BI对数据的分析处理包括哪些方面内容
近几年,中国市场风起“云”涌,在人们不知所“云”和一知半解之际,“云”就以弥漫的姿态瞬间遍布市场,云数据、云杀毒、云输入法、云电视、云报销等,早已成为人们并不陌生的名词。
现今,“云”也被推到企业管理潮流的风口浪尖上,成为近几年企业管理革新最为火热的话题之一。为应对企业管理之需,国内外各大管理软件厂商也都开始斗智斗勇,交锋云端,各种云管理软件也都争先恐后的相继推出,例如元年软件就在2012年8月推出了国内首款云报销平台。
那么,云到底是什么?云何以兴盛?庞大而无序的云如何管理?企业又如何能从云中获取价值的?
云是什么?
为什么企业“云”爆炸?
根据IBM最近的一项研究,过去两年生成的信息占整个人类历史信息总量的百分之九十。这就是大数据,其体量已经达到了传统数据库管理系统无法有效处理的程度。随着企业业务的扩展,数据量也开始剧增,已从TB跃升到PB级别。市场调研机构IDC的研究也显示,到2020年,全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB,是2009年全球存储量的40倍;而这其中,企业数据正在以55%的速度逐年增长。
元年诺亚舟认为,正是由于数据呈指数级的扩张和对数据传输和储存需求的提高,面对大数据的挑战,企业需要一个自动化的、横向扩展的存储平台。因而,随着云技术的不断地发展,海量数据急剧增长,催生了一种较为经济的、新的数据管理模式——云。之所以说它较为经济,是因为为自己使用的那部分资源买单,而无需支付大笔的IT和人力费用。
如何管理“云”?
关于数据的商业价值,IDC认为:“领军企业与其他企业之间最大的显著差别在于新数据类型的引入。那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业,不太可能成为其行业的领军者。”然而,随着企业数据量的快速增长,云中的数据量也在日益增加,TB为单位的海量数据使得原有的数据分析逐渐捉襟见肘,实时处理这些数据的能力已成为大数据时代企业的重要挑战之一。
简单来说,“云”只是海量数据的集合,数据本身并没太多价值,基于数据的处理和分析才能为企业带来的巨大的价值增值。正如《战略与经营》杂志特约编辑尼古拉斯卡尔所说,如今电脑技术已经高度普及,但是战略性地利用技术的才能和智慧才能有效地获取、分析和应用信息以获取更大的利润和更快的发展。基于此,BI(商务智能)从没落贵族转变为崛起新秀,成为释放大数据价值的最佳数据分析工具。
BI由Gartner分析师HowardDresner在1989年提出,是将企业现有数据转化为信息和知识的过程,是帮助企业做出明智经营决策的一种工具。BI帮助让企业更客观的了解经营现状、更智能挖掘企业潜力、更迅速做出商业决策,将所掌握的信息转换成企业的竞争优势,是企业畅游数据海洋,挖掘海量大数据中价值金矿的有力工具。
元年诺亚舟认为,如果我们把“云”比作野马,那BI就是企业手中的缰绳。野马奔跑的方向正确与否,这取决于手中的缰绳,同理,企业能否从海量数据中获取真正所需的商业价值,这就取决于BI。
那么,企业如何给“云”做BI呢?具体来说,BI是通过给云中的数据制定“游戏规则”(对不同主题进行不同分析),将分散的数据进行搜集、整合、清理和诊断,借助一定的分析手段,进而将数据转化为信息和知识,快速准确的提供报表并提出决策依据,进而为企业管理者做出明智的业务经营决策提供支持。例如:元年的云报销平台,将企业分步在全球各地的分散费用数据按照一定的规则进行有序的规整,形成全企业统一的费用管理平台。
BI对数据的分析处理主要包括三个方面的内容。
结语:
如今,企业数据市场正在面临大数据的侵袭,在未来几年,数据资源将集中地遍布全球的云服务器中。对企业来说,海量数据中蕴藏了大量价值金矿,而对数据的分析和处理能力直接决定企业挖掘数据商业价值的能力,如果企业想要正确地对数据进行分析,必然需一个聪明的分析师,即处理海量数据集的“智能”工具,幸运的是,商务智能应运而生。我们期待智慧的企业出现,智慧企业把海量的云数据变为信息,再把信息加工成知识,最后从知识里提炼智慧,为企业的腾飞插上高翔的翅膀。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》第2节7Pandas分组聚合分组聚合(groupby)顾名思义就是分2步:先分组:根据某列数据的值进行...
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容:数学和统计学...
数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力:统计...
数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需...
《Python数据分析极简入门》第2节6Pandas合并连接在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc...
《Python数据分析极简入门》第2节5Pandas数学计算importpandasaspdd=np.array([[81,&n...
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面:基础知识:数据分析的基本概念...
数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域:金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经...
数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面:数据收集与整理:数据分析师...
数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能:...
数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安...
数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能:...
数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要...
需求持续增长-未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。-预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人...
《Python数据分析极简入门》第2节4Pandas条件查询在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据importpanda...
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一...
数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能:统计学基础:数据分析师需要...
数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。入门难度:数据分析入门相对...