相信每个小伙伴都能体会到，数字化正在渗入我们的生活，各行各业的数据也都“井喷式”的爆发，从而产生了大量的数据处理需求。与此同时，基于数据的创新和应用也成为了推动数字中国、数字经济建设的新政策。
现如今，数字已经成为了重要的生产要素，推动了各行业的商业模式、管理模式、生产方式的变革。
在这波数字化浪潮中，不少企业尝试拥抱数据，赋能数据。购买大大小小的数字系统来助力企业的日常运营，譬如OA、CRM、ERP等等。但在此过程中，围绕着数字化运营也出现了很多的问题。
一、历史数据缺乏统一口径和结构
一个企业之所以能够不断发展，是因为他们能够从过去的经验中不断的去总结错误，调整运营方向，而过去的经验除了以记忆存储于大脑中之外，另一种形式就是以数字存储于媒介之中，由此可见历史数据对一个企业而言是多么的重要。
然而受制于技术的发展和认知的短缺，历史数据大多数都缺乏统一的数据标准和结构，这些因为历史原因汇集到大数据平台的数据最终各有特色，无法被有效的使用和分析，最终错失这些历史数据的业务价值。
二、数据海洋困境
随着数字化的改革，小到个人的打卡记录，大到企业的年度报告，现在都是以数据的形式存储起来，最终企业也常常会陷入到“数据海洋”的困境之中。
但并非是所有的数字化信息都能成为数据要素，如何有效的利用数据流的价值，需要经历数据生产、收集、提取计算数据的过程，而这些数据以及未来的数据存储在哪里，以什么方式存储，才能带来计算的高效？也成为困扰很多企业的新难题。
三、数据孤岛问题
虽然各个公司开始陆续的建立起自己的数字化系统，但当管理人员想要一份公司全方位的运营报告时，还是需要线下从各个系统中人工导出经营数据明细，再由专人通过EXCEL收集、整理、最后以邮件形式层层发送上报。
在此过程中经常会在出现遗漏、数据错误、不一致的风险。时效性和准确性都不能得到保证，因此常常数据滞后，管理人员不能实时掌握企业的经营指标状况，缺少统一调度、管理、展示平台，违背了数字化建设的初衷。
解决方案
作为一个在数字化改革深耕多年的数据人，我建议大家不妨尝试拥抱下市场上的BI软件。BI也就是商业智能，主要可以为企业提供决策依据，赋能企业管理和业务,而在这一块国内的FineBI就做的很不错。
首先针对历史数据问题
FineBI 提供了可视化探索式的分析，可以让用户以最简单的方式观察数据，发现问题。助力企业在业务、生产力和运营管理等环节大幅提升了效率。
其次针对数据海洋问题
FineBI 提供的关联建模功能，让管理员能够在选择需要的数据之后，自动根据数据仓库的关联关系进行建模，同时也提供了手动的关联关系配置，支持组合主键的关联关系配置。
基于这样的基础模型，分析用户在使用自助数据集进行自助取数时，可以直接对有关联的数据进行联合分析，不需要分析用户再去梳理和配置关联关系，省去了从海量数据中抽取所需数据的精力。
最后针对数据孤岛问题
FineBI 支持SQL数据源和30种以上的大数据平台数据的一键导入功能，像大部分企业所使用的的CRM、ERP、OA等均包含其内，与此同时也支持Excel文件数据集的数据源连接，并且自带数据处理工具，可以在FineBI内对数据进行转换处理。
最后
一个数字化的经济时代已经到来，企业必须尝试拥抱综合产品与工作负载的平台的组合支持，从而才能更好的服务企业的数字化转型。
而如何让数据驱动业务创新，释放更多的数据价值，将会是整个行业甚至整个时代的新命题！
网友评论