数据科学家Out了，CRM+AI让你秒变分析师

　　几乎所有的企业在生产经营过程中，均会形成各式各样的数据、资料，通过对这些大量数据、资料展开深入的研究所获得的数据分析结果，在企业经营管理中发挥着十分重要的意义与作用。

　　企业数据分析需求旺盛，

　　自助式BI有待普及

　　IDC日前发布的《IDC FutureScape：全球制造业2018预测——中国启示》指出：到2020年底，25%的制造业供应链将使用分析驱动的认知能力，从而使成本效率提高10%，服务绩效提高5%。到2020年，15%的管理数据密集型生产和供应链流程领域的制造商，将利用依赖于边缘分析的云执行模式，以实现实时可见性和增强操作的灵活性。

　　企业数据分析日益上涨，数据人才供不应求。对于普通业务人员来说，不懂SQL，不懂数据库，Excel不精通，VBA不敢碰，则成为横亘在数据分析需求面前的一大门槛。

　　企业组织正在采用自助式分析和商业智能(BI)，并将这些能力带给各级业务用户。这一趋势非常明显，根据Gartner的预测，到2019年，具有自助服务能力的商业用户的分析产出甚至将超过专业数据科学家。

　　Gartner研究总监Carlie J. Idoine表示：“数字化趋势正在推动所有领域的现代企业和政府对分析的需求。人工智能、物联网和SaaS(云)分析以及商业智能平台的快速发展，使得非专业人士也能够更轻松、更经济有效地进行分析，更好地为决策提供信息。”

　　Gartner最近对3000多名CIO(首席信息官)进行的调查显示：CIO把分析和商务智能作为企业组织最重要的、体现差异化的技术。这些技术吸引了最新的投资，也被顶尖CIO视为最具战略意义的技术领域。

　　因此，数据和分析领导者们正在越来越多地实施自助服务功能，在整个企业组织中创建以数据为导向的文化。这意味着业务用户可以更轻松地学习如何使用有效的分析和BI工具，并从中获益，从而在此过程中推动产生有利的业务成果。

　　技术引领潮流，

　　云BI成为大势所趋

　　随着云计算技术的不断发展和深入应用，云端生成和储存的数据量增加，在云端处理数据成为解决海量数据处理和系统崩溃问题的必由之路。随着云端数据的增多，云BI的发展更是一种必然趋势。

　　在新技术的驱动下，销售易顺应市场需求推出了智能分析云，应用先进的分布式存储和SQL数据库技术，实现可拓展的海量数据存储和高性能查询，可以帮助企业实时收集、整合、存储社交数据、第三方数据和CRM数据，并运用云计算技术，可靠、高效、可伸缩的实时处理海量业务数据，实现海量数据的同步实时更新，有力避免使用传统BI时容易出现的报表导出延迟和中断的现象。

　　1、数据同步，一键清除界面缓存

　　在销售易智能分析云数据看板界面，业务人员只需轻轻点击“数据同步”按钮，就可以将看板数据和数据库进行同步更新，清掉界面缓存，查看同步更新的数据报表，做出准确的决策。

　　2、移动端数据秒同步，随时随地查看最新数据

　　在移动端，业务人员只需手指轻轻点触屏幕向下拖拽，就可以一键同步数据看板的数据，实时掌握公司运营情况，及时做出决策。

　　企业需要采取相应策略，

　　为自助式BI的实施打下扎实基础

　　Gartner Idoine表示：“如果数据和分析领导者们只是简单地提供数据和工具的访问权限，那么自助服务计划往往效果不佳。这是因为企业用户的经验和技能在个别组织中差异很大，因此需要培训、支持和熟悉的过程，来帮助大多数自助服务用户产生有意义的输出。”

　　实施自助服务分析和商务智能的任务规模可能会让企业组织倍感意外，特别是如果他们成功的话。在大型企业组织中，流行的自助服务项目可以迅速扩展到覆盖数百或数千用户。为了避免陷入混乱，在启动计划前要确定组织和流程变化是正确的，这一点至关重要。

　　Gartner建议先要解决四个方面的问题，为自助式分析和商业智能打下坚实的基础：

　　1、让自助服务举措与企业组织目标保持一致，收集关于可量化的成功用例的细节

　　通过成功地传递自助式BI的影响力，并将其与组织取得的良好结果直接联系起来，从而以此来确认自助式BI的价值是非常重要的。这会增强大家对这种分析方法的信心，同时证明持续支持这种分析方法是有意义的，也可以鼓励更多的商业用户参与其中，并将最佳实践应用到他们自己的领域中。

　　2、让商业用户参与到设计、开发和支持自助服务的过程中来

　　创建和执行一个成功的自助服务计划，意味着在IT团队和业务用户之间建立和维护双方之间的信任。没有相应的技术解决方案可以来帮助构建信任，但是IT部门和业务用户双方在构建自助服务的过程中，可以了解双方的需求，从而增进信任，最终成功构建自助服务体系。

　　3、采取灵活轻松的数据治理方法

　　自助服务计划的成功，将取决于数据和分析治理模式是否足够灵活，以支持自助服务用户对自由式分析的探索。严格的、僵化的框架会让临时用户望而却步。另一方面，缺乏适当的治理将会让用户面对大量无关数据，或者造成严重的违规风险。IT领导者必须找到适当的治理平衡，以实现自助服务的成功和可扩展性。

　　4、通过制定熟悉上手的计划，让业务用户成功使用自助式分析服务

　　数据和分析领导者们必须为热情的业务自助服务用户提供正确的指导，告诉他们如何快速启动和运行，如何将新工具应用到他们的具体业务问题上。正式的熟悉上手计划将有助于实现这一流程的自动化和标准化，让自助服务在整个企业组织范围内传播的可扩展性提升。

　　总结

　　企业数据服务市场如今正面临大数据和云计算的侵袭，在不久的将来，数据资源将集中地遍布在全球的云服务器中。对于企业来说，海量数据中蕴藏了丰富的价值和商机，是一座可以不断挖掘的金矿。而数据分析和处理能力直接决定了企业挖掘数据商业价值的能力。如果，企业想要正确地对数据进行分析，必然需要一个聪明的分析师，即可以处理海量数据的智能分析工具。

　　销售易推出的智能分析云系统，融合数据仓库、云计算等新兴技术，可以轻松处理海量数据，实现多渠道数据的实时更新。使用销售易分析云，不需要再担心数据导出缓慢和系统崩溃问题，享受实时准确的数据分析服务将不会是遥不可及的梦。