部门数据系统不一致,怎么做综合数据分析?
来源: | 作者:pmofcffeb | 发布时间: 2019-04-03 | 312 次浏览 | 分享到:

        业务部门、职能部门、研发部门等,受制于数据特殊性,不同部门往往使用专为本部门服务的数据系统,这就给企业数据信息化造成了不小的阻碍。因为不同系统之间的接入、数据模式不同等,导致了企业数据信息化进行缓慢,或无法进行。


        可以毫不意外地说,若想实现企业数据信息化,实现数据驱动业务,首先需要解决数据源不一致的难题。


        数据源不一致,怎么做综合数据分析?


        将数据逐一导出,手动进行数据分析?且不说这个老办法带来的数据分析周期长、灵活性差、不够直观等问题,就说手动数据分析容易带来的高出错率。如财务部门,一个标点的错误就能毁掉整个数据分析,导致一切都需推到重来。这对企业来说,不仅加重了人力成本、时间成本,更将拖累整个部门乃至企业的正常运转。


        数据源不一致,就做不了数据分析了?


        物联网、经济全球化加剧,进一步加重了企业对更高效、直观、科学数据分析的迫切需求。越来越多的企业开始寻找一个能突破数据源不一难关,更轻便、更高效的大数据可视化分析平台,希望通过这样一个平台帮助企业实现高效、可靠的大数据可视化分析。可以预见,大数据可视化分析即将成为互联网经济下,企业数据信息化、数据驱动未来的重要数据分析平台。


SpeedBI数据分析云可视化报表

农贸管理驾驶舱效果图

        以SpeedBI数据分析云为例,我们发现,这类BI平台不仅可将不同系统中导出的数据快速做成可视化分析报表,以更直观的图像呈现方式帮助企业更快速掌握数据情况,发现问题并为解决问题提供可靠的数据支持。


        更重要的是,SpeedBI数据分析云可自动识别金蝶/用友等主流ERP,实现无缝对接,并自动生成数据可视化分析报表。真正实现从接入不同数据源到数据聚合运算,再到数据呈现的一体化。


        数据整理清洗、分析挖掘、聚合运算、可视化效果等,都能通过SpeedBI数据分析云快速实现,最大化避免了人工出错、工序多、周期长等缺点。


        SpeedBI数据分析云不仅快、准,更易上手


        拖曳式布局、点击式选择维度、自主挑选分析图表……


        简单来说,前端报表制作人员即便没有IT知识也不影响操作,更甚着浏览者可通过多维动态分析自主更换自动与维度组合,从而实现数据可视化分析的多维度(多角度)观察分析,而不需要借助数据信息人员的帮助,进一步降低了企业数据可视化的沟通成本、分析反馈周期。

SpeedBI数据分析云

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        受益于SpeedBI数据分析云易上手、简单人性化的操作设置以及多维动态分析功能,企业无需为维持平台运转而花费大量时间培养新人,在员工离职后也能快速补充,大大降低了企业人力成本。


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拖曳式布局


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数据分析云,一款可将数据部署到云端,为中小微企业提供更高效、直观、可靠数据可视化分析服务的数据可视化分析平台。


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