北京衡石科技技bi工具能提高企业的决策效率吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2024-02-05 11:45 标签： 衡石
随着企业数据呈指数级增长，据统计国外GDPR 执法罚款增加了 40%。而国内如火如荼的数字化转型加速开展。数据价值和数据保护成为重要课题，因此数据治理是数据驱动型企业的一项紧迫战略举措。到 2026 年，数据治理市场预估价值 52.8 亿美元，高于 2020 年的 18.1 亿美元。一 什么是数据治理框架要解释数据治理框架，我们必须首先定义数据治理。有了适当的框架，组织就可以将他们的数据转化为有价值的、强大的资产，可以用来满足或超越企业的目标和目的。至少，数据治理框架应为组织中的每个数据资产建立以下策略：（1）架构定义如何组织、检索和存储数据（2）使用指定哪些员工和第三方可以访问数据（3）隐私建立使用参数和限制，以最大程度地降低法律风险，确保消费者数据隐私并遵守法规（4）分类将数据分类为敏感度级别，例如内部与公开或分类与受限（5）标准建立标准以确保准确性、有效性和可靠性，以便数据可用于决策二 数据治理框架的 10 个核心要素人员、流程和技术必须保持一致，数据治理计划才能成功。创建正确的框架来执行该计划也很重要——并且需要专门的 IT 专业人员、业务部门领导和数据利益相关者之间的协作。以下是数据治理框架中应包含的内容。（1）数据战略创建数据战略是建立数据治理框架的关键第一步。数据战略是指组织围绕数据的高级操作标准和要求——通常反映组织内部的文化。例如，您会信任内部用户，还是会更加严格？您会收集尽可能多的数据，还是会更有针对性？（2）数据管理建立数据管理的关键流程对于每个数据治理框架都至关重要。典型程序涉及数据共享、数据质量监控和测试、数据问题跟踪等。（3）数据制度框架还为企业数据建立了数据治理制度。数据制度的示例包括内部和外部数据共享、法规遵从性、数据存储要求、数据质量等。（4）数据标准数据标准定义了确保符合数据策略的总体方法。数据标准的示例包括数据建模标准、命名和缩写标准、元数据管理等。数据标准最常见的场景是营销分类法——创建每个利益相关者都可以访问的营销数据（活动、资产、标签）的通用蓝图。（5）数据安全数据安全是指在整个生命周期内保护企业数据。该框架应详细说明确保数据免受网络攻击、未经授权的访问、数据泄露和盗窃的过程。它还应制定明确的行动计划，以应对所有潜在威胁。（6）数据质量低质量数据有什么问题？数据质量决定了数据集是否能满足其业务目的——因此，在设计数据治理框架时，确保高数据质量应该是首要任务。建立禁止手动输入、要求开放标准和限制数据访问的政策是很好的起点。这可能是数据治理框架中最重要的组成部分，因为糟糕的数据质量会扼杀的成功。（7）沟通协作数据治理是一项战略举措，需要企业范围内的努力。因此，制定计划以传达数据治理团队的行动和成就至关重要。明确定义目标、目的和工具，以促进对数据治理框架的热情支持和广泛采用。就像数据质量一样，围绕数据共享、沟通和协作的内部文化可以成就或破坏数据驱动的计划以及数据战略本身！这凸显了数据素养的重要性。（8）数据素养有时，要使数据治理取得成功，就需要进行重大的文化转变。这可以通过教育或促进数据素养来实现。优先考虑数据民主化或确保所有用户都可以访问、理解和利用数据是教育过程的一部分。受过教育的用户可以做出更好的决策，最大限度地提高企业数据的价值。（9）关键绩效指标数据治理计划需要对人员和资金进行协同投资，因此建立 KPI 来衡量其业务影响至关重要。此外，KPI 应该是可衡量的，并且随着时间的推移始终如一地跟踪，以便为利益相关者提供准确的投资回报 (ROI)。（10）技术为独特需求选择数据治理工具对于组织的数据治理策略至关重要。市场上的解决方案和集成数据平台提供了广泛的功能，因此需要明确企业的需求。大多数数据治理软件平台都提供基本要素，例如创建业务术语表、基于规则的工作流和自动化。此外，许多提供各种数据功能，包括数据发现、管理、清理和集成。三 为什么需要数据治理框架利用、存储和解释数据的能力已将信息转化为宝贵的资产，使组织能够在全球商业环境中变得更加敏捷和更具竞争力。