4。这项工作今天仍在继续，因为很多团队成员都掌握了技能，并赶上了组织的其他成员。DCQ评估现在是ALBC流程的一部分，每三个月进行一次，以微调DC计划。

令人惊讶的是，许多CDO和L＆D领导者认为这种文化转变是一个3到5年的过程。对于ALBC，这是一个15个月的过程，我已经看到许多组织在不到12个月的时间里取得了长足的进步。

如上所示，如果您首先测量DCQ，然后系统地解决差距，您会发现，不仅可以快速改善DCQ，而且会对组织的最高KPI产生积极影响。

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