关于商业智能的最古老和最被误导的想法之一是它是一个美化的 分析报告工具。我们有多少次听到这个烦人的问题，“哦，你为什么不直接使用 Excel 呢？” 并不是要诋毁 Excel 的强大潜力，但它甚至完全不同。 关于商业智能的最古老和最被误导的想法之一是它是一个美化的 分析报告工具。我们有多少次听到这个烦人的问题，“哦，你为什么不直接使用 Excel 呢？” 并不是要诋毁 Excel 的强大潜力，但它甚至完全不同。 更多阅读 汽车行业的人工智能 人工智能正在永远改变汽车行业 中小企业使用人工智能驱动的财务软件来提高效率 经济高效地开发 AI 软件的关键策略 人工智能正在推动全渠道营销的巨大变化 借助 AI 最大限度地减少企业主的税收减免 我们这些 BI 行业的人已经提出了我们的理由，并且知道 BI 不仅仅是以“性感”的方式报告。我们几乎把纠正这种误解的各个方面并展示出色的 BI 实施的全部价值作为我们的兼职工作。
本文应该开始帮助
您对抗 BI 被简单地降级为“报告工具”的概括。下面概述的要点将展示 BI 如何超越一个类别并在任何组织中产生深刻的变化，提供一种持续改进的工具来提高 数据质量，最大限度地发挥 ERP 源的潜力并推动信息自给自足。 #1。优先考虑并提高数据质量 在几乎所有的 BI 实施之后，组织很快就会 Whatsapp 手机号码列表 意识到他们的 BI 分析几乎无法与旧的相提并论。鉴于某些源系统的复杂性，这几乎是不可能避免的。然后他们打开他们的仪表板，发现数据质量是一个真正的问题，因为他们期望的漂亮仪表板看起来并不那么迷人或有用。 这表明，由于数据质量差，人们通常会在从源系统导出信息时做大量额外工作。这将不允许他们生成所需的分析，并且大多数时候他们被迫手动清理/转换/同源/整合/补充数据。我相信你们中的许多人都遇到过这种情况，并且知道在某些情况下，这种清理和验证过程需要数周甚至数月的时间。
为了解决这些问题
指导我们做 一些改变。这不仅有助于清理数据，还为组织提供了一种对其未来数据输入负责的文化。 尽管 BI 本身并不意味着是一个全面的数据质量解决方案，但它为我们提供了某些工具，可以提高数据“清洁度”的感觉。空白的客户属性、错误或缺失的关系和成员、空键或缺失键、表和列分析以及 电话号码 LT 重复键检测都是 BI 可以帮助您暴露数据质量问题并让您尝试修复的许多方法的示例他们。 图片 1.1 例如，在图 1.1 中，我们看到在注册客户时未验证性别，因此我们需要更新现有客户详细信息并确保所有新客户信息完整，以便进行性别和销售分析。和其他源系统的改进 一旦组织开始使用 BI，他们的信息需求就会开始增长，并且他们开始释放向业务用户提供准确数据以做出更明智决策的潜力。 在许多情况下，他们注意到现有的 ERP 解决方案是在运营重点而非 战略重点下实施的，现在回想起来感觉相对不完整。
