商业智能工具简化了准备和清理数据的过程，这在大数据分析中尤为重要。BI 平台提供识别和纠正数据集内不一致、错误和冗余的功能。例如，它们删除重复的条目、更正不准确的值等。
此外，BI 技术还提供了随时间监控数据质量的机制。这涉及设置数据准确性、完整性和一致性的规则和阈值。如果数据不符合既定标准，平台可能会发送通知。因此您可以迅速采取行动以防止潜在问题。
观看 IBM 的视频来了解有关数据质量和获得预期结果的方法的更多信息。
3.
挑战
理解大数据可能很困难，尤其是对于非技术用户而言。为了使数据对 比利时电报号码 他们有意义且易于理解，您需要结构良好的报告和仪表板。否则，信息可能会被误解，从而导致错误的结论。
让我们看看如何解决此类问题。
解决方案
通过投资报告和仪表板，组织可以充分发挥其数据分析的潜 北大西洋涛动 (NAO) 力并推动更好的业务成果。基本上，这些 BI 工具提供了数据的可视化表示，使用户能够快速掌握有意义的见解。
您甚至可以更进一步，在公司中培养数据素养文化。这样一来，您的员工将能够创建个性化仪表板并在整个员工队伍中共享。访问相同的仪表板将使您的团队拥有单一事实来源。此外，它还将带来更好的数据协作。
4.实时数据监控
挑战
在这个瞬息万变的世界，及时决策的重要性毋庸v 意大利电话号码 置疑。当然，获得准确的见解至关重要，但如果没有及时获得，你就有可能被淘汰出局。
解决方案
幸运的是，如今 BI 提供了用于实时大数据分析的工具。因此，企业能够抓住机遇，满怀信心地驾驭动态市场。
检查关键数据分析类型以做出更好的决策
您可以利用的工具之一是 Microsoft 的 Power BI。它集成了各种数据源，包括实时流数据。因此，用户可以构建反映实时数据变化的交互式可视化和报告。
5.自动化洞察
挑战
大数据通常涉及大量复杂的数据集，手动分析这些数据集可能非常耗时且耗费资源。此外，出现错误和不一致的风险很高，从而导致见解不准确。
解决方案
许多现代 BI 平台都集成了人工智能驱动的自动化和机器学习工具，以提高数据分析的效率。通常，自动化具有许多好处——从减少人为错误到识别大型数据集中的模式和趋势。
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自动化不仅可以降低人工错误的风险，还可以发现可能被忽略的见解。它还可以检测一些异常并向工作人员发送通知。例如，自动化安全系统可以持续监控网络流量。如果出现任何异常或潜在的恶意活动，他们可以通知信息安全部门。
6.成本效益
挑战
数据分析需要投资，这不是什么秘密。特别是，如果你选择构建一个自定义分析平台来处理大数据需求。这个过程涉及大量的编码、强大的基础设施和经验丰富的专家，如数据工程师。显然，它的成本很高。
解决方案
成本效益是 BI 解决方案在大数据分析中越来越受欢迎的原因之一。通常，它带有预构建的功能和工具，例如数据集成、可视化和报告。最重要的是，这些工具非常用户友好且易于利用，因此您可以非常快速地分析信息。
由于商业智能的这一显著优势，无需从头开始构建分析解决方案。
7.风险管理和欺诈检测
挑战
毋庸置疑，适当的风险缓解和欺诈检测对于数据分析至关重要。然而，在大数据领域管理风险和检测欺诈带来了重大挑战。
如果不及时采取措施防止上述问题，数据的可靠性和可信度就会受到破坏。这既会影响业务底线，又会威胁组织的信誉。
解决方案
您可能认为 BI 工具可以识别可能表示欺诈行为的异常模式和异常。您说得很对。
通过将商业智能与大数据相结合，组织可以从移动应用程序、网络平台和物联网设备等各种来源收集历史信息。监控这些数据可以检测到潜在的可疑活动。
使用机器学习和预测模型有助于在大数据分析中建立更好的风险管理。它们有助于发现数据库中的模式、相关性和趋势。因此，企业可以预测可能的威胁并有效地利用它们。