谈商业智能BI的价值,先要从现代社会背景讲起。随着数字化深入社会底层,涉及人类生活工作的方方面面,其所产生的总体数据量有了巨幅增长,数据本身也成为构建现代信息、数字社会的重要元素。根据国际数据公司(IDC)预测,2025年时中国产生的数据量预计将达48.6ZB,在全球中的比例为27.8%。
商业智能BI的现状
数据量和数据价值的增加,让不少人认为未来将是数据处理的时代。即使是现在,因为数字化转型的火热和数据分析的需要,商业智能BI作为数据类技术解决方案,也是信息化建设的重要一环,在市场中取得了空前的成功,并得到了各大领域企业的口碑认可。
不过商业智能BI的市场现状也不全是好消息。虽然商业智能BI在企业应用中很有效,已经成了企业服务的新宠儿,市场也在不断扩大,增速很快。但实际上,在很多不了解信息化、数字化的企业以及其他领域眼里,商业智能BI的影响力还是很有限。
数据可视化- 派可数据商业智能BI可视化分析平台
记得以前回老家过年的时候,有朋友问你在北京是做什么的?我说是做商业智能BI的?什么是商业智能BI,讲了半天实际上也没有听明白。我最后说到,我是做大数据的,朋友说:哦!懂了!所以,有一个好名字有多么重要,即使你不了解我,也可以从名字上记住我。
后来到企业讲商业智能BI的时候,也发现了类似的问题,大家对于商业智能BI的理解就停留在报表和数据可视化层面。实际上实现商业智能BI背后还是要做很多工作的,但是数据可视化是大家对于商业智能BI最直观的一种认识和了解,所以这样来理解其实也没有错。
商业智能BI的价值
实际上商业智能BI在干一件什么事情呢?它要打通所需要分析的业务系统的数据,把这些数据抽取到一个仓库里面集中来管理,这个仓库就叫数据仓库。
数据仓库- 派可数据商业智能BI可视化分析平台
并且在商业智能BI数据仓库这个过程中有的业务系统的数据还不能直接用,比如格式有问题、数据质量有问题,就需要在抽取、搬运这些数据的过程中对数据进行基本的清洗。
还有一些数据为了方便未来的商业智能BI数据分析,需要对数据进行加工转换,让一个不规范的、不能分析的数据变成一个规范的可分析的数据。最后再将这些数据分门别类的放起来,按照某种模型形式存储和组织起来,为以后的商业智能BI数据分析工作打下基础。
在这个过程中就涉及到了商业智能BI领域非常专业的Extract 抽取、Transformation 转换、Loading 加载即ETL的开发,以及数据仓库建模以及SQL 语句开发等。最后,再通过合适的查询和分析工具,将这些分析模型中的数据通过商业智能BI中合适的图表进行展现,并且图表之间存在一定的逻辑关系,例如联动、钻取、跳转、筛选等形成各种各样的分析效果。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
除了前面提到的商业智能BI数据仓库技术过程,更重要的是要理解一些核心的业务指标,将业务规则转换成数据计算规则,所以业务的理解也是商业智能BI非常核心的一点。
从这个过程上来看,可视化报表只是商业智能BI最终的展现出口,在这些漂亮的报表出来之前,实际上我们还是要做大量的、专业的开发工作,而这些工作往往是不被人们直接看到的,所以就造成了大家对商业智能BI的印象就停留在单纯的可视化报表上了。
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