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powerbi手機(jī)版怎么用?

Android版MicrosoftPower BI移動(dòng)應(yīng)用提供給了Power BI、Power BI報(bào)表服務(wù)器和ReportingServices的移動(dòng)BI體驗(yàn)。實(shí)際觸控移動(dòng)設(shè)備基于的實(shí)時(shí)地訪問,可以不隨時(shí)隨刻查找本地和云中的公司儀表板,并與之并且交互。

然后再,可以不打開瀏覽器儀表板中的數(shù)據(jù),并是從電子郵件或短信的將數(shù)據(jù)與同事共享。

什么是BI?

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展以至于企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)化程度不斷地提高,企業(yè)數(shù)據(jù)顯現(xiàn)出出爆發(fā)式增長的態(tài)勢。或者地,企業(yè)數(shù)據(jù)量越大,數(shù)據(jù)問題就不暴漏得越很明顯,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的需求也越加恐怖。在這樣的時(shí)代背景下,商業(yè)智能(BusinessIntelligence,是由BI)成為了信息化熱詞,我們偶爾會(huì)能聽到企業(yè)說“上BI”、“規(guī)劃和建設(shè)BI系統(tǒng)”、“最終形成BI決策平臺(tái)”等內(nèi)容。

那么BI到底是是什么呢?不會(huì)相信除此之外相關(guān)的研究學(xué)者,絕大部分的人會(huì)很難給出一個(gè)可以確定的答案。其實(shí)早在1958年,IBM的研究員HansPeterLuhn就將“智能”定義為“對事物相互關(guān)系的一種理解能力,并利用這種能力去指導(dǎo)決策,以提升市場預(yù)期的目標(biāo)?!?/p>

在1996年,加特納(Gartner)集團(tuán)一錘定音,正式將商業(yè)智能定義,定義為:商業(yè)智能詳細(xì)解釋了一系列的概念和方法,實(shí)際應(yīng)用到基于組件事實(shí)的支持系統(tǒng)來輔助商業(yè)決策的制定。

而我們只是因?yàn)殡y以具體詳細(xì)的商業(yè)智能定義,要注意有兩個(gè)方面的原因。其次,緊接著信息技術(shù)的發(fā)展,20十七年來商業(yè)智能的內(nèi)容也不可能發(fā)生了一些變化,不過商業(yè)智能的定義仍舊僅僅在上個(gè)世紀(jì);一方面,與歐美發(fā)達(dá)國家相比,我國的信息化水平少見落后,還有互聯(lián)網(wǎng)和各行業(yè)龍頭企業(yè),國內(nèi)完全繁榮起來BI熱潮也在近幾年。并且,業(yè)內(nèi)對BI還沒有材的定義認(rèn)知也在情理之中。

那么是對今天的商業(yè)智能,大眾有著怎樣的理解和認(rèn)知呢?不斷這一疑問,帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院對770多家企業(yè)的1400多名從業(yè)人員參與了調(diào)研。按照對調(diào)研數(shù)據(jù)的整理、刷洗和分析,我們發(fā)現(xiàn)了一些有價(jià)值的結(jié)論,下面將對分析過程和結(jié)論進(jìn)行祥細(xì)的介紹。

分析過程必須我們用來python對調(diào)研能得到的數(shù)據(jù)參與了收拾好和可以清洗,能去掉掉臟數(shù)據(jù)后,最終能夠得到了890條數(shù)據(jù)。

緊接著,我們依據(jù)什么被調(diào)研人員職位的不同,將被調(diào)研人員分為IT部門從業(yè)人員和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員兩類,并打上數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

結(jié)果,我們按照python的分詞庫jieba和詞云庫wordloud生成了三幅被調(diào)研者對BI符號(hào)表示觀念的詞云圖,即整個(gè)結(jié)構(gòu)認(rèn)知、IT部門從業(yè)人員認(rèn)知和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知。

整體認(rèn)知被調(diào)研人員對BI定義的是一個(gè)整體認(rèn)知也可以明白為“數(shù)據(jù)”、“分析什么”、“數(shù)據(jù)分析”、“報(bào)表”、“業(yè)務(wù)”、“企業(yè)”、“決策”、“智能”、“工具”、“展示更多”、“可視化”等關(guān)鍵詞。

簡單的方法,關(guān)鍵詞“企業(yè)”、“決策”和“工具”那說明大眾對于BI的作用和目的有著比較比較準(zhǔn)確的理解,那是后期企業(yè)決策的工具。

主要,“數(shù)據(jù)”、“分析”、“數(shù)據(jù)分析”等關(guān)鍵詞則可以體現(xiàn)了大眾對BI認(rèn)知觀的側(cè)重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)分析這一功能上,甚至于將BI天壤于數(shù)據(jù)分析工具。當(dāng)然BI還包含了數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)ETL等功能,完全覆蓋了數(shù)據(jù)處理到可以展示的整個(gè)流程。不過底層的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)也非常重要,能為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析能提供強(qiáng)有力的支持,能讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更為確切。

至于,關(guān)鍵詞“可以展示”和“可視化”也深入探究了BI的另一項(xiàng)有用功能,即數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)分析最后以更比較直觀清楚的通過展示,能為決策者提供給更清楚地更探索的見解。

