务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说,报表系统已经可以称作是BI了,它是BI的低端实现。
现在国外的企业,大部分已经进入了中端BI,叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI,叫做数据挖掘。而我国的企业,目前大部分还停留在报表阶段。
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数据报表不可取代
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传统的报表系统技术上已经相当成熟,大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service等都已经被广泛使用。但是,随着数据的增多,需求的提高,传统报表系统面临的挑战也越来越多。
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1. 数据太多,信息太少 数据挖掘实验室
密密麻麻的表格堆砌了大量数据,到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导,越需要简明的信息。如果我是董事长,我可能只需要一句话:目前我们的情况是好、中还是差?
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2. 难以交互分析、了解各种组合
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定制好的报表过于死板。例如,我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量,另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。但是,这两张表无法回答诸如“华北地区中青年顾客购买数码相机类型产品的情况”等问题。业务问题经常需要多个角度的交互分析。 数据挖掘工具
3. 难以挖掘出潜在的规则
报表系统列出的往往是表面上的数据信息,但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大,产品之间相互关联的程度如何?越是深层的规则,对于决策支持的价值越大,但是,也越难挖掘出来。
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4. 难以追溯历史,数据形成孤岛 数据挖掘工具
业务系统很多,数据存在于不同地方。太旧的数据(例如一年前的数据)往往被业务系统备份出去,导致宏观分析、长期历史分析难度很大。
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因此,随着时代的发展,传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了,企业期待着新的技术。数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是,数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值,并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势,并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。
数据挖掘看穿你的需求 数据挖掘交友
广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来,数据挖掘就是BI。但从技术术语上说,数据挖掘(Data Mining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼,最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上,我们可以定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题,选择一种或者多种挖掘算法,找到数据下面隐藏的规律,这些规律往往被用来预测、支持决策。 数据挖掘研究院
关联销售案例: 数据挖掘交友
美国的超市有这样的系统:当你采购了一车商品结账时,售货员小姐扫描完了你的产品后,计算机上会显示出一些信息,然后售货员会友好地问你:我们有一种一次性纸杯正在促销,位于F6货架上,您要购买吗? 数据挖掘研究院
这句话决不是一般的促销。因为计算机系统早就算好了,如果你的购物车中有餐巾纸、大瓶可乐和沙拉,则86%的可能性你要买一次性纸杯。结果是,你说,啊,谢谢你,我刚才一直没找到纸杯。
这不是什么神奇的科学算命,而是利用数据挖掘中的关联规则算法实现的系统。