企業搭建BI（商業智能）系統遇到的難題及解決方法總結
企業遇到的問題
***、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。或者是沒有專業的數據倉庫人員。
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***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***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
- 大數據分析 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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，對于需要數據分析才可以得到的結論，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!