后來,一個(gè)比較奇特的關(guān)鍵詞“報(bào)表”也從某種程度上反映了我國的BI建設(shè)現(xiàn)狀。聽從BI的定義,報(bào)表工具確實(shí)是BI的一部分,只不過并肯定不能徹底代表上帝BI??墒俏覈髽I(yè)信息化水平整體高于正常值,很多企業(yè)的決策能支撐依舊以報(bào)表重點(diǎn),因?yàn)閳?bào)表確實(shí)是BI在我國企業(yè)內(nèi)的一個(gè)要注意表現(xiàn)形式。

圖1整體認(rèn)知IT部門業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知被調(diào)研人員中,IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員對BI定義,定義認(rèn)知的關(guān)鍵詞與構(gòu)造認(rèn)知帶有,核心也是“數(shù)據(jù)”、“決策”和“數(shù)據(jù)分析”,這里我們通常來看這二者之間的差異。

第一,從詞云圖中關(guān)鍵詞的大小來看,IT部門從業(yè)人員對BI的認(rèn)知頗為統(tǒng)一規(guī)定,業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員則較為收攏。這一結(jié)果也和業(yè)務(wù)部門的多樣性無關(guān),不同業(yè)務(wù)部門的人員有著不同的理解。

第二,IT部門重技術(shù),技術(shù)部門重價(jià)值。IT部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中,出現(xiàn)了“技術(shù)”、“瘋狂挖掘”、“應(yīng)用”等詞,而且“智能”一詞卻沒和“商業(yè)智能”繩索在一起,完全是以及不能的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的。在業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中,“價(jià)值”、“可視化”、“整合”等關(guān)鍵詞是IT部門從業(yè)人員認(rèn)知圖中直接出現(xiàn)相對較少的。因此說IT部門更攻擊傾向于將BI定義為技術(shù),而業(yè)務(wù)部門則更不太注重商業(yè)價(jià)值。

第三,IT部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中又出現(xiàn)了關(guān)鍵詞“暫時(shí)無”,這只能證明有一小部分的IT從業(yè)人員對BI的定義沒有明確的理解和認(rèn)知,或則企業(yè)并沒有直接進(jìn)入BI系統(tǒng)建設(shè)階段,所以IT人員沒有深入接觸過BI。

第四,IT部門和業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中都提到了“數(shù)據(jù)挖掘”,當(dāng)然了又出現(xiàn)的次數(shù)都太少。數(shù)據(jù)挖掘作為更進(jìn)入到的數(shù)據(jù)分析方法,在面對大量數(shù)據(jù)時(shí),能可以提供更富洞察力的見解,也是BI的一項(xiàng)有用功能。但他就當(dāng)前國內(nèi)情況來看,數(shù)據(jù)挖掘仍進(jìn)入泡沫和技術(shù)炒作階段,卻沒我得到肉眼可見的應(yīng)用。只不過不得不否認(rèn),數(shù)據(jù)挖掘是未來的一個(gè)要注意趨勢。

最后,值得注意的是,業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知詞云圖中,出現(xiàn)了“帆軟”一詞。作為國內(nèi)專業(yè)的大數(shù)據(jù)BI和分析平臺(tái)提供商,帆軟專注商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,始終致力于為全球企業(yè)提供給一站式服務(wù)商業(yè)智能解決方案。帆軟所推出的商業(yè)智能產(chǎn)品FineBI的一個(gè)核心優(yōu)勢就是業(yè)務(wù)人員自助分析,所以我業(yè)務(wù)人員接近的較多,說起B(yǎng)I也就很恐怕地一想到帆軟了。

圖2IT部門從業(yè)人員認(rèn)知圖3業(yè)務(wù)部門從業(yè)人員認(rèn)知以上分析結(jié)論是可以系統(tǒng)的總結(jié)為兩點(diǎn):

整體上來說,國內(nèi)企業(yè)人員對BI的認(rèn)知處在宏觀和微觀的目標(biāo)層面,對BI功能的認(rèn)知幾乎全部在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化上;部門工作內(nèi)容和工作性質(zhì)的差異以至于IT部門和業(yè)務(wù)部門的從業(yè)人員對BI的認(rèn)知必然一定會(huì)區(qū)別。據(jù)大眾認(rèn)知調(diào)研結(jié)果和分析結(jié)論,特點(diǎn)現(xiàn)有的BI定義,我們可以不來原先定義方法商業(yè)智能:

商業(yè)智能(BI)是憑借技術(shù)手段或方法,將數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)化為知識(shí),用以支撐企業(yè)決策、發(fā)掘出來商業(yè)價(jià)值的一套解決方案。以數(shù)據(jù)為中心,BI的核心功能通常有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化。

調(diào)研說大眾對BI的理解集中在一起在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化層面,因此,報(bào)表制作與展示和業(yè)務(wù)人員自助分析是BI在國內(nèi)企業(yè)中的兩大比較多應(yīng)用場景。而數(shù)據(jù)挖掘只能說是未來的一個(gè)趨勢,目前對國內(nèi)企業(yè)來說仍是泡沫。

那就企業(yè)不需要做的,老祖重視底層數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè),逐步提升數(shù)據(jù)分析和可視化的水平,向更深層次過渡,使構(gòu)建求下載的BI體系,讓數(shù)據(jù)藍(lán)月帝國生產(chǎn)力,產(chǎn)出更大的價(jià)值。