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发表于 2023-8-12 19:31:10 | 显示全部楼层 |阅读模式

企业可以创建个性化的报告和分析这有助于减轻人员的负担并专注于其他活动。目标是为工具的用户提供更多自由同时赋予其责任。它基于用户独立和自给自足地使用公司信息的理念。这最终导致了组织中的分散化。自助式的重要性很大程度上取决于每个用户角色的具体要求。对于每个角色自助式可以帮助用户执行各种任务。例如基本业务分析用户通常只需要能够过滤和分组数据。在同一环境中高级用户或业务分析师应该能够自我集成来自不同来源的本地数据以快速创建或增强现有报告。因此环境中自助服务的需求因用户需求而异。层次结构因为这就是我们正在讨论的内容也是分析平台不可或缺的元素。

因此当一线员工能够获得准确的信息并有权做出决策时组织有望取得更大的成功。流动性增长的关键移动商业智能是消费者技术如何持续影响商业技术的最佳例子。尽管移动的想法已经存在了一段时间但现有的解决方案并没有完全令人满意。早期专注于使现有业务分析应用程序变得全面且响应迅速的尝试未能产生预期结果。现在程序员 新加坡 电话号码列表 正在改变他们的方法从头开始重新设计移动设备的商业智能。这并不是要体验仪表板的全部功能而是要减少内容。查看最重要的内容只需几秒钟同时允许用户跟踪来源并在必要时进一步探索数据。由于移动用户已经习惯了在其设备上不断接收数据驱动的通知因此移动分析的概念可能会很快流行起来。



快速的数据处理以及无论身在何处、只需互联网连接即可访问数据的能力使移动分析为世界各地的公司带来了附加值。当自动化还不够时当理解大量数据超出了我们人类的能力时自动化就发挥了作用。但现在是更进一步的时候了。超级自动化因为我们正在谈论它是指一切可以自动化的东西都应该自动化。超自动化是使用多种工具的组合并在可能且合理的情况下通过人工智能机制进行丰富以最大限度地实现业务流程的自动化。分析公司表示超自动化将成为今年商业智能的主要趋势。数据分析是成功的关键看来年对于商业智能工具的发展来说将是极其重要的一年。

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