商业智能 (BI):定义、重要性、工具和优势

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创建一个 商业计划书,您需要将业务提升到更高水平的下一个重要事项是商业智能。

在本文中,我们将详细讨论商业智能的含义、示例、工具和概念。 最后,您将对商业智能以及如何将其应用于您的业务有更好的理解。

什么是商业智能(BI)

商业智能 (BI) 结合了业务分析、数据挖掘、数据可视化、数据工具和基础架构,以通过更多信息和决策支持组织和最佳实践。

在实践中,您知道,当您拥有现代商业智能时,您可以全面了解公司的数据,并使用这些信息来推动变革、消除低效率并快速适应市场变化和报价。

在过去几年中,已经开发了一个流程,其中包含更多信息以提高绩效和活动。 这些过程包括:

数据挖掘: 使用数据库,统计, 机器学习记录趋势的耻辱。

统计分析: 从描述性分析中收集结果,并使用统计数据进一步探索数据,以了解发生了什么以及为什么会出现这种趋势。

报告: 需要利益相关者和数据分析来完成整个计划。

性能指标和基准测试: 历史数据关于当前和即将到来的赛道表现的数据,以建议通常定制的仪表板。
分析顺序:使用初步数据分析来查看。

审问: 通过询问您对自己类型问题的知识,减去 BI 新发布的答案,这两个数据集。

数据可视化: 通过旋转图表和图形的视觉图像进行分析,直方图开发人员更容易使用。

视觉分析: 通过视觉叙事探索数据,以提供动态洞察并保持流分析。

资料准备:c编译许多数据源,确定措施,并为数据分析做准备。

如何创建商业智能?

制定有效商业智能计划的指南:

  • 熟悉贵公司的目标和战略。
  • 确定重要的利益相关者。
  • 从您最重要的利益相关者中选择一位发起人。
  • 为 BI 平台和工具做出选择。
  • 建立商业智能团队。
  • 定义你的范围。
  • 准备您的数据基础架构。
  • 确定您的目标和行动方案。

为什么商业智能很重要?

它可以帮助公司做出更好的商业智能决策,以在其业务环境中获取当前和历史数据。 使用分析师确保竞争对手的组织和绩效作为基准运行得更顺畅和更有效。

市场趋势和分析师可以更轻松地识别缺陷或增加销售额的回报。 随着数据权利的泛滥,在服务面前可能有一个避难所,而不是招聘工作。
以下是我们可以帮助公司获得更智能、更智能的商业智能数据的几种方法:

  • 确定增加利润的方法
  • 重要业务问题的快速解答
  • 优化业务
  • 说未来的成功
  • 现货市场趋势
  • 使活动与战略保持一致。
  • 减少输入和处理数据所需的时间。
  • 实时获取详细的客户信息。
  • 具有竞争力的基准数据和历史数据,用于持续改进。
  • 识别和分析成本降低和预算分配的领域。
  • 通过花时间在必需品上来提高内部生产力。
  • 与给定的竞争对手比较
  • 表现轨迹
  • 发现问题或困难

商业智能如何运作

公司和组织有问题、目标和目标。 回答与这些决议相关问题的成就证据:我不需要您收集、分析和确定为实现目标而采取的行动的信息。

从实际行动中收集的原始数据的技术方面。 数据被处理,数据仓库也随之被处理。 从一开始,用户就可以访问这些信息。 分析过程才刚刚开始回答问题。

除了B,由于缺乏经验而被给予,分析或业务分析一起工作
业务分析包括商业智能和分析数据,但仅用于此类目的,例如 B. 整个过程的一部分。 B 可以从分析中得出结论,帮助它的用户。

数据科学家使用统计数据和高级预测分析检查特定数据,以发现模式并预测未来模式。 数据分析问:“为什么会发生这种情况,接下来会发生什么?” 商业智能算法模型引导他们通过酒吧,结果是可操作的。

根据 Gartner IT 词汇表,业务分析包括数据挖掘、预测分析、应用分析和统计。 “简而言之,关联分析需要在商业智能战争中发挥更大的作用。 答案专门针对 BI-a-Analysis 的查询提供,以寻找正确的答案或建议。 然而,分析公司的流程可用于不断改进问题和迭代的跟踪。

商业成功不太可能回答有关迭代的线性、分析性后续问题。 事实上,我认为处理的循环是数据访问、发现、探索和信息共享。 这个循环给出了如何限制使用现代开发人员分析来应对不断变化的问题和希望的分析解释。

商业智能战略

过去,IT 专业人员是 BI 应用程序的主要用户。 然而,BI 工具已经发展成为一种更直观、更易于使用的解决方案,允许不同组织领域的大量用户接触这些工具。

Gartner 的 Howson 区分了两种类型的 BI。 第一种是传统或经典的 BI,IT 专业人员使用内部交易数据生成报告。 第二个是现代 BI,业务用户与灵活、直观的系统交互以加速数据分析。

Howson 解释说,公司通常为某些类型的报告选择经典 BI,例如: B. 监管或财务报告,其中准确性至关重要,使用的问题和记录是正式且可预测的。 当业务用户需要有关快速变化的机会的信息时,组织通常会使用最先进的 BI 工具,例如: B. 通过接收 100% 正确数据来估计快速评估的营销活动。

虽然一致的商业智能对于制定战略性业务决策至关重要,但由于数据实践不佳、经常出错等原因,许多公司难以实施有效的 BI 策略。

商业智能工具

商业智能工具旨在帮助您了解趋势并从数据中获得洞察力,以便您制定战术和战略业务决策。 一些商业智能工具包括:

  • Microsoft Power BI
  • SAP 商业智能
  • MicroStrategy的
  • 大松
  • Sisense
  • SAS商业智能
  • 黄鳍BI
  • QlikSense
  • Zoho Analytics
  • 旁观者
  • 清除分析
  • 画面
  • Oracle BI
  • DOMO
  • IBM Cognos 分析

您如何选择 BI 工具?

成功实施 BI 的关键是为工作选择正确的平台。 选择工具时,请记住哪些主要功能对您的组织最有利。 BI 工具的主要方面包括:

  • 简单易用
  • 仪表板和可视化选择比比皆是。
  • 深刻的观察
  • 良好的指标警报
  • 内置人工智能 (AI)
  • 部署灵活
  • 与其他平台和应用程序的连接
  • 数据连接
  • 融入业务应用

商业智能的未来角色

商业智能每年都在不断发展,以便用户能够识别当前创新的当前趋势。 可以将具有相同设计的用于发展业务的智能和机器学习集成到更大的 BI 中。

如果他们声称可以通过任何数量的社区驱动的努力来获取数据,我们不会对他们施加压力,我们会与他们合作。 在团队和部门中协作进行数据可视化将变得更加重要。

商业智能中的数据源有哪些类型?

数据源分为三类:

  • 相关的
  • 立体建模
  • 多维{OLAP}
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