商业智能实现商业与技术联姻
企业的管理层需要数据，但是真正可以获得的有价值的数据是多少，在哪里，是很多企业头痛的地方，我们可是使用商业智能来收集数据，保证企业可以及时的得到日常决策需要的数据。
现实中的企业，很多因为对收集到的数据缺乏信息或者是因为获取的难度比较大，没有办法获得企业想要的信息，就不能将这些已经存在企业内部的信息来帮助企业改进绩效，所以很多业务经理将这些问题归结到企业使用的管理软件上或者设备上，但是其实很多都不是IT系统的问题，商业智能能不能成功，是需要企业之间的通力合作，在，才能保证获取的数据质量的一致性，很多时候业务的管理者很重要，在数据的收集上都会起到主导型的作用。
企业需要制定统一的衡量标准、数据质量的标准，团队的成员在业务或者技术上都要达到一定的程度，企业内部的高层也要有支持，否则商业智能的体系的实施不能得到很广泛的支持。
企业实施商业智能还有一个重要的阶段就是商业智能的战略安排要和公司管理层要像话匹配，这样才能提供商业智能的具体支持的做法，管理阶层拟定一个与绩效管理项目一致的系统化的方案，从已经部署好的数据分析软件商业智能系统中获得最好的收益的方法。管理层需要了解企业应用商业技术需要达到什么样的效果，BI技术要处于什么样的成熟度上，纵观市场上的企业，很多都是处于关注期或者前期的战术起，真正达到程度商业应用的企业还比较少。
只有克服成熟度的问题，企业在商业智能的应用上才能买上更高的一个阶层，企业需要面对的问题很多，不仅仅是一个企业的成熟度的估量，在企业内部，可能不同部门之间的成熟度也会不一样，想要实现数据分析商业和技术的统一性，需要做的事情还有很多，制定商业智能实施的规划，实施BI需要遵守的标准，对终端用户的培训以及规范数据收集的范围等等。
企业的目标会随着经营的过程中不断的变化，企业根据公司业务的变化，人员等也要进行不断的调整，当然商业智能的应用也要不断的调整。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23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 ...
2024-11-22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 ...
2024-11-22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 ...
2024-11-22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： ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别： 定义和目标： 数据开发：数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22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 ...
2024-11-22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： ...
2024-11-22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： ...
2024-11-22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 ...
2024-11-22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 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas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 ...
2024-11-22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 ...
2024-11-21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 ...
2024-11-21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 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程，它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展，随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长，企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术，每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法： 对比分析法：通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级，以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域，吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言，在选择成为一名数据分析师时，行业选择至关 ...
2024-11-21
