企业信息化建设过程中,经历了数据组织、数据编码、数据收集、数据清洗、数据导入等环节,信息化数据进入到数据库中,如果不能得到很好的数据展现,就好比一个人失去了双眼,信息化的数据价值将不能完整体现且大大缩水。下面我们重点对数据展现的重要作用和具体展现形式做一个分析和讲解。
　　数据展现最重要的作用是对企业决策者具有决策支持作用。俗说话“三分技术,七分管理,十二分数据”, 企业在信息化建设过程中,如果决策者不重视数据质量和数据分析功能,用数据说话,所谓的科学决策将成为一句空话。如果数据库中存在太多的脏数据、假数据,就导致信息系统无法使用,管理者将重新回到没有系统状态下的“决策基本靠拍,管理基本靠吼”的落后管理水平。在企业决策者重视数据质量和数据分析这两个假设前提下,数据展现的好坏直接关系到企业决策者依据数据做决策的能力。
　　最常见数据展现方式主要有报表、多维数据分析、数据挖掘等三种。
　　报表这种方式大家应最熟悉不过,按照所需的固定报表样式开发出来,使用者可以输入不同查询条件或者组合条件进行检索,得出数据统计结果。
　　基层管理人员和高层决策人员对报表有不同的需求。基层管理人员一般希望通过报表掌握一线开展的业务情况、生产情况以及服务情况,会关注每一笔信息的真实性和详实性。高层决策人员对报表的使用更注重宏观性的分析,通过信息系统的报表,决策者可以了解到公司整体经营是否稳定和健康。比如说,通过对比财务报表和业务报表,了解公司资金和业务是否相匹配,是否存在资金链断裂等风险。
　　多维数据分析对于一些隐藏的问题,仅仅通过固定报表不一定能够直观地发现,这时利用一些多维数据分析工具加以辅助分析就会方便许多。
　　多维数据分析工具可以对需要分析的数据进行切片、切块、聚合、钻取、旋转,进行多维度、多角度、全方位的实时在线分析。如果这些数据真实,管理者就可以轻松掌控企业运营。比如说,按照时间序列的数据分析,可以看全年的销售走势。多维数据分析工具不但可以带来更多固定报表所不具备的展现能力,更重要的是让企业管理者全局性地掌握企业业务运营情况,系统地思考企业的运营发展。企业决策者依据这些数据做出的决策将更加科学合理。
　　数据挖掘有一些分析數据和一些隐藏的问题是无法通过固定报表、多维分析来直接展现的,这就需要通过一些特定的数据挖掘算法来实现。
　　数据挖掘算法有很多种,数据挖掘工具也有很多种,对于一些特定的应用可能还少不了编码和程序开发。开发者应根据企业的业务需求和决策者的易用性来选择挖掘工具和开发软件。能够应用数据挖掘来进行企业管理,说明企业的信息化水平已经达到了一个较高层次。
　　企业切忌好高骛远,不可一味地追求数据展现的美观,首先应务实地保证数据的真实性,让各级员工都意识到数据的重要性;其次,要保证数据在数据库里规范化和模型化,数据库设计能够达到3NF就是比较优秀的数据库了,达到3NF对于数据分析就比较有利;再次,数据展现应以终为始,确定数据分析主题,然后再建立数据集市,这样才能最大化数据分析的价值。