BI与数据科学

打破你的分析孤岛，获得更深入的见解，从你的数据中创造更多的价值

许多组织无法充分利用数据的价值，原因如下:

• BI和数据科学团队在独立的竖井中工作，无法有效协作，或者
• 分析团队采用一刀切的方法，仅仅依靠BI工具来解决他们的分析问题。

这意味着，数据科学团队所能提供的更深入的洞察，无法有效地传达给决策者。

分析高管
专注于指导和支持他们的团队为业务解决有意义的分析问题。当他们的分析团队不能有效地合作和分享他们的工作时，这就意味着错过了洞察，失去了机会和不必要的开支。阅读更多

数据科学家
当他们的工作与BI团队竞争时感到沮丧，或者他们被迫笨拙地使用不熟悉的BI工具来向更广泛的观众展示自己的见解。阅读更多

BI分析人士
享受自服务BI工具的强大功能和易用性，但与工具的局限性作斗争，包括不充分的数据科学和机器学习能力，使他们无法对数据进行更深入的洞察。阅读更多

---

用。增强BI工具bwin 必赢

虽然数据科学和BI团队拥有相同的目标，即通过从数据中获得最有价值的见解来帮助他们的组织做出更好的决策，但每种方法都有不同的特点优势和挑战．通过利用数据科学工具来增加BI投资，您可以最大化交付给决策者的见解的价值。

RStudio帮助打破分析孤岛并增强组织的分析投资，这样数据组织的所有成员(BI分析师、数据科学家、ML工程师、数据工程师)可以协作，获得更深入的见解，支持更好的决策制定并推动结果。

RStudio团队不仅为使用R和Python的数据科学团队提供了一个单独的家，它还使数据科学团队能够增强BI团队提供的出色工作:

• 使用R和Python丰富您的数据，在BI工具中进行可视化和探索。阅读更多关于数据转换的信息
• 使用开源框架(如Shiny、Dash和Streamlit)构建定制的应用程序，并与业务用户共享它们，以补充标准的BI报告。阅读更多关于RStudio Connect的信息
• 安全地从Tableau仪表板调用R和Python api，以便根据需要提供数据科学团队的模型、预测和其他见解。阅读更多关于RStudio Connect和Tableau的信息
• 轻松地在Tableau中嵌入交互式闪亮应用程序，以增强Tableau的标准可视化，并利用数据科学团队开发的可视化洞察。阅读更多关于ShinyTableau的信息
• 增强BI工具现有的R和Python集成:许多BI工具与R或Python有某种形式的集成。RStudio Teams为您的数据科学团队提供了一个安全的、可伸缩的协作开发环境，以开发用于部署在BI工具中的开放源代码，以及一种管理您的开放源代码包使用的方法，以确保在所有分析平台上的一致性和可重复性。