현재 위치 - 회사기업대전 - 기업 정보 조회 - BI 는' 닭갈비' 가 되어 BI 의 어색한 처지를 어떻게 해결합니까?

BI 는' 닭갈비' 가 되어 BI 의 어색한 처지를 어떻게 해결합니까?

하지만 쑤닝 가전제품과 같은 일선 대형 소매상들이 이미 BI 를 향해 나아가고 있음에도 불구하고 이 모든 것은 아직 시작일 뿐, 대부분의 본토 중소기업들에게는 아직 시작도 어렵고, BI 기반 고급 응용은 말할 수 없다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 오늘날 우리나라의 많은 기업들이 크지만 강하지 않고 규모가 비경제적인 현상은 비교적 잘 바뀌지 않았다. < P > 현재 국내 기업들은 BI 어플리케이션에서 매우 두드러지고 일반적인 문제가 있는데, 이는 명확한 가치 실현 방안이 없다는 것이다. 지능형 분석 활동은 대부분 데이터에 잠기고, 정보 마이닝은 데이터 변환, 책 생성, 데이터 통계, 정확한 의사 결정을 제공하는 정보 기능이 제한적입니다. 일부 기업들은 BI 에 대량의 하드웨어 및 소프트웨어 투자 및 인력 투자를 했지만 기업에 예상되는 관리 효율성을 가져다 주지는 못했고, BI 는 때때로 무미건조하고 아쉬운 닭갈비가 되기도 했다. 중소기업은 상업지능에 직면해 있으며, 더욱이 수중달, 거울 속의 꽃 같은 느낌이 들 때가 있다.

공통성이 부족하여 여러 문을 세었다. 일부 역사적 이유로 기업 내 각 부문의 데이터 출처는 서로 다르고, 서로 모순되는 반면, 그룹 기업, 특히 과거에는 분산 관리였던 그룹 회사의 경우 각 기업의 재무 통계 구경이 다르고, 자회사 시스템이 다양해 데이터를 * * * * * * * 즐기기, 상호 운용하기 어렵다. 또한 동일한 시스템의 동일한 필드에서도 형식 및 명명 사양이 잘 정의되지 않아 BI 프로젝트가 실패하기 쉽습니다. 또한 고립된 정보의 존재로 인해 데이터가 중앙 집중화되지 않고 연속적이지 않아 온라인 분석에 장애가 되고 종합적인 분석이 어렵습니다.

인력의 질이 떨어지고 기초가 약하다. 비즈니스 인텔리전스의 소프트웨어는 강력하고, 내용이 매우 복잡하며, 전문 교육 학습이 없으면 일반적으로 파악하기 어렵다. 그러나 현재 많은 기업의 기술자들은 비교적 부족하고 수준이 높지 않으며, 너무 복잡한 소프트웨어, 기술에 대해 왕왕 어느 정도 저촉감이 있다. 또한, 많은 기업 지도자들은 오랫동안 BI 운용을 중시하지 않고, BI 를 미봉책으로 삼고, 경영 분석 정보 메커니즘을 확립하지 않고, 기초가 약하고, 경영 분석을 잘 하고, 분석 효율을 높이는 데도 불리한 영향을 미쳤다.

구성 유지 보수 비용이 너무 비싸 부담스럽다. 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어만 구입하는 것이 아니라, 기업 사용자는 데이터 웨어하우스 서버, 대규모 데이터베이스 시스템, 구성 IT 기술자, 중간 증액 업그레이드 비용 등을 구매해야 합니다. 단지 수십만 달러를 투자해야 합니다. 규모가 작고 자금이 약한 중소기업이 탄식할 수 있도록, 일부 중소기업은 BI 에 오르거나, 끊임없이 증액을 감당할 수 없는 자금 압박을 받고 있다.

