高级分析技术助力数据驱动型企业

日期: 2015-08-25 作者:Craig Stedman翻译:冯昀晖 来源:TechTarget中国 英文

2015年PacificNorthwest BI峰会本周末将在美国俄勒冈州格兰茨帕斯市举行。本年度大会将聚集一波咨询顾问和供应商共同讨论与商业智能、分析和数据管理有关的关键趋势和问题。Claudia Imhoff是与会者之一,她是智能解决方案公司的咨询总裁,也是BoulderBI Brain Trust公司的创始人。在本年度的大会上,Imhoff将发起关于如果给公司增加BI和分析应用采纳率的讨论。该主题与她去年在2014年峰会上接受TechTarget采访的内容有些类似,都是关于:通过利用高水平预测和规范的分析技术,创建更加数据驱动化的组织。

在访谈中,Imhoff举例说,基本的描述性分析包括简单的收入报表,盈利报表和其它关键绩效指标,这些都是最普遍的BI形式。但是,这也是“公司能推行的分析功能中价值最低的部分”。Imhoff表示,下一步是诊断分析,分析为什么很多事情总是劳而无功。

她说,另一方面公司可以使用预测分析工具预测未来,识别潜在客户是否会接受特定的营销活动。预测分析软件可以回答如果什么情况会发生什么的问题,可以帮助优化企业战略,评估可预测的业务结果是否值得投入。

Imhoff说,有很多问题会阻碍公司对高级分析技术的采纳。对于利用有效的分析流程带来业务利益,公司普遍缺乏内部教育:“我们需要在组织内部建立这种文化,理解我们的分析的需求。”她还说了另一个问题是,公司缺乏分析能力是因为长期缺乏数据科学家和其它分析技能专业人士。还有一个很古老但依然存在的问题是在技术采购中“本末倒置”,最终导致分析系统和工具不能很好地适应组织的业务需求。

Imhoff说,BI经理、分析人员和IT经理们还需要理解数据仓库不再是分析数据唯一有效的资源库,尤其现在有很多从存储传感器、社交网络和其它新数据来源获取到的大量数据库的情况。为支持大数据分析应用,她推荐采用可扩展的数据仓库架构,可以利用诸如Hadoop集群和NoSQL数据库系统这类技术整合传统企业数据仓库。她看到了设计良好的数据可视化应用,必须培养数据驱动型组织,尤其是在大数据环境下:“我们谈论的都是关于大量数据的事,你不能只是对着屏幕空谈,应该有数据可视化的工具。”

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