【独家发布】bi数据分析系统运营要注意这4个要点

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很多公司在引入bi数据分析系统之后，常常会在运营的时候遇到很多问题。数据化运营是一项专门的工程，一般而言一家公司需要专业的IT人员专门来数据分析bi工具，但很多人没这个意识。部署bi数据分析系统确实有点难度，但不是所有人都是专家，所以小编在这里分享几招小策略，帮助大家更好地运营好商业智能BI工具。 　　那么，bi数据分析系统要运营好首先要做好策略，认真部署和进行。 　　（1）为商业智能提供业务所有权 　　埃夫森表示，将商业智能置于业务用户手中的组织比将商业智能置于IT内部的成功率更高，这可能意味着将商业智能嵌入业务线，或将商业智能业务报告提供给首席数字官或首席客户官。 　　虽然早期商业智能技术的复杂性使得IT部门负责许多商业智能程序，但是如今的工具更加直观，允许它们直接提供到业务用户的手中，这些用户可以运行对他们重要的查询。 　　同样，用户需要访问数据的速度以及从商业智能获得的见解近年来也急剧增加。今天的业务用户通常需要实时的操作信息，不愿等待IT部门生成报告。 　　（2）监控商业智能的使用并必要时调整 　　虽然企业应该拥有商业智能计划，但是IT部门仍然是必须保持监控和评估商业智能系统使用的积极合作伙伴。监控商业智能系统正在做什么，正在访问什么数据源，正在使用什么工具，以及业务部门A是否使用商业智能超过业务部门B。” 　　（3）验证，验证，验证 　　组织需要一个强大的验证过程，重点是访问所有需要回答查询的数据。它还应该防止有问题的数据进入商业智能系统，这样就不会产生错误的见解。此外，验证过程应该足够的敏捷性，以快速响应新的商业智能功能的请求。 　　哈根斯指出一个假设用例，其中商业智能工具生成有关净销售额的报告。如果该工具接收到销售数据，但没有计算返回的已售商品数量，那么最终信息是不好的。 　　（4）首先关注业务问题，然后再关注数据 　　太多的组织构建数据存储库，然而采用商业智能，期望业务用户能够更好地开展业务。 　　埃夫森阐述了这个例子：营销部门发现客户流失问题，并希望了解客户为什么要离开。组织应该着重提供回答营销业务问题的能力，首先要确定需要衡量哪些指标，访问计算这些指标所需的数据，然后使营销对数据进行详细的分析。 　　埃夫森说：“人们需要确定一个明确的业务问题，首先要分析什么指标，最后，谈论如何得到数据。” 　　其实，bi数据分析系统运营也没有那么难，但是一些整体上的规划和细节问题都需要企业领导注意，才能更好地部署和运营好一款数据分析bi工具。

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关键词：数据分析 商业智能技术 商业智能bi 商业智能 BI工具

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