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實現企業的“洞察力”是大數據分析應用的核心！您的組織在數據驅動方面的表現如何？

Microsoft TECH SUMMIT 2018

數據分析應用落地的誤區和建議：

不要指望用一張報表解決所有問題

鼓勵多報表分析、系統性分析；

鼓勵多部門分析、互補性分析；

鼓勵動態分析、交互式分析。

自主分析是個反復嘗試的過程 實際上是思維不斷突破的過程

踏實做好數據分析的應用過程；

良好的分析習慣：不斷熟悉分析形式和分析指標，累積形成模型庫+指標體系；

摒棄拿來主義：從自身的實際需求出發，不能人云亦云。

微軟 Power BI 快速實現“自主”數據分析。

微軟 Power BI 的商務智能分析實現過程：

1、數據連接

方便的數百種數據源: Excel、本地數據倉庫、大 數據、流數據、 云服務等。

2、數據轉換

借助已經集成的各種數據轉換函數、方法，對連接到的數據進行轉換，得到最終需要的數據。

3、數據建模

內置微軟數據分析表格模型，全內存計算，速度超快。 快速創建度量值、 分析指標與維度。

4、設計/發布

上百種的可視化組件，滿足任何圖形化展示數據需求。 所有數據之間實現聯動、鉆取、篩選， 深入理解數據。

5、查看/共享

Web協同、移動端APP、嵌入自己的應用、分析結果協同分享。

基于Dynamics 365平臺，利用Power BI瑞泰信息開發了即插即用的標準大數據智能分析模塊。

企業只需連接到自己的Dynamics 365數據，就可以立即實現標準化的商業智能分析。

對于企業定制化的Dynamics 365,瑞泰信息提供快速的定制化商業智能分析服務。

請睜大你的眼睛，各種炫酷實用的應用報表登場！

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