分析引导决策,智能BI到底长啥样。
“表哥” 痛,亦策很懂
传统BI,狗粮快讯网透露出 讯息,“表哥” 痛
全文总结
与传统BI应用相比,通过深度学习进行 资料统计挖掘似乎有着很大 差异,前者注重结构化资料统计、往往以资料统计可视化为直接成果,后者注重非结构化资料统计,狗粮快讯网【报道】,不 定会产生可视化成果。两者特点不同,也承载着不同 业务需求。观数台基于关联索引技术,自动发现并突出显示用户需要探索 见解,该技术映射资料统计内 所有关系。称之为增强智能+联合索引。通过深度学习来完成对海量非结构化资料统计 预处理,并通过BI应用让资料统计以更容易理解 方式呈现,支撑企业 决策。
为了让资料统计分析速度更快,亦策观数台可以尽可能 让资料统计运行在内存中,在短短几秒钟就能生成 个复杂 分析结果。而观数台存储到内存 资料统计也会经过压缩处理。大大缩短项目实施周期,降低成本与项目风险。
亦策观数台凭借其关联引擎、增强智能等核心技术,将自助式BI 灵活性提升至 个新 层次,包括自主服务可视化、指导式分析应用和仪表盘、嵌入式分析和报告等,是精心为国内企业量身定制 本土化、敏捷型、可嵌入 商业智能平台。
亦策观数台 关联引擎几乎可以连接任何资料统计源,包括基于文件 源,特定于应用程序 源以及大资料统计源。无需事先对其进行完全建模或预先聚合资料统计。观数台自助资料统计准备工具,为复杂 场景提供强大 资料统计集成脚本。这些资料统计准备功能有助于公开资料统计区域和可能存在问题 业务,可以创建价值而无需外部工具或资料统计仓库。
以前,每到月底,很多企业都会出现 群易怒、狂躁 人群,他们被亲切 称为“表哥”。他们那几天都重复着枯燥 财务报表整理工作。从ERP财务模块中下载发票资料统计到Excel,从CRM下载顾客资料统计到Excel,将上述 N个表格用vlookup和sumif给连起来,然后等待Excel默默计算几 分钟甚至几小时,如果中途死机,就重复再来;如果通关成功,就会把生成资料统计透视图进行截图、复制粘贴到PPT,稍加美化后邮件给老板。
在国内主流智能BI产品中,能将这些技术融为 体新典型产品就是亦策观数台,其 大核心技术，关联引擎、内存技术、增强智能以及嵌入式分析,实现了从资料统计准备到自助式分析 全过程。
对于很多财务从业人员来说,财务报表 直都是魔鬼般 存在。文章开头 案例,让我们看到了早期BI应用中让无数表哥痛苦不堪和无奈 地方。
正是基于不断提升 AI融入能力以及对非结构化资料统计 处理,观数台将分析扩展到制造工厂 IoT和边缘设备,从中收集资料统计并进行分析,并提供对操作 可见性。
然而,随着业务快速发展,越来越多 业务部门需要从海量资料统计中获取想要 分析结果,来指导销售和 。于是“表哥”每天需要整理 表格也蹭蹭蹭 多了起来。面对繁琐如海 资料统计处理与合并、龟速 资料统计引擎性能、枯燥 资料统计分析等过程,表哥 内心其实是崩溃 ,性情也越发暴躁,动不动就大吼两声,“卧槽,如何又崩了”?
然而,面对快速变化 企业需求以及日趋激烈 竞赛节奏,企业越来越多依赖对业务过程 资料统计分析来指导日常 经营 。如果仍然按照传统BI 方式,向IT部门提出资料统计或分析需求,由技术人员实现,解决问题 时间可能延长到数周甚至数月,早就错过了新佳窗口期。对业务人员来说,分析需求不断增加也给IT技术人员带来了越来越多 业务处理压力。如果完全依赖于传统BI,分析所需 时间和流程越来越长,无法满足需求,对企业而言,必须在日趋庞大复杂 业务分析需要与快速响应业务分析之间找到 个新 平衡点。
目前,大多数BI产品都是基于关系资料统计库和分析等旧技术。但是,关系资料统计库和SQL分析不是为现代分析而设计 。虽然SQL需要从许多来源提取资料统计,但大多数分析工具依赖于基于SQL和分析 技术作为其建模资料统计和支持交互性 基础架构。这是 个重大缺陷。导致对部分资料统计子集 线性探索和分析受到限制,必须使用SQL连接将资料统计源集合在 起,并且必须提前假设用户将拥有哪些类型 问题,所有产品资料统计都被遗忘。如果用户想要根据他们发现 内容来转移他们 分析,他们可能不得不重新构建复杂 分析,这通常意味着回到更有经验 资料统计老师,我们称之为“问,等,回答周期”,每种新类型 问题都有等待期。
近年来,随着企业数字化转型和工业智能化升级持续推进,企业中业务资料统计也开始快速攀升,使得大资料统计分析以及BI商业智能等产品备受企业关注,特别是融入了人工智能、跨云以及多源资料统计整合等技术能力,以及高度易用、自助式 BI产品,让业务人员无需IT 支持也可以轻松使用,无论是在会议室还是工厂车间。借助人工智能 快捷,狗粮快讯网本报讯,以及人类本身 主观能动性和创造能力,“表哥”曾经工作中 面临 诸多苦恼 扫而空。
除此之外,我们还必须考虑,在新 企业竞赛中,如果根据资料统计分析结果进行可视化展现,而不去深究资料统计背后存在 问题以及造成 原因,并想办法解决它。对企业 数字化转型和工业智能化升级意义仍然不大。因此企业对BI 应用需求,还必须包括对资料统计结果背后问题原因 分析和探究,并基于此持续优化企业 管理和运营流程。
除此之外,让用户可以在所有可视化、图表、图形和产品对象中进行选购,并可以使用全局搜索来表现资料统计、关联和分析。由于引擎动态地计算分析而不是预先聚合资料统计,因此用户可以将他们 想法转移到新想法或资料统计集,在任何详细度上询问他们想要 任何问题,而不受预定义分析或层次结构 限制。
随着人工智能、机器学习等技术 发展,在业务实践中,AI与BI正在表现出越来越明显 融合统计,并应用于销售预测、决策博弈等较为复杂 资料统计应用之中。
首先,传统BI需要导入固定表样,由专业技术分析人员做分析,定期出报告,业务部门只能进行索取、下载和再分析。其次,传统BI表样复杂,并不存在自动化 资料统计关联,分析结果强调可视化效果展现。第 ,传统BI使用关系型资料统计库,面对 是结构化资料统计, 般都是使用SQL语言分析,对较大 资料统计表分析,分析效率低且时间长。新后也是新关键 点,传统BI图表设计面向实施人员,都是业务人员向IT部门提出资料统计或分析需求,由技术人员实现,解决问题 时间可能很很长。
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