然而，这种能力伴随着巨大的责任——确保存储的数据受到保护。尽管法律法规提高了整体数据的安全性和合规性，但暴露消费者个人信息的违规行为继续成为每日新闻。这促使公司采取额外的战略措施来保护他们的数据。通过实施数据治理计划，企业可以提高安全性并实现其他有价值的业务收益。以下是有效数据治理的主要好处：1.更好的决策支持确保整个组织的数据一致且高质量，从而灌输信心并产生更好的洞察力以支持决策制定。2.降低风险促进合规性，降低可能威胁企业寿命和数据安全的风险。3.改进的可扩展性无论数据量如何呈指数级增长，都能实现无缝增长。4.提高效率为数据战略和管理建立透明的流程和策略，使企业及其 IT 部门更加敏捷和可扩展。5.降低成本集中控制数据，降低与分散或孤立的数据管理相关的成本。6.加强协作通过在整个组织内提供一致、准确的数据来促进协作文化。四 哪些业务最能从数据治理中受益当然，执行良好、全面的数据治理政策会使整个企业受益。但它们也为业务的功能领域提供了特定的好处。财务：高质量、及时的数据为股东提供准确的财务报告。营销运营：客户数据、参与率、潜在客户指标和其他关键营销数据治理指标支持并为销售和营销策略提供信息。法律：政策和程序可确保合规性和消费者隐私，降低风险并保护业务。效率：治理工具和流程可实现自动化并提高运营效率。领导力：一致、准确、高质量的数据提供监督，为战略提供信息，并发现潜在的市场机会。客户支持：准确、完整和集中的数据使客户服务代表能够以更少的接触点快速解决问题和疑虑。五 三种数据治理运营模式在设计数据治理计划时，需要考虑哪种运营模式最适合业务规模和架构。模型应详细说明操作指南、建立监督并为数据所有权和决策提供基础设施。组织需要评估三种基本模型：集中式、分散式和混合式。1.集中式在集中式数据治理模型中，通常会指定一个人作为数据治理负责人，负责制定决策并为项目提供指导。在某些组织中，该人还可能负责管理主数据并根据需要或请求将其分发给用户。其他组织可能会分散分发组件，指派团队负责人开发数据集并向其用户分发信息。好处：更好地专注：团队可以专注于基本任务，而不是收集、管理和分发数据。质量控制：当整个组织的数据保持一致时，团队可以为业务做出更好的决策提高安全性：数据更易于跟踪和保护，降低了与数据处理不当相关的风险成本控制：集中数据需要更少的资源并简化流程。风险：作为一种自上而下的方法，集中式模型会助长官僚主义，无法满足业务各个领域的独特需求。2.分散式在分散的数据治理模型中，委员会通常设计和管理企业数据治理策略。但是，业务的职能部门创建和管理自己的数据集，并处理向用户分发信息。好处：改进的代表性：考虑业务的所有领域及其独特的挑战。更好的数据：数据是由将使用它来完成工作的人创建的。提高效率：设置起来相对容易，更能适应不断变化的业务需求和要求。共享维护：多个数据所有者共同负责管理和执行数据治理策略。风险：去中心化模型可能导致主数据不一致和重复，影响共识、报告和决策。3.联邦式在联邦模型中，集中式企业数据治理结构提供了框架、技术和最佳实践以供遵循，但应用程序所有者自主操作。换言之，业务的每个领域都拥有自己的数据和元数据，并且可以自由制定最适合其业务需求的标准、政策和程序。好处：更多自主权：团队可以在不影响其他团队的情况下管理和扩展自己的数据更快的问题解决：问题在发生的时间和地点得到解决提高敏捷性：团队可以在业务需求出现时立即对数据进行试验和调整风险：必须在每个业务领域拥有深厚的专业知识才能自主运作。而且必须采取额外措施来确保整个组织中团队之间的数据一致性和协调性。六 如何创建数据治理框架尽管每个组织都不同，但不必重新创建轮子来建立您的框架。相反，这里有一些数据治理最佳实践来指导您。1.大处着眼，小处着手实施健全的数据治理并非一蹴而就——找到满足业务需求并鼓励数据消费者采用的方法需要时间。从速赢开始，例如在几个关键业务流程中提高数据质量，将展示实施公司治理的价值。2.培育素养，定拥护者关键利益相关者了解数据治理的商业利益对于获得支持至关重要。将技术方面转换为有意义的业务术语，以发现业务关键职能领域内的拥护者，从而为成功建立计划。3.确定角色，明确职责在整个业务范围内分配可交付成果和所有权级别，为组织的重大文化和程序转变提供了基础支持。以下是在流程早期建立的标准角色。