商业智能(BI)主管应避免的误导性概念

来源:TechTarget中国   
2012/12/3 15:06:42
受到新技术优势的吸引,许多商业智能(BI)主管都开始考虑部署最新工具,希望实现分散数据的高效整合和管理

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受到新技术优势的吸引,许多商业智能(BI)主管都开始考虑部署最新工具,希望实现分散数据的高效整合和管理。对BI主管来说,虽然会面临巨大的压力挑战,但能够畅游数据海洋的诱惑使得他们愿意铤而走险。

然而分析师警告说,依赖于最新BI工具并强调高速处理数据,可能会将企业引向错误的方向,因为过分关注数据采集和整合将使得数据的正在价值被忽视。BI主管现在需要理性地进行重新部署,不要再拘泥于技术上的快速修复,而是要关注于数据完整性。

分析师指出了几个具有误导作用的常见概念,BI团队应该特别重视。

工具是万能的。高级技术处理往往会跨越数据本身的价值,Athena咨询公司创始人Rick Sherman说:“BI部署的最大问题是,人们总是受供应商宣传攻势的影响,误认为工具就是解决方案。虽然每一代工具都很容易使用,但是人们忽略了一点:数据才是使用工具的关键。如果出现数据不完整问题,或者出现坏数据或无法访问,那么再高级的工具也无法解决问题。”

MorganFranklin公司的管理主管和咨询师BIll Brydges指出,BI用户自己需要分辨关于新工具的满天宣传。他说:“BI团队存在一个预期问题,因为在市场中,供应商定位与技术宣传的重点是这些系统每天都在为您工作。BI主管很可能最终发现,他或她报告的数据和底层数据保持一致,而工具能够解决部分问题,但是仅此而已。”

外部数据主宰一切。不断增长的结构化和非结构化数据使得大数据引起了IT界的广泛关注。分析师指出,BI主管很难为业务用户提供外部 大数据源访问,如社交媒体数据。但是,通常收集这些信息的价值不仅无法弥补投入的人力,而且还需要投入更多的内部数据挖掘人力。Gartner分析师Douglas Laney将这些未充分利用的信息称为“暗数据”.

他说:“对于大部分组织而言,大多数暗数据集就位于组织内部。暗数据(如文档和电子邮件)都是未充分利用的数据。”

分析人员指出,忽视内部数据造成了一些麻烦的后果,如数据不一致性、匆忙整理的文档和冗余报告。对于Brydges而言,这就是浪费时间。

责编:chrislee2012
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