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亿信ABI

一站式数据分析平台

ABI（ALL in one BI）是Ebpay历经18年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。

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Ebpay深耕商业智能十多年，
打造一体化的填报、处理、可视化平台。

企业数据分析过程中遇到的问题

时间：2023-07-13来源：互联网浏览数：42次

随着近年来数字化转型的深入，人们已经意识到数据是企业重要的资源，企业的数据分析工作也进入了更深的层次。

过去的单业务系统数据统计分析，现在已经过渡到对业务系统数据的聚合；过去的单体商务智能（BI）系统，已经过渡到企业级大数据管理平台。大数据管理平台给予更丰富的数据类型、数据维度、数据分析方法，以及更多样化的数据展示和分析工具。

然而，随着企业可分析的数据范围不断扩大，先进的数据分析工具不断出现并投入应用，数据质量和数据分析的效率和结果却没得到真正的提高。数据仍以人工处理为主，在低级别的数据清洗、合并、映射等方面需要投入巨大的时间和精力，而数据分析、业务洞察等高级别的数据分析和数据利用工作改进见效甚微，仍处于低质量、低效率、低产出的状态。究其原因，是因为企业的数据质量不高。

数据分析与数据质量
输入决定输出，高水平的数据质量是提升数据分析效果的必要条件。高质量的数据结合先进的数据分析工具和数据分析方法，才会产生高质量的数据分析成果。

数据质量高低的衡量标准在不同的语境下是不同的，不同类型数据质量高低的衡量标准也是不同的，但基本可以从及时性、完整性、一致性、准确性等几个方面进行判断。

就业务数据而言，主要关注及时性、完整性和一致性，保证能够在最短的时间获取最新的数据进行分析，保证取得分析对象数据的全维度信息，以及数据颗粒度的一致性，以确保数据可以在不同的维度上进行聚合和拆分。

所有的分析对象和维度其实就是主数据，我们以收入指标为例，需要分析客户收入、产品收入、部门收入、人员收入（销售人员的业绩）等等，实际的分析对象和维度就是客户、产品、部门、人员等。

在分析过程中，集团型企业的多个分子公司合并同一客户的销售收入时，如果判断不同分子公司的客户之间的关系（主要是同一客户的合并统计），会影响到数据分析的及时性，当有自然的关联关系时，可以自动、快速、高效地进行合并；当没有自然的关联关系时，每次都需要顺利获得人工建立数据之间的映射关系，耗费大量的时间，也影响数据分析的及时性。

因此，对于数据中的分析对象和维度作为主数据和参考数据进行管理，我们可以顺利获得建立主数据管理机制，构建主数据管理平台，来提升数据的标准性、提升主数据的质量，和数据分析的效率和准确性等。

将集团型企业的客户信息、供应商信息、产品信息、组织信息、人员信息等顺利获得主数据管理平台统一管理，同时构建主数据管理的组织、人员、流程、制度和考核机制，不仅能保证持续的高质量的主数据管理，还能确保高效、准确的数据分析结果输出。
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