企业数字化过程中数据仓库与商业智能的目标

当前环境下,各领域企业通过数字化相关的一切技术,以数据为基础、以用户为核心,创建一种新的,或对现有商业模式进行重塑就是数字化转型。这种数字化转型给企业带来的效果就像是一次重构,会对企业的业务流程、思维文化、组织建设、管理方式和经营理念等一切原有的东西进行改变。

只要企业能够持续坚持数字化转型的路径,就能通过新一代的数字化技术为企业发展赋能,不仅可以提高企业的运转效率,提高洞察决策的精准度,还能很大基础上降低原有的成本,发挥数据价值,为企业带来更多收益。

在《数据仓库的工具箱》一书中,业务系统管理转换为业务需求:

企业数字化过程中数据仓库与商业智能的目标_第1张图片

DW/BI 系统要能方便地存取信息。DW/BI系统的内容必须是易于理解的。对业务用户来说,数据需要有直观性。直观性不能仅针对开发人员。数据结构与标识必须符合业务用户的思维过程和词汇。业务用户能以各种形式分割和合并分析数据。

访问数据的商业智能工具和应用要简单易用,同时能够在较短的时间内速将查询结果返回给用户。可以将上述这些需求描述为:简单、快捷。

DW/BI 系统必须以一致的形式展现信息。DW/BI系统的数据必须是可信的。精心组织不同来源的数据,实现数据清洗,确保质量,只有在数据真正适合用户的需要时发布。一致性也意味着表示DW/BI系统内容的公共标识和定义,可在不同数据源共用。如果两个关于性能度量的参数具有同样的名称,则它们一定是指同一个事情(同名同意性)。反之,如果两个度量参数被用于表示不同的事情,则它们应该具有不同的标记(异意异名性)。

企业数字化过程中数据仓库与商业智能的目标_第2张图片

DW/BI 系统必须能够适应变化。用户需求、业务环境、数据及技术都容易产生变化。设计DW/BI系统时要考虑使其能够方便地处理无法避免的变化,以便在变化发生时仍能处理现有的数据和应用。当业务问题发生变化或新数据增加到数据仓库中时,已经存在的数据和应用不应该被改变或破坏。最后,如果必须修改DW/BI系统中的描述性数据,要能以适当的方式描述变化,并使这些变化对用户来说是透明的。

DW/BI 系统必须能够及时展现信息。由于DW/BI系统主要用于操作型决策,原始数据需要在几小时、几分钟或几秒钟内被转换成可用的信息。当没有多少时间可用于清洗或验证数据时,DW/BI团队和业务用户需要对发布数据意味着什么有现实的期望。

DW/BI 系统必须成为保护信息财富的安全堡垒。保存在数据仓库中的信息是组织的信息化财富。至少,数据仓库可能会包含有关将何种商品以什么样的价格卖给何种客户的信息,如果将这样的信息发送给错误的人,将给组织带来伤害。DW/BI必须能有效控制对组织中机密信息的访问。

DW/BI 系统必须成为提高决策制定能力的权威和可信的基础。数据仓库需要正确的信息以支持决策制定。DW/BI系统最重要的输出是基于分析证据所产生的决策。这些决策体现了数据仓库的影响和价值。早期用于表示DW/BI系统的称谓一一决策支持系统,仍可作为开展系统设计的最好描述。

DW/BI系统成功的标志是业务群体接受DW/BI系统。是否使用最佳组合产品或平台来构建您的体面的解决方案其实并不重要。如果业务群体不能接受DW/BI环境并积极使用它,就难言成功。对操作型系统来说,用户无法对其加以选择,只能使用新系统,而对DW/BI系统来说,与操作型系统不同的是,它是可选的。只有当DW/BI系统真正成为用于构建可付诸实现的信息的“简单快捷”的资源时,用户才会接受它。

企业数字化过程中数据仓库与商业智能的目标_第3张图片

尽管上述列表中的每一项都很重要,但我们认为最后两项至关重要。遗憾的是,通常这两项是最容易被忽略的。数据仓库和商业智能的成功需要更多的专业设计师、技术员、建模人员、数据库管理员。作为初涉DW/BI领域的您,一方面具有较好的信息技术基础,另一方面,对业务用户并不了解。您必须两方面兼顾,为适应DW/BI的独特需求,修改那些经过检验的技能。显然,需要一整套的技能,这些技能既包括数据库管理的技能,也包括商业分析师的技能,才能更好地适应DW/BI的商业盛筵。

企业选择数字化转型还有一个优势,虽然数字化转型已经成为了各行各业企业的共识,但因为发展时间过短,数字化转型相关的人才稀少,此时通过数字化转型培养人才能够极大程度上抢占先机,增加对于数字化、数据等的熟悉度。

当然这也就是为什么最近这段时间低代码、无代码平台火爆的原因,就是因为相关人才缺失,所以企业选择降低门槛,让企业原本的员工也能享受到数字化转型的能力,这也是一个行业企业的机会。

你可能感兴趣的:(数据仓库,数字化转型,商业智能,数据仓库,spark,大数据,商业智能BI,数据分析)