데이터는 대부분 과거 시제이며 적용 가치가 높지 않습니다. 현재 기업 BI 는 과거 데이터와 정보의 유수계정 통보에 많이 머물며 그래프, 막대 그래프, 원형 차트 등 간단한 분석에 좀 더 선진적인 통계 분석 방법을 이용하지 않고 심층 분석, 발굴을 하지 않아 경영 분석 보고의 질이 높지 않아 그 가치 의의가 크게 할인되고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 과학명언) (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 현재 기업이 더 절실히 필요로 하는 사용자 소비, 시장 변화 추세, 공급업체, 마케팅 업체, 대리점 등과 관련된 외부 정보에 대한 기업의 연구, 수집 및 전망은 충분하지 않습니다. 많은 벤더 BI 시스템도 미래 업계 동향에 대한 예견, 맥박 기능이 부족하고, 데이터 기능은 대부분 과거식이지, 미래식이기 때문에, 데이터 자료를 신뢰할 수 있는 근거가 부족하게 하고, 기업의 경쟁력을 강화하는 데 큰 도움이 되지 않고, 리더십을 아랑곳하지 않게 한다.

시스템은 서로 분리되어 전체 시스템을 제어할 수 없습니다. 오늘날 기업들이 다양한 IT 시스템을 도입함에 따라 BI 는 분열되고 소외될 위험이 있으며, BI 는 기업 정보화 과정의 하위 모듈로 더 많이 이용되고 있으며 시간과 기술 등에 차이가 있다. 이러한 설계의 사고 제한으로 인해 BI 와 기업 정보화의 다른 모듈에는 기업 ERP, CRM, OA 또는 BI 시스템이 동일한 엔터프라이즈 제품을 사용하는지 여부에 관계없이 자연스럽게 액세스하고 통합하기가 어려워 기업 내 모듈식 정보 전송에 병목 현상이 발생하고, 상호 분리가 이루어지며, 데이터를 효과적으로 * * * 즐기기가 어렵습니다. < P > 는 BI 난관을 극복하고 < P > 를 정확하게 관리하는 데 도움을 주었고, 최근 2 년간의 고속 발전을 거쳐 현재 우리나라 많은 업계 기업의 발전은 이미 새로운 병목 현상을 겪고 있다. 이관국제에 따르면 중국 기업들은 현재 새로운 도전에 직면하고 있으며, 기업의 정보화 솔루션은 관리 모델, 위험 통제 수단, 데이터 이용이 상대적으로 낙후된 등 그에 따라 경직되어 형세 변화 수요를 따라잡기 어렵고, 기업에 더 빠르고 빠른 서비스를 제공하기 어렵다고 지적했다.

엔터프라이즈 BI 정보의 기본 작업을 향상시킵니다. BI 는 기업 정보화가 어느 정도 기초를 갖춘 조건을 세워야 한다. 기업 데이터베이스 등 기초작업이 견고하지 않고 BI 투자가 더 크면 모래사장으로 집을 짓고 무너지는 결과를 낳을 수밖에 없다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 기업명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 기업명언) 정보의 기본 작업을 잘 해야 BI 가 기본적인 운영 플랫폼을 가질 수 있고, BI 가 가져온 후 정상적인 작동을 위한 토대를 마련할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 정보명언) 주로 데이터 표준화 프로젝트를 통해 기업 데이터 사전을 구축하고, 필드 정의와 통계 구경을 통일하며, 데이터 품질이 좋지 않은 시스템과 데이터베이스에 대해 일회성 데이터 청소 변환을 수행하여 BI 프로젝트의 성공적인 구현의 초석을 다지고 높여야 한다.

