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实现企业的“洞察力”是大数据分析应用的核心！您的组织在数据驱动方面的表现如何？
Microsoft TECH SUMMIT 2018
数据分析应用落地的误区和建议：
不要指望用一张报表解决所有问题
鼓励多报表分析、系统性分析；
鼓励多部门分析、互补性分析；
鼓励动态分析、交互式分析。
自主分析是个反复尝试的过程 实际上是思维不断突破的过程
踏实做好数据分析的应用过程；
良好的分析习惯：不断熟悉分析形式和分析指标，累积形成模型库+指标体系；
摒弃拿来主义：从自身的实际需求出发，不能人云亦云。
微软 Power BI 快速实现“自主”数据分析。
微软 Power BI 的商务智能分析实现过程：
1、数据连接
方便的数百种数据源: Excel、本地数据仓库、大 数据、流数据、 云服务等。
2、数据转换
借助已经集成的各种数据转换函数、方法，对连接到的数据进行转换，得到最终需要的数据。
3、数据建模
内置微软数据分析表格模型，全内存计算，速度超快。 快速创建度量值、 分析指标与维度。
4、设计/发布
上百种的可视化组件，满足任何图形化展示数据需求。 所有数据之间实现联动、钻取、筛选， 深入理解数据。
5、查看/共享
Web协同、移动端APP、嵌入自己的应用、分析结果协同分享。
基于Dynamics 365平台，利用Power BI瑞泰信息开发了即插即用的标准大数据智能分析模块。
企业只需连接到自己的Dynamics 365数据，就可以立即实现标准化的商业智能分析。
对于企业定制化的Dynamics 365,瑞泰信息提供快速的定制化商业智能分析服务。
请睁大你的眼睛，各种炫酷实用的应用报表登场！
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