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自助分析工具将终结商业智能(BI)吗?

《哈佛商业评论》杂志(Harvard Business Review)称数据科学家为本世纪“最性感”的工作,很多公司也在招兵买马,急于壮大他们的数字科学队伍。数字科学的黄金时代是否已经过去了呢?...然而,自助分析平台供应商Alteryx的产品营销副总裁鲍勃·劳伦(Bob Laurent)认为,自助分析工具的出现,不是要将数据科学家踢出局,而是推动他们往更高端的方向发展,让他们去做更高级更有趣的工作...我们与五位专业人士谈论了自助分析工具的问题,询问了他们对自助分析工具如何影响BI和数据科学家这一问题的看法。 Indeed.com网站BI分析师罗宾·拉普博士(Dr....自助分析工具让用户在处理数据方面变得更“聪明”,将BI的价值直接交到企业手中。...简而言之,BI的角色已经从“报告和参数的处理者”转变成了“商业辅助者”,变成了“合作伙伴”的角色,而不仅仅是一种功能。

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    鲍忠铁:深度商业分析的7基石

    本文为TalkingData首席金融行业专家在CDAS2016数据金融分论坛上的分享,已经过嘉宾审核,整理出来,以飨读者。...今天跟大家分享三方面的内容,一个是深度商业分析的七基石,另外是怎么做客户洞察和数据的应用,因为我们很多大数据应用在金融行业的初始点就是进行客户画像和客户洞察的,最后讲机器学习在金融行业应用实践。...一、深度商业分析的七基石 深度分析有几个基石: 商业挑战 ?...商业挑战是数据分析的一个入手点,你的数据分析就是从你的商业挑战、KPI来进行的,这些商业挑战就是商业分析,或者叫深度商业分析的一个切入口。 第二块就是数据基石。 ?...Machine Learning也可以帮助DMP Plus进行的营销响应、高价值客户挖掘、客户挽留、关联产品分析,这个中国一些的金融企业已经在做了,比如说一些证券公司。

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    商业分析商业分析能力是怎样炼成的?

    冰泉亏损 20 多亿?价格太高。 这些看法并非全部错误,但几乎全无价值。...无论是每一个商业计划书前面都必须装模作样的 SWOT 分析,还是 MBA 必读的波特五力,都有自己一套严密的逻辑最终成为一代经典。...但它的分析效率之高、适用范围之广、可操作性之强,比我之前钻研过的所有商业模型都好用。不是所有商业理论都是用来发 Phd 论文的,TTPPRC 是真用来指导商业行为的。...原来该商场楼上有七八家自助餐厅,家家生意火爆,而我店铺位置是去往这些餐厅的必经之路。相当大一部分人在我蛋糕店门口路过,是饿了三天后去血洗自助餐的路上或刚从那扶墙出来,与其卖蛋糕不如卖健胃消食片。...需要注意的是:商业项目是否天然具备重复性消费属性,常常是极其难以预测和分析的,作为我们普通人,只需要观察和类比就足够了。

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    干货:自助分析BI产品实践指南

    一、为什么需要BI产品 百度百科上BI的定义是:商业智能(Business Intelligence,简称:BI),指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值...成熟的商业化的BI产品国内外都有很多,按照业务场景和主要卖点可以分为:传统型BI、用户行为分析、基于云服务的SAAS化BI产品 传统BI Tableau、帆软BI、永洪BI、BDP、亿信华辰、观远数据...,以及可视化屏。...,图表类型要不断扩展,从基础的表格、折线图、饼图、柱状图,到复杂的地图、桑基图等,数据分析能力不断增强,预测、归因分析等 Dashboard:可视化报表创建、管理 可视化屏:屏模式,提供常用模板快速搭建屏...帆软BI则是创建看板画布后,图表的编辑跳出看板,在一个自助分析页面,自助分析页面拖拽式交互操作较强,用户可以在自助分析页面仅做分析,不做看板配置。

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    有此方案在手,活动不用愁!

    基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一,基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日、直播带货、整点「秒杀」等营销活动,再通过企业微信搭建私域用户流量池,早已成为众多电商...更低成本 活动专属资源包服务配置,实用实收,降低核心服务资源投入。 02....( 客户小程序访问量 ) 全链路性能优化 从小程序前端接入层到后端数据库,从外部链路到 VPC 网络,针对客户预估的 QPS 做全链路性能分析、监控及调优,降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」,了解更多营销一站式解决方案详情

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    618技术揭秘:弹窗搭投实践

    Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...3.1 应用场景分析 在实现搭建和投放的能力之前,首先从业务的角度对弹窗的应用场景及能力需求做一些分析是充分必要的。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期

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    DOMO-冉冉升起的自助商业智能工具

    自助商业智能(BI)工具Domo通过能够快速建立数据连接并开启分析的网页版BI工具解决了自助式BI的难题,目前售价是每个用户每年2,000美金。...但是,尽管在某些情况下这确实简化了工作,DOMO需要使用者具备很多SQL的知识,其基于角色的访问控制相比较于其他自助式BI工具则显得笨重。...如果你有多种数据源需要分析,这个功能就很重要。你的初始帐户至少包括40个最常见的连接器,并且加载数据是非常简单直接的,只需要指定数据类型以及上传到的存储位置。...这有可能会是很大的弱点,因为自助式BI服务的出发点就是避免寻求IT工作人员的帮助。 除了网页版,DOMO还有一个桌面版工具Workbench。...在宣布AppStore的同时,DOMO还宣布了Buzz,一个具备协作功能的工具,可以让客户嵌入数据和分析报告到一个信息平台。

