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随着新一代信息技术的发展 , 数字化已经成为连接世界的桥梁 , 而数据则是支撑桥梁的基石 。 在世界经济增长放缓的今天 , 数字化带来的数字化经济开始被企业所追捧 , 也正是为寻求发展 , 国企、央企、中大型企业及其它嗅觉灵敏的企业纷纷开启了数字化转型的脚步 。
商业智能BI概述 - 派可数据
在企业数字化转型的过程中 , 发挥着巨大作用的商业智能BI也在不断提高着市场份额 , 已经成为了商业世界里的宠儿 , 在数字化程度越来越高的未来 , 很多人预测BI会有不同形态 , 也会有不同侧重点 , 以此来占领不同差异市场 。
AI+BI1、现状
在BI的未来形态汇总 , AI+BI可以说是优势互补最明显的一种组合 。 市场已经证明了BI在实际工作中对企业有很大帮助 , 其中使用次数最多的就是可视化分析 , 或者换个说法就是通过可视化分析 , 辅助管理人员进行决策 。
数据分析是有门槛的 , 虽然BI已经简化了取数的操作 , 将不同数据进行了维度指标的划分 , 并且只需通过简单的拖拉拽就能将图表制作成可视化报表 。 这些功能结构上的优化已经很大程度上简化了操作流程 , 降低了分析门槛 , 让很多业务、技术及管理人员都能进行简单的可视化分析 。
可视化大屏 - 派可数据
在进行实际分析工作时 , 处理一些复杂的可视化报表时 , 还是需要分析人员掌握统计分析方法 , 了解业务指标、熟悉企业行业、明白业务流程等一系列前置条件 , 这就将分析限制在数据分析人才中 , 其他业务和管理人员只能进行简单的分析 , 无法百分百自助 。
目前 , 这一点只能靠企业培养或招聘一些数据分析人才 , 将复杂的分析任务交给他们来制作 。 这样可视化报表中展现的信息才是高质量的 , 可以被管理人员直接利用的决策信息 。
2、未来
为了解决这一问题 , 很多人都注意到了快速崛起的AI 。 随着新一代信息技术的应用 , 已经有越来越多的企业为AI建立起了学习模型 , 通过海量数据让AI快速进行自主学习 , 不断提升拥有的能力 。
AI人工智能
如果把AI的学习模型设置为商业领域 , 让它快速掌握商业上的规则和行业业务上的知识 , 通过这种学习能力 , AI就有可能根据BI提供的数据和信息自动输出预测和判断 。
这样一来 , 企业业务和管理人员不再需要等待分析人员手动进行分析 , 只把那些异常复杂且AI无法处理的分析交给分析人员 , 这样就能极大的提升分析效率 , 提升业务和管理人员的执行效率 , 加快企业业务的流转速度 。
语音助手+BI1、现状
BI通过数据仓库及指标管理等功能模块 , 为分析人员进行可视化分析简化了操作 , 省去了IT人员帮助分析人员进行复杂取数操作的步骤 。
在这种流程下 , 分析人员可以通过拖拉拽的形式 , 较为简单的制作可视化报表 , 利用丰富的图表、自定义配色、图表之间联动、业务图表钻取挖掘等功能制作出美观、漂亮的可视化图表 。
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