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企业遇到的问题

第一、数据的处理

数据的处理，是商业智能最为重要的组成部分之一，基础数据的有效性对于商业智能所能够进行分析的结果，有着非常重要的和直接的影响，这样的影响对于企业来说，很容易导致企业在进行决策的过程中出现偏差。所以，对于数据的处理工作就显得尤为重要。

第二、人才稀缺

分析师，是一个新的岗位，很多学习统计学 数学的同学一心研究技术，模型优化，效率代码不懂运营。而懂运营的人员，有不懂分析方法和建模。或者是没有专业的人员。

第三、模型的搭建

商业智能最为关键的一个重点问题就是模型的搭建问题，模型的搭建往往决定着商业智能所能够进行运作是否高效完美的基础，所以，无论是昂贵的知识产权还是宝贵的实践经验，对于商业智能的模型搭建都起着绝对重要的影响。所以，对于商业智能的模型搭建问题，我国目前的商业智能还处于发展阶段，还需要不断的完善。

第四、数据安全性

没有专业的安全工程师，或者是数据仓库等为这个数据负责任。二对于数据负责任的分析师，又不懂技术。

第五、企业局限性

企业对于数据的重视停留在口头上，让他们投入时间，投入精力去还是很犹豫。运用的人首先不是找自己的原因，而是问哦，你的数据是不是有问题？不愿意投入钱 ，就不会给相应岗位提供薪资，找不到相应的人才。

第六、展现的方式

良好的展现方式，是商业智能所能够进行运作的最终结果问题，无论是通过不同的图表来进行展示，还是使用仪表盘，所呈现出来的数据结果都是经过多重计算所的出来的结论，展现方式的简洁清晰，是保证其有效的基础。

第七、BI运用断层

开发人员懂技术，花了很多功夫，做了一个难度很大的系统。而运营人员觉得没有价值或者价值不大，他们只需要用一些简单的报表而已。如果花了很多钱去买一个系统，往往最后就成了一个简单的报表系统，后期还是需要导出来做二次分析。

基本分析方法

小数据分析方法：细分、趋势、转化

方法：整合、预测（预警，挖掘，决策）、关联

数据整合方法：线下数据、线上数据、不同渠道的数据，app，网店、渠道

媒体渠道：线下媒体、线上媒体、人工推广、应用商店

做分析也需要考虑公司和运营层面的的东西，不要仅仅站在 数据和分析师的层面做分析，需要多和同事沟通。不要指责同事，人家这么做肯定是有他的道理的。术业有专攻，他们有自己的能力方面。

所以在日常的数据处理过程中，商业智能不仅要对数据进行分类和清晰，对于各系统中的数据所表达的信息内容也要进行整齐的划分，以保证其具有一致性。而在不同的数据系统中，所存在的信息链条有所不同，逻辑性也会有一些差别，所以，商业智能的基础内容，就是对这些繁杂的数据信息进行更为妥善的处理。

遇到问题解决方法：

1、在搭建BI系统之前，需要和相关的同事沟通好，避免重复劳动。

2、在日常的数据处理过程中，商业智能要注意对数据进行分类和清晰。

3、对于各系统中的数据所表达的信息内容也要进行整齐的划分，以保证其具有一致性。

4、在不同的数据系统中，所存在的信息链条有所不同，逻辑性也会有一些差别，所以，商业智能的基础内容，就是对这些繁杂的数据信息进行更为妥善的处理。

5、分析师 我觉得也是一个产品经理，做客户满意喜欢的产品。人家喜欢就好，不喜欢就很难混。

6、不要 轻易下结论，凭经验。对于有些需要 市场调研才可以得到的结论，对于需要才可以得到的结论，才给参考性。

通过这些内容的介绍，相信大家对于商业智能在企业的经营过程中，所存在的重点问题就会有了一定的认识和了解。如果不同观点或更好的见解，欢迎联系我们，大家一起商讨，共同进步！

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