企业希望使用数据和分析来发现有助于推动业务发展的可操作见解，但不能简单地将数据输入商业智能工具并期望获得出色的结果。
无论您是分析客户数据以改善营销细分和资本分配，从不同来源收集数据以创建预测模型，还是通过网络安全数据进行分类以使您的基础架构更安全，遵循最佳实践可确保您制作智能数据驱动的商业决策。
1.确定关键指标
在着手移动BI项目之前，确定对您的业务有意义的指标非常重要。例如，如果您要分析广告和客户数据以发现最佳客户获取数据，那么转换率和客户支出数据就非常有价值。消除无关数据将简化您的可视化，并允许管理人员专注于相关指标，以制定可能改变部门或公司的过程的决策。
在评估要关注的指标时需要考虑的一些问题：
收集数据的最终目标是什么？
这些数据将如何帮助实现我的业务目标？
我是数据挖掘还是进行预测分析？
2.避免常见的数据建模错误
为了从您收集的所有数据中获得可操作的见解，您需要一种正确建模数据的方法。这意味着避免常见错误，例如忽略小数据源，无法解释计算字段如何影响您的模型以及实施较差的命名标准。如果不考虑这些潜在的错误，您最终可能会遇到麻烦且令人困惑的数据模型。
花时间计划分析的目标，特别是在合并来自许多不同来源的数据时。确保计算字段是一致的，创建适当的维度层次结构，允许用户深入查看数据，而其他数据建模最佳实践将使复杂数据建模变得更加容易。
3.创建有效的报表
我们之前已经写过关于设计更好的报表的原则，所以我们不会在这里详细介绍。可以说，可视化是我们与数据交互的核心，特别是对于非技术用户。
厦门艾科思的手机报表
领先的移动可视化技术，突出显示的信息与整体背景之间关系的可视化，以及确保关键利益相关者只需简单一瞥就能理解关键点的事情将会持续很长时间改进仪表板设计的方法。
显示复杂分析是一项挑战，需要您在信息层次结构，仪表板设计等方面做出困难的决策。正确的规划将确保您的可视化相关，逻辑顺序和简化，以便你的用户不会被淹没。
在评估商业智能工具时，有许多选项可供选择。从表面上看，它们在许多方面看起来相似，但是，在窗帘后面它们是完全不同的。许多工具要么完全专注于可视化，缺乏处理来自不同来源的大型数据集的能力，要么不直观，对IT人员提出了额外的要求。
寻找能够提供独立解决方案BI公司，功能足以处理最复杂的数据，同时对于技术含量较低的用户而言仍然足够直观。厦门艾科思移动报表平台不需要单独的数据准备和可视化工具，而是将分析数据库，内置ETL和强大的数据分析和可视化套件集成在一起，因此您不需要任何其他BI工具。
