企業(yè)遇到的問題

***、數(shù)據(jù)的處理

數(shù)據(jù)的處理，是商業(yè)智能最為重要的組成部分之一，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的有效性對于商業(yè)智能所能夠進(jìn)行分析的結(jié)果，有著非常重要的和直接的影響，這樣的影響對于企業(yè)來說，很容易導(dǎo)致企業(yè)在進(jìn)行決策的過程中出現(xiàn)偏差。所以，對于數(shù)據(jù)的處理工作就顯得尤為重要。

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第二、人才稀缺

分析師，是一個(gè)新的崗位，很多學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)學(xué)的同學(xué)一心研究技術(shù)，模型優(yōu)化，效率代碼不懂運(yùn)營。而懂運(yùn)營的人員，有不懂分析方法和建模。或者是沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫人員。

第三、模型的搭建

商業(yè)智能最為關(guān)鍵的一個(gè)重點(diǎn)問題就是模型的搭建問題，模型的搭建往往決定著商業(yè)智能所能夠進(jìn)行運(yùn)作是否高效***的基礎(chǔ)，所以，無論是昂貴的知識產(chǎn)權(quán)還是寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對于商業(yè)智能的模型搭建都起著絕對重要的影響。所以，對于商業(yè)智能的模型搭建問題，我國目前的商業(yè)智能還處于發(fā)展階段，還需要不斷的完善。

第四、數(shù)據(jù)安全性

沒有專業(yè)的安全工程師，或者是數(shù)據(jù)倉庫等為這個(gè)數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)任。二對于數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)任的分析師，又不懂技術(shù)。

第五、企業(yè)局限性

企業(yè)對于數(shù)據(jù)的重視停留在口頭上，讓他們投入時(shí)間，投入精力去還是很猶豫。運(yùn)用的人首先不是找自己的原因，而是問哦，你的數(shù)據(jù)是不是有問題?不愿意投入錢 ，就不會給相應(yīng)崗位提供薪資，找不到相應(yīng)的人才。

第六、展現(xiàn)的方式

良好的展現(xiàn)方式，是商業(yè)智能所能夠進(jìn)行運(yùn)作的最終結(jié)果問題，無論是通過不同的圖表來進(jìn)行展示，還是使用儀表盤，所呈現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)結(jié)果都是經(jīng)過多重計(jì)算所的出來的結(jié)論，展現(xiàn)方式的簡潔清晰，是保證其有效的基礎(chǔ)。

第七、BI運(yùn)用斷層

開發(fā)人員懂技術(shù)，花了很多功夫，做了一個(gè)難度很大的系統(tǒng)。而運(yùn)營人員覺得沒有價(jià)值或者價(jià)值不大，他們只需要用一些簡單的報(bào)表而已。如果花了很多錢去買一個(gè)系統(tǒng)，往往***就成了一個(gè)簡單的報(bào)表系統(tǒng)，后期還是需要導(dǎo)出來做二次分析。

基本分析方法

• 小數(shù)據(jù)分析方法：細(xì)分、趨勢、轉(zhuǎn)化
• 大數(shù)據(jù)分析 方法 ：整合、預(yù)測(預(yù)警，挖掘，決策)、關(guān)聯(lián)
• 數(shù)據(jù)整合方法：線下數(shù)據(jù)、線上數(shù)據(jù)、不同渠道的數(shù)據(jù)，app，網(wǎng)店、渠道

• 媒體渠道：線下媒體、線上媒體、人工推廣、應(yīng)用商店

做分析也需要考慮公司和運(yùn)營層面的的東西，不要僅僅站在數(shù)據(jù)和分析師的層面做分析，需要多和同事溝通。不要指責(zé)同事，人家這么做肯定是有他的道理的。術(shù)業(yè)有專攻，他們有自己的能力方面。

所以在日常的數(shù)據(jù)處理過程中，商業(yè)智能不僅要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和清晰，對于各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)所表達(dá)的信息內(nèi)容也要進(jìn)行整齊的劃分，以保證其具有一致性。而在不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，所存在的信息鏈條有所不同，邏輯性也會有一些差別，所以，商業(yè)智能的基礎(chǔ)內(nèi)容，就是對這些繁雜的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行更為妥善的處理。

遇到問題解決方法：

1. 在搭建BI系統(tǒng)之前，需要和相關(guān)的同事溝通好，避免重復(fù)勞動。
2. 在日常的數(shù)據(jù)處理過程中，商業(yè)智能要注意對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和清晰。
3. 對于各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)所表達(dá)的信息內(nèi)容也要進(jìn)行整齊的劃分，以保證其具有一致性。
4. 在不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，所存在的信息鏈條有所不同，邏輯性也會有一些差別，所以，商業(yè)智能的基礎(chǔ)內(nèi)容，就是對這些繁雜的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行更為妥善的處理。
5. 分析師我覺得也是一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，做客戶滿意喜歡的產(chǎn)品。人家喜歡就好，不喜歡就很難混。
6. 不要輕易下結(jié)論，憑經(jīng)驗(yàn)。對于有些需要市場調(diào)研才可以得到的結(jié)論，對于需要數(shù)據(jù)分析才可以得到的結(jié)論，才給參考性。

通過這些內(nèi)容的介紹，相信大家對于商業(yè)智能在企業(yè)的經(jīng)營過程中，所存在的重點(diǎn)問題就會有了一定的認(rèn)識和了解。如果不同觀點(diǎn)或更好的見解，歡迎聯(lián)系我們，大家一起商討，共同進(jìn)步!