医药行业的特殊性给医药行业BI商业智能建设带来了极大的挑战 , 商业智能BI规划人员在部署商业智能BI进行前 , 需要熟悉医药行业业务流程 , 了解相关指标术语 , 像CRO、CMO、CSO等 , 需要明白指的是什么 , 只有摸清医药行业 , 才能成功建设医药行业BI商业智能 。
产品功能
数据连接:连接业务系统数据 , 便于在BI平台统一管理和取数 。
数据处理:对接入原始数据读取、转化、建模等操作 , 构建方便业务主题分析的数据集 。
可视化分析:提供可视化面板、拖拽式操作制作图表、报告等 , 让用户进行自助式数据分析 。
多维交互分析:提供上卷下钻、联动跳转等功能 , 让用户对数据进行多维剖析进而发现问题 。
数据应用分发:将数据分析结果和思路制作成报告、数据门户、领导驾驶舱等 , 通过不同数据应用的分发共享 , 以达到协作、汇报等目的 。
BI在企业中的作用
数据是企业的重要资产 , 也是企业商业智能BI的核心要求 。 通常 , 企业的数据存在于各部门的业务信息系统数据库中 , 这些数据库相互隔离 , 难以互通 , 并且因为业务流程的复杂性、员工的差异性等 , 如果没有形成规范的数据培养机制 , 其本身数据质量也很一般 。
商业智能BI作为数据类技术解决方案 , 数据管理、数据治理、数据优化培养的功能模块自然存在 。 通过商业智能BI数据仓库 , 企业可以将打通各部门系统数据库 , 经过ETL处理数据后 , 建立分类分级制度 , 并通过指标、标签划分数据属性 , 建立数据字典 , 让企业拥有高质量的数据 , 高价值的数据资产 。
此外 , 想要让企业的数据真正流通起来 , 持续进行优化 , 保持高质量的数据基础 , 需要商业智能BI通过闭环的业务流程进行数据的培养 。 这个过程就是增强的商业智能BI数据可视化分析 , 通过数据可视化分析 , 企业可以为企业不同层级员工提供销售分析、市场分析、核心KPI分析等 , 让数据才业务层面发挥作用 , 为业务发展、管理决策提供信息支撑 , 并通过数据流通持续提高数据质量和数据资产的价值化 。
功能结构
BI系统在设计上除了要遵循企业架构、业务架构外 , 主要依据是数据架构 , 也就是数据在系统内流转的思路 。 从“数据连接—数据准备—可视化分析—数据应用分发” , 通过一系列组件实现数据建模和可视化等功能 。
数据连接模块
需要支持连接多种数据源 , 如关系型数据库MySQL、Oracle , 通过 JDBC 的方式直接连接数据库 。
数据准备模块
通常数据分组分包、可视化ETL等功能 , 主要是将连接到BI系统的数据进行整合、建模 。 将数据源内的原始工作表 , 按需取数放入数据包中 , 在可视化ETL中将工作表行列转化、合并、过滤等操作 , 加工成业务分析所需要的工作表 。
仪表板模块
仪表板模块是业务人员使用频率较高的模块 , 通常具有可视化分析、多维交互分析、可视化编排等功能 。 它主要是将数据字段映射到可视化图形 , 同时提供多维交互分析 , 最终呈现可视化结果 。
可视化分析主要是将工作表数据字段通过拖拽操作映射到图表维度、指标上 , 从而绘制出各类图表 , 常见的图表类型有趋势类、占比类、分布类、空间类、关系类等 。
多维交互分析(也是OLAP分析) , 是通过上卷、下钻、旋转、切片/切块等操作对数据进行多维度分析 。
可视化编排是将分析图表、页面组件等进行布局美化 , 让数据可视化结果更加清晰美观 , 同时具有更多的页面组件增加分析能力 。
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