构建有效商业智能架构的基本原则
Posted: Mon Feb 17, 2025 7:29 am
构建有效商业智能架构的基本原则
如果您决定部署 BI 生态系统,那么有一些核心原则值得遵循。让我们更详细地讨论它们。
1.对称性
当我们需要使报告易于理解和比较时,对称性就会发挥作用。它可以应用于数据结构,特别是在处理 OLAP(联机分析处理)多维模型时。数据模 越南电报号码 型对称性可确保类似类型的信息以一致的方式进行结构化和显示。
2. 粒度
细节太少可能无法提供足够的见解,而细节太多则会导致混乱。因此,只使用您需要的来源非常重要。适当的粒度可确保 BI 用户可以有效地分析数据,而不会被不必要的细节所淹没。
例如,您可能需要网站流量分析来跟踪访客行为并提高网站的性能和销量。如果您仅收集总页面浏览量,这可能还不够。您可能会错过重要信息,例如用户来自哪里、他们在哪些页面上花费的时间最多、哪些产品引起最多兴趣等等。
而当您收集更细粒度的数据(例如页面级浏览量、产品列表的点击率和类似指标)时,您可以更深入地了解用户交互。
3. 简单
您的商业智能系统架构在设计时应始终以最终用户为中心。如果您的 BI 解决方案的界面对用户来说过于复杂,那么您的员工很可能无法有效利用数据。事实上,BI 的主要目标之一是让非技术员工能够进行复杂的数据分析,这并不是什么秘密。
因此,至关重要的是优先考虑简单性并使用 PowerBI、Qlik 或 Oracle Analytics Cloud 等 BI 工具来为您的员工提供帮助。
如果您决定部署 BI 生态系统,那么有一些核心原则值得遵循。让我们更详细地讨论它们。
1.对称性
当我们需要使报告易于理解和比较时,对称性就会发挥作用。它可以应用于数据结构,特别是在处理 OLAP(联机分析处理)多维模型时。数据模 越南电报号码 型对称性可确保类似类型的信息以一致的方式进行结构化和显示。
2. 粒度
细节太少可能无法提供足够的见解,而细节太多则会导致混乱。因此,只使用您需要的来源非常重要。适当的粒度可确保 BI 用户可以有效地分析数据,而不会被不必要的细节所淹没。
例如,您可能需要网站流量分析来跟踪访客行为并提高网站的性能和销量。如果您仅收集总页面浏览量,这可能还不够。您可能会错过重要信息,例如用户来自哪里、他们在哪些页面上花费的时间最多、哪些产品引起最多兴趣等等。
而当您收集更细粒度的数据(例如页面级浏览量、产品列表的点击率和类似指标)时,您可以更深入地了解用户交互。
3. 简单
您的商业智能系统架构在设计时应始终以最终用户为中心。如果您的 BI 解决方案的界面对用户来说过于复杂,那么您的员工很可能无法有效利用数据。事实上,BI 的主要目标之一是让非技术员工能够进行复杂的数据分析,这并不是什么秘密。
因此,至关重要的是优先考虑简单性并使用 PowerBI、Qlik 或 Oracle Analytics Cloud 等 BI 工具来为您的员工提供帮助。