협업을 강조하고 다른 비즈니스 시스템과의 원활한 통합에 중점을 둡니다. 대기업 그룹 인수 합병은 종종 여러 가지 과제에 직면해 있으며, 가장 큰 과제 중 하나는 기업 내 다양한 정보 시스템을 어떻게 통합하여 완벽하게 융합하고 상호 추진할 수 있는가이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 기업, 기업, 기업, 기업, 기업, 기업, 기업) 따라서 BI 는 강력한 협업 기능을 갖추어야 합니다. 우선 업체들은 기업 요구에서 출발해야 합니다. 앞뒤 데이터와의 결합을 잘 해야 합니다. 더 중요한 것은 내부 협업입니다. 다른 비즈니스 CRM, ERP, OA, 재무 등의 시스템과의 융합과 협업을 통해 이미 기업에 있는 CRM, OA, MIS, ERP 를 통합할 수 있습니다. 업무 간 프로세스를 통해 서로 다른 시스템으로 전환하지 않고도 긴밀하게 통합되며, 데이터를 쉽게 검토할 수 있으며, 실제로 사용할 수 있으며, 기업에 일관되고 효과적인 관리 정보를 제공합니다.

BI 프로젝트 관리 시스템 개선 프로젝트 관리 시스템은 기업이 IT 프로젝트를 성공적으로 완료할 수 있도록 도와주는 과학적이고 체계적인 접근 방식 및 전략입니다. 프로젝트를 효과적으로 관리하고 프로젝트 완료 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 자체 회사에 적합한 프로젝트 관리 시스템입니다. 따라서 기업, 특히 대기업그룹은 BI 건설 과정에서 시스템 엔지니어링 및 과학 관리의 관점에서 건전한 IT 프로젝트 관리 시스템 및 운영 메커니즘을 구축해야 BI 프로젝트의 성공적인 구현을 보장할 수 있습니다. 주요 내용은 IT 직원의 기본 자질 향상, 명확하고 정량화된 BI 애플리케이션 목표 개발, BI 등 현대 관리 지식을 위한 교육 교육, 제 3 자 관리 컨설팅 도입, BI 프로젝트 요구 사항 분석, 기업 관리 혁신 수행, 비즈니스 프로세스 재구성 구현, BI 프로젝트 감리제 및 BI 프로젝트 평가 메커니즘, 수용 메커니즘 등을 포함합니다.

① 데이터 중심 에서 비즈니스 중심 으로 전환. 데이터 구동이란 데이터의 심도 있는 마이닝을 통해 비즈니스를 보조하고, 비즈니스를 주도하고, 비즈니스에서 출발하며, 비즈니스 전략 및 필요한 분석에 따라 데이터를 잘 활용하는 것을 말합니다. ② 관심 기술에서 관심 응용으로 전환. BI 는 더 이상 기술의 집합이 아니라, 이 기술 더미를 결합하여 비즈니스 서비스 개선을 위한 애플리케이션 지향적인 접근 방식이 될 것입니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 기술명언) ③ 관심 도구에서 관심 도구의 성과에 이르기까지. BI 는 더 이상 보고 도구, OLAP 도구의 약어가 아니라 성능 향상을 보장하는 여러 가지 도구가 있습니다. 통계 도구, 보고 및 인터페이스 도구, 운영 기술 및 방법, 경제 예측 방법 및 모델, OLAP 분석, 지식 발견 도구, 전문가 시스템, 의사 결정 방법 및 모델 등 7 가지 도구가 있습니다. 이러한 도구는 더 잘 적용되고 완전히 구성되어야합니다.

올바른 약물 치료, BI 의 선택관 파악에 중점을 둡니다. 선택형은 정보화 성공의 전제조건이며, 대랑 관계를 선택할 수 있는지, 앞으로 BI 가 순조롭게 보급될 수 있는지 여부이다. 수량이 대다수를 차지하는 중소기업의 경우, 우수하고 적합한 BI 제품은 가격이 비싸지 않고, 가격 대비 성능이 뛰어나며, 단기적으로는 효과가 빠르다. 사용 및 관리가 간편하여 IT 의 특별한 투자가 필요하지 않습니다. 기능적으로 충분하면 기본 비즈니스 및 성과 관리를 지원할 수 있습니다. 공통성, 사용 편의성, 인터페이스가 낯설지 않습니다. 기술적으로 기업의 성장에 따라 기능을 추가할 수 있어 유지 관리, 업그레이드가 매우 용이합니다.

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