BI工具如何選型，知道這幾點避免少踩坑

BI工具這個詞彙近幾年來頻繁出現，相信你們對BI工具的含義並不陌生。但許多企業在尋找商業智能解決方案（BI）時，對實際的需求和目的並非很明確，所以對BI工具的選型可能會出現誤差，今天小編給你們介紹一下在選擇智能解決方案時應該注意的問題。

咱們先從最基礎的開始瞭解，首先什麼是數據可視化？數據可視化是經過將數據轉換成可視化的展現來幫助人們更直觀地理解趨勢、變化、業務洞察等的過程。表現形式有不少種，好比餅圖、柱形圖、折線圖、雷達圖、氣泡圖等。雖然全部人都但願數據能夠很便捷的進行可視化，可是僅僅從公司平臺上得到的數據是很難得到真正的數據洞察的。在企業需求方面，數據分析和可視化展現這兩種需求區別仍是很大的。可視化雖然很重要，但不能僅僅是商業智能軟件的惟一組成部分。

1、數據背後是大量的準備工做

雖然儀表盤看起來很簡單，但大多數用戶就會想固然的覺得，分析報告中用到的數據的整理、數據清洗等工做會在系統後臺自動處理。實際上，若是數據質量很低或者數據分散在各個平臺上，咱們是須要花費大量的甚至達到80%的時間在數據處理上，數據的處理和整合僅僅是數據分析的開始。

爲了進行有效的分析，咱們須要將全部數據放在同一個數據庫中，以得到更加全面的數據洞察，並且還但願數據能夠進行修改和實時更新，然而從目前的商業環境來看，這並非件容易的事情。因爲公司的數據都分散在不一樣的地方，數據源有本地文件、CRM平臺、銷售平臺等等，來源不一樣，業務形態不一樣，勢必會致使數據的時效性和正確性。

若是分析工具缺乏後端的數據自動更新和清洗的過程，人們將花費不少的時間來處理數據，生成數據報告，每當數據有變動時，您將會重複以上動做，因此BI工具具有數據清洗以及數據準備的能力，將會對後續的數據分析起到很大的做用。

2、實時更新和共同協做才能減小錯誤

對企業有用的BI工具必須具有數據實時更新的功能。而部分BI工具一般的這種更新都是由企業的IT部門或某個部門來操做，沒法與數據的真正使用者進行實時的協做，溝通滯後，致使數據信息的不對稱，使用數據的用戶越多，致使的錯誤也就越大。

BI工具應該具備多人協做功能，並且能夠隨時更改數據。經過端到端的解決方案，將分散的數據集中到一個數據庫中的好處是，數據能夠任何方式進行處理，任何一個用戶查詢到的數據都是最新版本的。

3、自動計算很重要，省時省力

一旦把全部數據都放在一個地方，數據分析就會涉及到一系列複雜的數據運算。使用Excel能夠知足部分的運算需求，但每次運算前都要作不少的準備工做，若是要進行更深刻的分析的話，就要同時計算多個公式。BI工具專一於報告中數據的展現的同時也應該注重分析數據，內置豐富的計算函數供用戶選擇，後臺智能計算，將會大大提供用戶體驗感。

4、炫酷的報告不是分析的最終目的

像其餘技術的商業發展同樣，數據分析和可視化正在跳出屏幕的限制，與新興技術配合使用。以NLP（天然語言處理）爲例。當您跟擁有NLP的機器人進行互動時，即便是第一次聽到您的聲音，它也能很好的理解您的問題而且給您答案。若是在微信或者facebook中設置這種聊天機器人，您會不會跟他們聊天呢？這可能聽起來天方夜譚，也許將來就會實現！

若是您須要的僅僅是一份漂亮的分析報告，可能不少BI工具均可以知足您，若是您須要進行復雜的數據分析時，那麼就須要進行更多的評估，不要由於美麗的外表而忽略了數據可視化的真正目的，清楚的認識到這一點，對企業來講相當重要。

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