执行发起人：了解数据治理愿景并确保计划拥有足够资源的 C 级发起人数据治理委员会：负责指导项目战略、确定项目和计划的优先级以及批准数据定义、政策和标准的团队数据治理办公室：负责制定战术实践和政策以利用数据作为业务资产的团队数据所有者：负责企业内特定功能数据的个人数据管理员：制定数据治理流程以确保数据元素的质量并为非结构化数据带来秩序和价值的个人数据消费者：输入和使用数据以执行其分配的工作职责的个人4.建立案例，获得信任全身心投入以及投入大量时间和资源对于从数据治理计划中获得企业范围内的收益至关重要。除非您有令人信服的商业案例，否则很难说服利益相关者接受挑战。首先确定基本数据元素和它们支持的关键业务流程。然后详细说明通过当前手动流程管理、集成和验证这些元素的相关成本。突出手动流程失败的潜在业务影响，以证明采用数据治理策略的价值。5.建立指标，衡量进度从一致的跟踪和收集指标中获得的洞察力有助于维持认同并证明数据治理计划的成功。指标还揭示了流程和政策的有效性，并确定了需要改进的领域。6.持续激励，加强参与通过定期更新分享组织的胜利将有助于巩固必要的文化和流程变革，以实现长期成功——当然，激励总是有帮助的。考虑引入基于激励的奖励系统来鼓励采用，这样您就可以从数据治理计划中获得最大收益。七 数据治理与数据管理尽管数据治理和数据管理这两个术语经常互换使用，但还是有区别的。数据治理涉及企业的整体企业数据战略，建立适当使用、处理和信息存储的策略。高管、利益相关者和数据受托人负责创建组织的数据治理愿景和框架。数据管理涉及用于执行数据治理策略的策略，确保数据在其整个生命周期内按照策略进行处理。数据管理还包括数据质量和安全性、主数据管理和数据库操作。数据保管人和管家负责实施和维护技术，并执行数据治理框架中概述的程序和政策。这两个学科协同工作，以确保企业数据仍然是有价值的业务资产。在云环境中，数据治理和熟练的数据管理对于成功过渡至关重要。——–END——–声明：本文内容由脉脉用户自发贡献，部分内容可能整编自互联网，版权归原作者所有，脉脉不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现有涉嫌抄袭的内容，请发邮件至maimai@taou.com，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
为什么要花时间来解释这个并不新鲜的问题?是因为前段时间大师兄出差时，发现还是有不少用户来问，逐渐也发现这问题的答案可能并没有问题本身普及得开。因此，今天来写这篇文章帮助大家认识、理解BI应该也不算过时。全篇原创干货，不妨耐下心，跟我花10分钟去理清这些你每次都分不清的概念。入门：弄明白，到底什么是BI？进阶：BI与大数据、信息化、数字化转型的区别？深挖：BI这么好，是否所有企业都应该上BI？1 入门：弄明白，到底什么是BI？对于BI（Business Intelligence，商业智能）的解释，无论是在维基百科还是百度百科，你能搜到的都大差不差，都是告诉你：BI一个是利用XXX技术进行数据分析以辅助决策，提升决策效率的工具/方案。虽然看着像套话，但BI本质确实是这样，即“从数据中获取知识，辅助决策”。通俗点说，就是企业在信息化建设后（例如上了MES、OA、ERP等业务系统），经过多年，在内部积累了大量的业务数据，但这些数据没道理放着不用对吧，那怎么用？这就是BI发挥作用的时候。企业可以用BI来从这些数据中获取知识，帮助企业知道如何根据这些数据来做出下一步的决策。但为了易于理解，在对文献研究和对300+CIO调研的基础上，结合我国的市场环境，我们对BI做出了更精确的定义：BI是在打通企业数据孤岛、实现数据集成和统一管理的基础上，利用数据仓库、数据可视化与分析技术，将指定的数据转化为信息和知识的解决方案。其价值体现在满足企业不同人群对于数据查询、分析和探索的需求，从而为管理和业务人员提供数据依据和决策支持。ps：如果想更加系统了解BI，可参考：商业智能（BI）白皮书４.02 分清：BI与大数据、信息化、数字化的区别？在上一段，我们知道了BI的官方定义，但还是对BI没有实际感知怎么办? 