像領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙等各種圖形化的分析圖表，第一眼看上去就是非常美觀，報(bào)表設(shè)計(jì)好看、數(shù)據(jù)情況直觀清晰，非常適合做企業(yè)實(shí)力的展示。但是BI工具真的只是一個(gè)簡單的報(bào)表展示工具嗎？當(dāng)然不是，除了讓數(shù)據(jù)更好看，BI工具還可以做到以下幾點(diǎn)。

1、業(yè)務(wù)同一平臺(tái)數(shù)字化

一個(gè)稍具規(guī)模的企業(yè)包括哪些方面的業(yè)務(wù)？以制造業(yè)為例，對(duì)內(nèi)它涉及原材料采購和運(yùn)輸、生產(chǎn)制造各個(gè)工序環(huán)節(jié)、倉儲(chǔ)等，對(duì)外涉及訂單銷售等，在傳統(tǒng)的企業(yè)管理模式中，倉儲(chǔ)、生產(chǎn)部門、銷售部門等，各自擁有自己獨(dú)立的系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理分類。對(duì)于各自部門來說，這些系統(tǒng)都是務(wù)實(shí)的，解決了很多內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理問題。然而，對(duì)于整個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)分析來說，這些獨(dú)立的系統(tǒng)導(dǎo)致了部門之間的數(shù)據(jù)信息壁壘。由于數(shù)據(jù)分析口徑不同，企業(yè)管理決策者無法在同一個(gè)平臺(tái)上分析這些數(shù)據(jù)，直觀地了解企業(yè)的綜合管理和運(yùn)營情況。

BI工具打破了這一現(xiàn)象，通過打通多系統(tǒng)主數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析口徑，整合各個(gè)系統(tǒng)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，使企業(yè)可以在同一個(gè)分析平臺(tái)上進(jìn)行可追根溯源的數(shù)據(jù)分析和挖掘，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)同一平臺(tái)數(shù)字化。

2、歸因

我們常說，BI工具可以幫助人們更直觀地掌握企業(yè)數(shù)據(jù)，但除此之外，BI工具還可以使管理決策者快速發(fā)現(xiàn)和總結(jié)問題，挖掘問題產(chǎn)生的主次因素，促進(jìn)企業(yè)在徹底了解數(shù)據(jù)的前提下做出科學(xué)決策。

例如，當(dāng)原材料、工序、設(shè)備、人力等生產(chǎn)環(huán)節(jié)和因素實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，借助BI工具實(shí)現(xiàn)多方位的智能可視化分析和挖掘時(shí)，我們不僅可以直觀地了解每個(gè)工序和設(shè)備的生產(chǎn)進(jìn)程、效率和質(zhì)量，還可以借助多維動(dòng)態(tài)可視化分析功能、智能鉆取、篩選分析和聯(lián)動(dòng)分析來實(shí)現(xiàn)掃描式數(shù)據(jù)分析，高效找出制約產(chǎn)能和提高生產(chǎn)效率的因素，迅速發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)制造之中的管理和生產(chǎn)問題，及時(shí)找出原因。

3、增強(qiáng)企業(yè)溝通協(xié)作能力

由于企業(yè)的業(yè)務(wù)部門和職務(wù)部門不是相互獨(dú)立的，在企業(yè)的日常管理和運(yùn)營上或多或少都有一些關(guān)聯(lián)，我們有時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)A部門存在某個(gè)問題，而原因卻在B部門，則需要A部門和B部門共同協(xié)作解決這個(gè)問題。

此時(shí)，可以利用一鍵分享功能將報(bào)表傳遞給B部門，通過直觀的數(shù)據(jù)可視化報(bào)表和智能化的可視化分析效果，讓對(duì)方快速了解情況。各部門可以對(duì)問題的成因進(jìn)行更詳細(xì)、更深入的分析，找出問題的根本原因，對(duì)癥下藥解決問題。

另一方面，BI工具具有強(qiáng)大的即時(shí)分析能力，支持用戶隨時(shí)進(jìn)行自助式分析，無論是在部門會(huì)議、跨地區(qū)在線會(huì)議，還是在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)，用戶都可以通過電腦、手機(jī)進(jìn)行自助分析，一鍵將自助分析后形成的新報(bào)告分享給同事，互相交流看法，達(dá)到齊心協(xié)力的效果。

億信ABI可連接多種類型的數(shù)據(jù)源，包括：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，分布式大數(shù)據(jù)庫，文件數(shù)據(jù)源（Excel、txt、DB）、接口數(shù)據(jù)源等，支持跨源跨庫的分析。支持分類分析，關(guān)聯(lián)分析，回歸分析，聚類分析，時(shí)間序列預(yù)測等多樣的預(yù)測挖掘算法，提供科學(xué)的模型評(píng)估方法，根據(jù)評(píng)估結(jié)果智能的推薦最佳模型。用戶可以選擇移動(dòng)端APP來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行瀏覽和分析，也可以輕松實(shí)現(xiàn)與微信、釘釘?shù)纫苿?dòng)辦公軟件或第三方APP的集成，滿足用戶各種移動(dòng)分析場景。