實現企業的“洞察力”是大數據分析應用的核心!您的組織在數據驅動方面的表現如何?
Microsoft TECH SUMMIT 2018
數據分析應用落地的誤區和建議:
不要指望用一張報表解決所有問題
鼓勵多報表分析、系統性分析;
鼓勵多部門分析、互補性分析;
鼓勵動態分析、交互式分析。
自主分析是個反復嘗試的過程 實際上是思維不斷突破的過程
踏實做好數據分析的應用過程;
良好的分析習慣:不斷熟悉分析形式和分析指標,累積形成模型庫+指標體系;
摒棄拿來主義:從自身的實際需求出發,不能人云亦云。
微軟 Power BI 快速實現“自主”數據分析。
微軟 Power BI 的商務智能分析實現過程:
1、數據連接
方便的數百種數據源: Excel、本地數據倉庫、大 數據、流數據、 云服務等。
2、數據轉換
借助已經集成的各種數據轉換函數、方法,對連接到的數據進行轉換,得到最終需要的數據。
3、數據建模
內置微軟數據分析表格模型,全內存計算,速度超快。 快速創建度量值、 分析指標與維度。
4、設計/發布
上百種的可視化組件,滿足任何圖形化展示數據需求。 所有數據之間實現聯動、鉆取、篩選, 深入理解數據。
5、查看/共享
Web協同、移動端APP、嵌入自己的應用、分析結果協同分享。
基于Dynamics 365平臺,利用Power BI瑞泰信息開發了即插即用的標準大數據智能分析模塊。
企業只需連接到自己的Dynamics 365數據,就可以立即實現標準化的商業智能分析。
對于企業定制化的Dynamics 365,瑞泰信息提供快速的定制化商業智能分析服務。
請睜大你的眼睛,各種炫酷實用的應用報表登場!
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