数据仓库:分析才是商业智能的核心

过去几年中,BI是IT领域中最热的亮点之一。随着企业意识到数据中所蕴含的价值,BI活动的展开也如火如荼。然而,大部分公司却没有认识到自己都犯了一个同样的错误,即以为数据就等同于信息。  将数据转变为信息需要分三步走:  1. DW(数据仓库)-储存数据并制定数据结构规则。 ...显示全部
过去几年中,BI是IT领域中最热的亮点之一。随着企业意识到数据中所蕴含的价值,BI活动的展开也如火如荼。然而,大部分公司却没有认识到自己都犯了一个同样的错误,即以为数据就等同于信息。

  将数据转变为信息需要分三步走:

  1. DW(数据仓库)-储存数据并制定数据结构规则。

  2. BI(商业智能)–加工数据,形成报表。

  3. 分析–提取数据、分析趋势、发现机会、寻找新的客户群体等。

  现实中,大部分公司无法将第三步(分析)添加到他们的DW和BI活动上,因而难以真正将数据转化成为信息。原因是什么呢?

  十几年来,软件行业市场营销的有效方法之一就是让企业认为只要购买了软件,就会拥有自动工具来收集智能。毫无疑问,许多软件公司都有非常优秀的工具,如报表、数据挖掘、仪表盘等,但仅将这些称为“BI”会产生误导作用。

  因为所有这些工具,包括它们背后的战略与结构,都是为了向商业用户提供数据,而不是为他们创建信息。这些工具对商业用户而言只是从数据仓库中获取数据的渠道。如果将一个数据仓库比作一个盒子,那么BI工具就是进出这个盒子的管道。

  虽然牢固的DW和BI基础架构也非常重要,但只有在作出“分析”动作后,才会产生真正的“BI”。DW和BI基础架构允许商业用户提取和整理现有数据,而分析才能让商业用户从中得出可用的决策信息。

  一旦将分析添加到BI结构中,整个BI就会更加强大。分析能让企业脱离基础报表形式,提升到更高的决策等级,让企业更透彻地了解那些能对经营产生最大影响的元素,如市场营销效率、定价、渠道划分、客户服务、供应链优化、风险控制、销售绩效等等。可以说,缺少分析能力的BI只是一种报告工具。

  以前,你的观念可能是:DW+BI=数据,但从今天起,你需要将观念转变为: DW+(BI+分析)=信息收起
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响马散散响马散散技术顾问wipro
BA确实是远期目标
金融其它 · 2011-06-08
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  • 发布时间:2011-06-08
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