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    商业数据分析案例:客户流失分析之—商业理解

    那么如何在客户即将流失之前有效地发现他们,并对其特征进行刻画,从而帮助营销部门确定客户挽留市场活动的目标客户群以及合适的营销方案就是企业分析部门的重要工作。在这些方面,数据分析和挖掘可以帮助企业。...假设你是电信企业的一个数据分析经理,市场营销部的同事过来和你说: "前一段开市场总结会时老板说了,最近电信市场又在血拼,竞争对手不断挖我们的墙脚,公司的高端客户这个月又流失了不少。...一、商业理解 在这里,根据上面的需求,可以把流失问题归结为如下3个问题: • 问题 1: 预测哪些客户(尤其是哪些高价值客户)可能会流失? • 问题 2: 可能流失客户的特征是什么?...4、如何从分析结果中获取实际收益 得到了流失预测结果,如何使用?如何事先预估市场挽留活动的收益?...通过数据挖掘得到流失分析的结果往往有两类:一类是流失客户的特征描述,另一类是针对每一个客户的流失评分。

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    什么是商业分析

    商业分析这个词很常见。国外留学的专业有叫商业分析(Bueiness Analysis)国内也有企业挂出来岗位叫商业分析,招聘时有一个能力要求叫商业分析能力。...如果扒皮抽筋看本质,商业分析就是:用数据分析方法,解决商业问题。数据分析是一个基础工具,可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域,当然也有企业最关心的商业领域。...商业分析就更加重要。 因此,做商业分析,第一步得知道商业价值是啥。传统的商业价值定义就是卖货挣钱。...大量的互联网企业其实没有挣到真金白银,但通过不断给资本市场注入信心,可以圈越来越多的钱,最后融资上市,功成身退,捞一笔。...截止到这里,我们才介绍完了商业分析基本要素。还没谈到任何分析方法。这些看似与分析无关的东西,恰恰构成了商业分析与科学分析的最大区别。在大学里我们做的是科学分析,是学术研究。

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    电商GMV和支付规模预测

    在电商时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。...这里很明确的,我们就是要预测某个大时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是的购买金额。...接下来还需要针对模型预测的结构做分析和检验,主要用到的是离线测试数据集检验和线上数据实测对比,需要综合评估准确率和召回率两个指标。

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    从0到1搭建自助分析平台

    一、什么是自助分析平台 自助分析平台是构建在大数据平台之上的,依托于大数据平台的数据研发能力,通过统一的数据服务,实现对数据查询、分析的统一管理,为企业业务分析提供高效的数据决策支持,同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中...自助分析平台是有计算机基础的业务人员能够快速上手的前端产品,既要有大数据的处理性能,有需要有简单好用的可视化分析能力,只有让业务人员能够快速掌握使用方法,和公司的业务结合起来,自助分析平台才有价值。...支持多数据源接入 自助分析平台要能够支持多种数据源、不同数据类型文件的接入,能够让数据工程师和业务人员快速的把数据导入到自助分析平台中。...自助分析平台中的数据也要进行权限管控,比如敏感数据不能开放所有用户,下载数据需要有流程审批等等。 高性能 数据分析查询要快、自助分析要快、可视化要快。...三、自助分析平台架构 ? 自助分析引擎 对于超大数据量的复杂查询分析,我们可以使用Spark提交任务的方式来实现自助分析。对于中小数据量的数据我们使用MPP数据库实现快速查询。

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    如何使用自助商业智能 (BI) 避免组织中的数据孤岛

    再加上数据处理清洗等环节,导致IT人员不能及时响应业务用户的需求,而业务人员不能及时拿到分析报告,错失了关键的数据信息。 对于业务用户和IT 部门而言,提供临时报告功能的商业智能工具改变了游戏规则。...这也是构建商业智能和数据分析策略的必要步骤。 Gartner 预测,到 2023 年,促进数据共享的组织将在大多数业务价值指标上超越同行。但在这方面还有很多工作要做,因为很难改变现状。...这破坏了从数据和分析中最大化商业和社会价值的努力,” Gartner表示。这些共享数据将实现“更强大的数据和分析策略,从而带来商业利益并实现数字化转型”。...这就是嵌入式自助式 BI 可以发挥作用的地方。 自助式BI 嵌入式 BI意味着将商业智能工具(例如实时报告和交互式仪表板)原生集成到用户已经熟悉的应用程序中。...自助式 BI 能力 当数据孤岛存在时——大多数组织都存在——它会对员工的生产力和有效的决策产生负面影响。如果组织孤立地使用分析工具,就会限制分析的潜力。

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    电商,性能测试都在做什么?

    电商期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...一、核心业务梳理 电商业务相对来说比较复杂,以我司来说,今年618是第一次大规模的进行促销活动。由于时间紧任务重,为了保证在期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...当然,这里需要注意的的有两个方面: ①、电商业务核心业务流程,在期间的流量相较于日常时间段,是相对较高的,且持续时间在一周到半个月不等。因此在业务梳理时,就该考虑到这部分的高可用和稳定性。...②、除了核心业务流程,还有时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。

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    “618”你准备好了吗?

    流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,服务器承压往往是个重大的考验,而很多企业往往会忽视压力测试这一环节,没有正确预估系统能承载的最大流量,或是虽然提前做了压测,但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案,并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案   为保障活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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    数据库如何应对保障活动

    现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的链路图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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