企業遇到的問題

第一、數據的處理

數據的處理，是商業智能最為重要的組成部分之一，基礎數據的有效性對于商業智能所能夠進行分析的結果，有著非常重要的和直接的影響，這樣的影響對于企業來說，很容易導致企業在進行決策的過程中出現偏差。所以，對于數據的處理工作就顯得尤為重要。

第二、人才稀缺

分析師，是一個新的崗位，很多學習統計學 數學的同學一心研究技術，模型優化，效率代碼不懂運營。而懂運營的人員，有不懂分析方法和建模?；蛘呤菦]有專業的人員。

第三、模型的搭建

商業智能最為關鍵的一個重點問題就是模型的搭建問題，模型的搭建往往決定著商業智能所能夠進行運作是否高效完美的基礎，所以，無論是昂貴的知識產權還是寶貴的實踐經驗，對于商業智能的模型搭建都起著絕對重要的影響。所以，對于商業智能的模型搭建問題，我國目前的商業智能還處于發展階段，還需要不斷的完善。

第四、數據安全性

沒有專業的安全工程師，或者是數據倉庫等為這個數據負責任。二對于數據負責任的分析師，又不懂技術。

第五、企業局限性

企業對于數據的重視停留在口頭上，讓他們投入時間，投入精力去還是很猶豫。運用的人首先不是找自己的原因，而是問哦，你的數據是不是有問題？不愿意投入錢 ，就不會給相應崗位提供薪資，找不到相應的人才。

第六、展現的方式

良好的展現方式，是商業智能所能夠進行運作的最終結果問題，無論是通過不同的圖表來進行展示，還是使用儀表盤，所呈現出來的數據結果都是經過多重計算所的出來的結論，展現方式的簡潔清晰，是保證其有效的基礎。

第七、BI運用斷層

開發人員懂技術，花了很多功夫，做了一個難度很大的系統。而運營人員覺得沒有價值或者價值不大，他們只需要用一些簡單的報表而已。如果花了很多錢去買一個系統，往往最后就成了一個簡單的報表系統，后期還是需要導出來做二次分析。

基本分析方法

小數據分析方法：細分、趨勢、轉化

方法：整合、預測（預警，挖掘，決策）、關聯

數據整合方法：線下數據、線上數據、不同渠道的數據，app，網店、渠道

媒體渠道：線下媒體、線上媒體、人工推廣、應用商店

做分析也需要考慮公司和運營層面的的東西，不要僅僅站在 數據和分析師的層面做分析，需要多和同事溝通。不要指責同事，人家這么做肯定是有他的道理的。術業有專攻，他們有自己的能力方面。

所以在日常的數據處理過程中，商業智能不僅要對數據進行分類和清晰，對于各系統中的數據所表達的信息內容也要進行整齊的劃分，以保證其具有一致性。而在不同的數據系統中，所存在的信息鏈條有所不同，邏輯性也會有一些差別，所以，商業智能的基礎內容，就是對這些繁雜的數據信息進行更為妥善的處理。

遇到問題解決方法：

1、在搭建BI系統之前，需要和相關的同事溝通好，避免重復勞動。

2、在日常的數據處理過程中，商業智能要注意對數據進行分類和清晰。

3、對于各系統中的數據所表達的信息內容也要進行整齊的劃分，以保證其具有一致性。

4、在不同的數據系統中，所存在的信息鏈條有所不同，邏輯性也會有一些差別，所以，商業智能的基礎內容，就是對這些繁雜的數據信息進行更為妥善的處理。

5、分析師 我覺得也是一個產品經理，做客戶滿意喜歡的產品。人家喜歡就好，不喜歡就很難混。

6、不要 輕易下結論，憑經驗。對于有些需要 市場調研才可以得到的結論，對于需要才可以得到的結論，才給參考性。

通過這些內容的介紹，相信大家對于商業智能在企業的經營過程中，所存在的重點問題就會有了一定的認識和了解。如果不同觀點或更好的見解，歡迎聯系我們，大家一起商討，共同進步！

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