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分析引导决策,智能BI到底长啥样?

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导读:过去,每个月底,许多公司都会出现一群易怒和狂躁的人,他们被亲切地称为“表哥”。他们重复了那些日子里整理财务报表的枯燥工作。将发票数据从企业资源规划财务模块下载到电子表

过去,每个月底,许多公司都会出现一群易怒和狂躁的人,他们被亲切地称为“表哥”。他们重复了那些日子里整理财务报表的枯燥工作。将发票数据从企业资源规划财务模块下载到电子表格中,将客户数据从客户关系管理系统下载到电子表格中,将上述N张表格与虚拟表和汇总表连接起来,然后等待电子表格静默计算几十分钟甚至几个小时,如果中途崩溃,再次重复;如果通关成功,它会将生成的数据透视图截图,复制粘贴到PPT中,稍加美化后发送给老板。然而,随着业务的快速发展,越来越多的业务部门需要从海量数据中获取期望的分析结果来指导销售和生产。所以“表弟”每天需要整理更多的表格。面对繁琐的数据处理和合并、快速的数据引擎性能、枯燥的数据分析等过程,表哥的心实际上崩溃了,她的脾气变得越来越暴躁。她总是喊两次,“为什么她又倒下了?”

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传统商业智能,“表亲”的痛苦

对于许多金融从业者来说,财务报表一直是一个恶魔般的存在。在文章的开头,我们可以看到在早期的商业智能应用中,无数表亲的痛苦和无助。

首先,传统商业智能需要导入固定的表格样本,由专业技术分析师进行分析并定期报告。业务部门只能请求、下载和重新分析。其次,传统的商业智能表样本复杂,没有自动的数据关联。分析结果强调可视化。第三,传统的商业智能使用关系数据库,它面对的是结构化数据。通常,它使用SQL语言进行查询。对于大型数据表分析,查询效率低,时间长。最后但并非最不重要的是,传统的商业智能图表设计是为实施者设计的,他们都向信息技术部门提出数据或分析要求,这些要求由技术人员来实现,解决问题可能需要很长时间。

然而,面对快速变化的市场需求和日益激烈的竞争节奏,企业越来越依赖于对业务流程的数据分析来指导其日常运营和生产。如果数据或分析需求仍然以传统的商业智能方式向信息技术部门提出并由技术人员实现,问题解决时间可能会延长到几周甚至几个月,而最佳窗口期早已错过。对于业务人员来说,不断增长的分析需求也给信息技术人员带来了越来越大的业务处理压力。如果我们完全依赖传统的商业智能,分析所需的时间和过程将越来越长,这不能满足需求。对于企业来说,我们必须在日益复杂的业务分析需求和对业务分析的快速响应之间找到新的平衡。

此外,我们还必须考虑到,在新的市场竞争中,如果数据分析结果是可视化的,我们就不应该深入数据背后的问题和原因,并试图解决它们。这对企业的数字化转型和产业智能化升级仍然意义不大。因此,企业对商业智能的应用需求还必须包括对数据结果背后问题原因的分析和探索,并在此基础上不断优化企业的管理和运营流程。

“表哥”的痛苦也是很明白的

近年来,随着企业数字化转型和产业智能化升级的不断推进,企业中的业务数据也开始快速增长,这使得大数据分析和商务智能等产品引起了企业的关注,特别是融合了人工智能、跨云和多源数据集成等技术能力,以及高度易用和自助式的商务智能产品,使商务人员可以在没有IT支持的情况下轻松使用这些产品,无论是在会议室还是在工厂车间。凭借人工智能的精确和快速,以及人类的主观能动性和创造能力,“表哥”在工作中曾经遇到过很多困难。

在中国主流智能商务产品中,能够集成这些技术的最典型的产品也是设计几套。其四大核心技术:关联引擎、内存技术、增强智能和嵌入式分析实现了从数据准备到自助分析的全过程。

目前,大多数商业智能产品都是基于旧技术,如关系数据库和查询。然而,关系数据库和SQL查询不是为现代分析而设计的。虽然SQL需要从许多来源提取数据,但是大多数分析工具都依赖于SQL和基于查询的方法作为其建模数据和支持交互性的基础结构。这是一个重大缺陷。因此,对某些数据子集的线性探索和分析是有限的,并且必须通过使用SQL连接将数据源收集在一起,并且必须预先假设用户会遇到什么样的问题,并且所有其他数据都将被遗忘。如果用户想根据他们的发现转移他们的分析,他们可能必须重新构建复杂的查询,这通常意味着返回到更有经验的数据专家那里,我们称之为“询问、等待、回答周期”,并且每种新类型的问题都有一个等待期。

还认为几个相关引擎可以连接到几乎任何数据源,包括基于文件的源、特定于应用程序的源和大型数据源。没有必要完全建模或提前汇总数据。观看几个自助数据准备工具,为复杂场景提供强大的数据集成脚本。这些数据准备功能有助于暴露数据区域和潜在的问题业务,并且可以在没有外部工具或数据仓库的情况下创造价值。

此外,用户可以从所有可视化、图表、图形和其他对象中进行选择,并可以使用全局搜索来表示数据、关联和分析。因为引擎是动态计算分析,而不是预先聚合数据,所以用户可以将他们的想法转换成新的想法或数据集,并在任何细节层次上提出他们想要的任何问题,而不受预定义查询或层次结构的限制。

为了使数据分析更快,还考虑了几组数据可以尽可能多地在内存中运行,并且可以在几秒钟内生成复杂的分析结果。并且由观察单元存储在存储器中的数据也将被压缩。大大缩短项目实施周期,降低成本和项目风险。

随着人工智能、机器学习等技术的发展,在商业实践中,人工智能和商业智能呈现出越来越明显的融合趋势,并被应用到销售预测和决策游戏等更复杂的数据应用中。

与传统的商业智能应用相比,通过深度学习进行数据挖掘似乎有很大的不同。前者关注结构化数据,往往将数据可视化作为直接结果,而后者关注非结构化数据,不一定产生可视化结果。它们有不同的特点,并有不同的业务需求。基于关系索引技术,观察平台自动发现并突出用户需要探索的洞察力,这映射了数据中的所有关系。称为增强智能+联合索引。通过深度学习对海量的非结构化数据进行预处理,并通过商业智能应用程序以更容易理解的方式呈现数据,为企业决策提供支持。

基于不断增长的人工智能集成能力和对非结构化数据的处理,该观察站将分析扩展到制造工厂的物联网和边缘设备,收集数据并进行分析,并提供运营的可视性。

全文摘要

借助关联引擎和智能增强等核心技术,多套自助商务智能已经提升到一个新的水平,包括自助可视化、导向分析应用和仪表板、嵌入式分析和报告等。这是一个为中国企业精心定制的本地化、敏捷和可嵌入的商业智能平台。

在接下来的文章中,我们将对四大核心技术之一的“关联引擎”进行分析和探讨,深入了解关联引擎技术是如何实现完整的信息视图,收集多源异构数据,探索无边界动态计算分析,突出关联,引领中国智能商务产业的发展方向。


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本文作者2020-9-4 12:00 PM
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