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自助化数据分析如何规划与建设

[日期:2017-04-12] 来源:  作者: [字体: ]

上篇文章Smartbi分享了对“自助”的深入理解,总结为一张生动形象的图片

根据这张自助餐厅示意图,以及上篇对五方面工作的解读,我们不难总结自助化数据分析平台包含的要素:

1、人:

a)    各业务部门用户,他们是否适应这样的就餐方式?

b)    科技部门的工程师,如果不做报表会感到茫然么?

c)      随时随地的使用方式,有疑问找谁帮忙?

2、数据

a)    数据质量的问题,谁应该负责解决?

b)    自助意味着“开放”,那么数据安全如何管控?

c)      数据既然开放,如何才能被用户找到?

3、工具

a)    用户想获得Excel一样的灵活格式能力,怎么办?

b)    用户想达到Echarts一样的可视化展现,怎么办?

c)      用户想让Word分析报告中的图、表、数据自动生成,怎么办?

d)    …..

银行推行自助分析第一个要素是“人”,因为自助分析是一种管理革新,对业务部门也好,对科技部门也好,都是“改变”,而企业中的改变,一般情况下只有20%的人会支持,更多的40%会明确反对。所以必须由行领导主抓才有可能取得成功!第二个要素是“数据”,毕竟巧妇难为无米之炊,而在虚拟的数据世界里,如何能定位自己的需求——维度和指标字段,是摆在用户面前的首个问题!第三个要素才是“工具”,如何制作报表、如何分析、如何呈现、如何发布,用户的需求永远不可能是单一的,否则这个行业早就被某个“概念领导者”一统江湖了。

面对交融所有人、所有数据和所有功能需求的系统工程,“单一BI软件”怎么可能搞定?

如何规划建设自助分析

Smartbi根据多年的银行领域实践,以及对民生银行阿拉丁全程支持服务经验,总结如下:

1.      首先明确自助数据分析需要“云平台”

自助分析作为全新的数据运营模式,已经被全球用户广泛接受,实践中也发现业务人员一旦掌握数据分析的技能,哪怕只是简单的汇总统计,都能触发业务灵感,从而带来收益!因此提到战略高度的“平台”,才能获得最坚定的支持,取得成功。

另外,自助分析形成一种操作习惯,可以将所有的数据仓库、数据集市、大数据系统封装在其下方,也可以为不同的项目提供数据分析访问支撑!减少重复建设

自助分析方式带来的很大的技术挑战是性能,谁也无法预料业务人员会提交一个什么样的“查询SQL”到数据平台上面。因此在负载均衡、性能规划等方面,云平台都可以统一进行资源设计。

2.      其次分“三个阶段”获得创新效果

企业信息化中从来没有一蹴而就的事情,更不可能购买一个成熟软件就OK。自助分析的建设至少要分为3个阶段,或者说需要一定的时间才能进入最佳的运行状态。

注:如果对其中理念感兴趣,请关注Smartbi公众号,未来可观看产品经理的分享视屏!

3.      最后按“五大模块”丰富平台功能

根据前文提出的问题,也参考行业里的成功案例,自助分析平台至少需要5个功能:

n  通过数据快查,让使用者快速了解数据、定位数据、确认数据;

n  掌握分析工具,查询数据、分析数据,完成报表&报告等制作;

n  发布数据分析成果进行共享;

n  借助内容管理的功能,对经典的案例进行评选,放大共享,促进数据生态化;

n  通过在线答疑、在线文档、视频等方式,第一时间解决使用者的问题;

Smartbi Eagle助您一臂之力

众所周知,Smartbi已经在银行业坚持15年产品研发和定制服务,积累的功能特性非常适合作为自助分析平台的核心工具,比如清单数据查询、数据透视分析等等。

Smartbi Eagle正是以这些功能为核心工具、专为银行业客户整合开发的平台型软件,包括了前文“数据快查”、“典型案例”和“数据答疑”等服务功能。如果你想了解Smartbi Eagle的细节功能和背后理念,请与我们联系,或者关注公众号,产品经理即刻为你揭开她的面纱,敬请期待

 

 





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