移动BI系统,一切尽在掌握之中

移动BI系统结合商业智能与移动应用技术,为管理者提供实时、便捷的数据分析,打破地域限制,提升办公效率。其核心价值在于提升数据价值、提高办公效率和效益,以及构建人与工作之间的新型关系。

正如马云曾经所说:很多人还没搞清楚什么是PC互联网的时候,移动互联来了,我们还没搞清楚移动互联的时候,大数据时代又来了。如今,在很多人还没真正了解商业智能(BI系统)的时候,移动BI系统又来了。这个世界每天都在快速变化着。

        移动智能终端的备受青睐,你我都是有目共睹的。透过我们自己生活的变化就可以看到,在移动设备上运行软件以其简便、易用、亲和等优势正逐渐改变人们的工作行为与习惯。移动BI系统的出现,使有着强大数据处理分析能力的商业智能软件与先进的移动应用技术相结合,为企业管理者打造全天候、轻量化、易操作的移动分析解决方案。

        很多人以为移动BI只是一种不同的用户界面,实际上,移动化完全是一个全新的范畴,它彻底颠覆了人与人之间的沟通方式和消费信息。每一个新事物的出现,必定有它的价值所在,企业为什么需要移动BI系统管理,仅仅是锦上添花吗?

        信息化是一把手工程,在我国,很多CIO都愁于企业决策者往往不是IT系统的使用者,很难切身感受到信息化为企业带来的好处,而且对信息化的重视难以提升,这在很大程度上阻碍企业信息化建设的进一步深入。而BI则是最能让企业决策者看到信息化所带来的价值的应用,因为决策者可以通过BI系统直观地了解企业的运营状态。但是,企业决策者往往很难总坐在电脑前,因而他们中的一些人并没有像CIO们所想象的那样经常去看BI系统中的数据。移动BI系统管理可以打破时间与地域的限制,实现了管理者随时随地掌握企业运营情况的诉求。移动BI系统管理的价值具体包括以下几个方面:

        一、实时、便捷的信息获取,提升数据价值

        管理者可随时随地查询所需的信息,获取信息快速高效。例如,随时轻松掌握企业的经营数据,随时查看,让商务、工作汇报、信息共享变得实时掌握。另外,系统紧密结合移动应用载体的特征,提炼恰当而简约的分析内容,使枯燥的数字以图片的形式直观、形象展示,提升数据的价值,让管理变得生动、高效。
 

        二、提高办公效率和效益

        对于过去的BI,企业的IT部门负责着所有的管理工作。而BI移动化会减少业务部门对IT部门的依赖性,打造智慧而高效的办公平台,减少沟通成本,提高办公效率和经济效益。

我们可以想象这样的画面:平板设备的传送机制使得销售人员在任何一个地方都能够和客户坐下来聊聊天,直接看到业务的进展情况与不足。人们可以围坐在报表前,直接进行互动,通过触屏进行实时的点击、拖拽与刷滑,而不仅仅是做一次演讲。

        三、构建人与工作之间的新型关系

        有人说过,使用iPad往后靠,使用笔记本电脑是往前靠,这说明平板设备和桌面设备大有不同。其实也不是使用平板设备更加舒适,只是我们对舒适已经有了先入为主的概念。无论是iPad还是手机,都不是让我们被迫接受的东西,我们会想要主动地使用它们,与它们互动。

        移动环境不仅仅改变了用户与BI或分析之间的关系,而且改变了用户与业务软件之间的关系,也就是说,改变了那种死板的工作关系。人与工作那种敌对的状态开始变得和谐,甚至产生了热情。这其中体验的转变类似于手机历史中从小屏幕硬键盘到大屏幕触屏的转变,体验值蹭上去的不止一大步了。移动BI系统通过色系、控件、布局的合理设计,极大发挥点击、长按、滑动等简单操作的优势,传递简洁美观的视觉效果,让管理者轻松办公,心情变得更愉悦。

 

        移动BI系统管理的出现,证明了在BI领域,人们已经不再简单地关注用户界面,而是更注重全面的用户体验,从而增强用户体验的沉浸感。所以我们可以发现以前对BI从来不感兴趣的人,现在都变得饶有兴趣。平板和手机设备的使用体验太棒了,操作起来毫不复杂。移动BI的核心理念就在于让人们使用它、经常性地使用它并最终爱上它。

奥威Power-BI移动BI在线免费体验:http://www.powerbi.com.cn/

转载于:https://my.oschina.net/zhourway/blog/822858

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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