并且还经常把BI与大数据、信息化、数字化转型混淆在一起，只知道它们都是跟数据相关的技术，但具体差别在哪，其实并不清楚。因此在进阶处，我们会带你理清BI和这些词的本质区别，帮助你进阶理解BI到底是什么，能做什么。1、BI和大数据先给结论：BI是大数据领域下的一部分。但BI侧重于让不懂技术的业务人员带着业务问题去做数据分析，通过数据找出业务所在问题，同时沉淀出好的分析方法和知识在BI内。而大数据则偏向于挖掘数据、找到企业中的数据价值并应用在实际场景中，会包含一些算法的内容。具体点说：从包含关系上来看，BI属于大数据领域的范畴，因此BI有时候也会被称为“大数据BI”。同时，根据信通院的《大数据白皮书》的定义可知，在整个大数据技术体系中，BI工具与数据可视化、数据挖掘一同位于数据分析应用技术中，而数据分析应用技术又位于大领域技术体系下（如下图所示）。因此：大数据>>数据分析应用技术>>BI工具，BI概念小于大数据。2、BI和信息化先给结论：BI和信息化不属于同类词，BI是工具/平台/系统/解决方案，而信息化是描述企业数据发展阶段的名词。联系起来说，也就是企业一般会在通过信息化积累一定的业务数据后，再上BI系统，即在信息化建设的中后期应用BI。具体点说：大多数企业中的信息化本质是：数据采集→流程管理→数据展示，从这个角度来看，你可以理解BI系统其实也是一类信息化系统。BI系统的数据采集是接入企业各类业务系统数据BI系统的流程管理是数据处理和分析流程BI系统的数据展示则比一般的信息化系统更牛所以有些企业也会利用BI工具去开发一些信息化系统，用于补足定制业务系统的缺失。3、BI和数字化转型先给结论：企业发展过程是从基础信息化→数字化，而BI则是承接企业从信息化→数字化转型的最佳工具，帮助企业发挥在信息化阶段所积累的数据价值，从而推动加速企业的数字化转型进程。具体点说：就是让企业的“死数据”通过BI变为“活数据”，让企业的决策不再是拍脑袋决定出来的，而是有数可依。3 深挖：BI这么好，是否所有企业都应该上BI？大师兄认为这道题没有标准答案，因为在不同数据发展阶段的企业，所面临的数据问题是不同的。就中国大多数企业而言，其存在的情况是数据基础建设差（数据无法采集收集存放），连最基础的信息化都没做好，就想一步登天到数字化转型到大数据，有的还直接上了套大数据系统，结果根本用不起来。造成这种情况的根本原因是对自我认知不足，不清楚自己需要什么，也没想明白自己该如何按阶段发展。而目前，业内比较认可的企业数据发展阶段是：第一阶段：基础业务数据信息化将企业日常手工事务性繁重的工作→业务系统工作的过程，选择适合企业应用的各类业务系统，例如OA、ERP、MES等，先把数据系统化地储存起来。第二阶段：解决数据孤岛，实现内部信息透明即建立不同业务系统中数据交流的桥梁，以便于中层管理者进行信息统计。具体点说，就是做好企业报表，可以用到例如像FineReport这种企业级数据可视化管理工具，将经营过程中的复杂数据和流程进行梳理与整合，形成一套企业报表系统，做好数据的收集、处理、展示。第三阶段：数字化转型，让已有的数据发挥应用价值在做完信息化建设后，多数企业已经不满足报表的展示了，会开始想上BI，开始让业务人员去学着做数据分析，这是因为只有业务人员最懂业务，最能让已有的业务数据发挥价值。这时候也就是BI开始发挥作用的阶段，即从管理层层面为企业提供管理依据、提升业务分析效率，从IT层面整合多系统数据，打通数据壁垒，提高报表制作效率，解放IT人员开发报表时间。4 小结在本文，主要讲明了BI的定义，以及BI与大数据、信息化、数字化转型的区别，也浅讲了国内企业数据管理存在的问题，以及正确发展阶段及其应该使用的工具。而帆软已在商业智能领域深耕了17年，从一开始的报表工具FineReport到BI工具FineBI再到现在的低代码工具简道云、数据集成工具FineDataLink，整套产品矩阵都是为了让企业的数据更好发挥价值，让数据真正成为生产力。在为用户提供真正有价值的服务路上，我们一直保持初心，踏踏实实打磨产品，也虚心希望多接收大家的疑问和建议，因此如果有BI相关方面的问题，也欢迎大家私信或者在评论区留言。

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