您的公司每天都会产生大量数据。 做出更明智的判断需要将数据转化为有用的见解。 您可以使用商业智能 (BI)、数据分析和数据科学等数据管理解决方案从过去和当前的数据中理解并获得见解。 因此，区分 BI 和业务分析可能具有挑战性。 这两个名称经常互换使用。 在本文中，我们将了解商业智能与商业分析（BI 与 BA）、SAP 公司分析和软件之间的区别。
商业智能与商业分析
但是这些解决方案之间有何不同，哪一个最适合贵公司的要求？ 商业智能 (BI)、数据分析和业务分析之间的区别很复杂，而且为了使事情更加复杂，这些短语有时可以互换使用。 在解释商业智能与商业分析之间的区别之前，让我们从一些基本定义开始。
数据在商业智能中很有用，可以管理公司的日常运营。 您可以在商业智能专家的帮助下收集有关您现有活动的信息。 公司当前的业务目标包括绩效、报告生成和工作流程扩展。
可以使用系统和软件创建商业智能工具。 数据挖掘、在线分析处理和电子表格是其中的一些工具。 一些专家还将统计和预测软件归类为商业智能。 商业智能促进了组织和特定行业中的挑战。 当公司将注意力集中在主要目标上时，他们就会成功实现目标。
业务分析通过使用定量方法来估计未来来制定增长战略。 BI 还为管理人员提供有关其当前客户的信息。 可以使用业务分析来预测未来的客户行为。 一组在商业智能中有用的预测技术称为商业分析。 B2B 分析工具执行文本挖掘、图像分析、预测和关联等任务。 这些工具经常被数据科学家使用，增加了对业务分析的需求。
BI 与 BA 之间的区别
商业智能和商业分析（BI 与 BA）之间存在许多显着差异。 企业、就业增长、规模和年龄之间存在许多差异。 组织可以在投资现在和未来之间做出选择。 在对分析和商业智能技术进行投资时，必须考虑这些变化。 这是BI和BA之间的区别
#1。 工作和语言趋势
商业分析比商业智能更新和流行。 尽管在定义和用法上存在大量重叠。 谷歌对商业分析的搜索已经超过了对商业智能的搜索。 业务分析已发展成为统计和预测技术的广泛用语。 为了聘请少数可用的数据科学家和分析主管之一，企业正在竞争。
#2。 年龄和组织规模
分析工具和业务信息也可能因公司规模而异。 商业智能工具对于没有数据科学家的组织也很有用。 公司数据对于企业加强运营或制定未来计划很有用。 各种规模的企业都在寻找预测性规划工具。 对于想要更多地了解其内部运作或员工绩效的企业来说，BI 解决方案可能是更好的选择。 一般来说，大多数组织都希望两者兼而有之。
#3。 现在与未来的焦点
商业智能和商业分析在解决当前或即将到来的业务需求方面经常存在差异。 商业智能是检查过去数据以确定业务活动的做法。 作为替代方案，业务分析师可能会检查历史数据以预测潜在的未来事件以及公司可能如何向前发展。
业务主管可以从使用商业智能中获益匪浅。 可以提高工作效率、简化操作或识别工作流程中的“痛点”。 也许改变公司模型是使用业务分析的更好应用。 随着公司的发展，添加新策略并最大限度地利用现有策略至关重要。
#4。 商业分析比商业智能更具表现力。
增长和放缓的数据可视化和分析基于许多变量。 商业智能的类型范围更广，本质上更具分析性。 BA 使用新旧数据检查客户的优先级和需求。 该报告不仅仅是总结其调查结果。
#5。 业务分析的视野更广。
BA 专注于立即改进，而 BI 则依赖于收集数据。 为了加强运营，商业智能部门不断检查数据。 企业采用数据挖掘、报告和分析来增强其业务计划。 它与业务分析有一些直接联系。 尽管 BA 是战略制定所必需的，但没有它就无法实现。 BA 将重新规划未来的业务运营以提高盈利能力。
#6。 商业分析比商业智能对决策的贡献更大。
大多数大公司依靠分析师来预测即将到来的困难和市场变化。 商业智能提供了分析师需要的所有信息。 这种情报也通过业务分析转化为有用的资源。
双分析公司
这些企业收集数据、进行分析并将结果编译成仪表板、报告、图表和其他有用的格式。 企业随后做出的决定将改变游戏规则，因为它们是基于这些易于消化的信息。 我们收集了一份 BI 分析公司情报提供商名单，以帮助公司通过从数据中提取见解来做出更明智的决策。
#1。 阿波罗.io
因此，Apollo.io 为其客户提供了一个用于 B2B 数据分析和销售参与的平台，以及企业家、营销人员和销售人员可能使用的工具。 除了用于自动电子邮件外展的定制模板外，该平台的功能还包括一个包含超过 250 亿联系人的数据库以及相关数据，以帮助用户与合适的潜在客户建立联系。
#2。 吐司
这个商业分析平台是在硬件和软件方面都考虑到食品行业而创建的。 与传统平板电脑相比，Toast 的厨房硬件可以承受更高的温度。 该软件针对特定餐厅的统计数据还可以帮助管理人员定位厨房中的工作流程瓶颈，或者在房屋前部监控全天和全年的顾客量变化。
#3。 洞察力软件
凭借 Longview Analytics（其众多数据智能工具之一），insightsoftware 使企业能够监控成本和收入来源。 这种财务分析工具将数据集中在一个地方并创建自动化的财务仪表板。 该平台的财务报告也比 Excel 更美观，并具有简单的点击功能。
#4。 GHX
全球医疗保健交易所 (GHX) 协助医疗保健组织和提供商寻找解决方案。 通过签约、定价调整、发票、支付自动化和其他服务，商业智能供应商还帮助医疗保健企业提高技能和简化任务，从而改善结果并降低运营成本。
#5。 思感
无论他们是不使用代码还是代码优先，Sisense 的分析平台都是为各种业务而设计的。 为了连接公司的所有数据，该平台集成了 Snowflake 和 Amazon Redshift 等数据仓库。 然后，团队可以快速生成易于理解的数据可视化，并使用机器学习和预测分析来期待新的机会。
#6。 堆
Heap 跟踪所有消费者行为，从 PC 点击和移动滑动到完成的交易，而不是等待被告知要跟踪什么。 该平台从众多合作伙伴网站（包括 Salesforce 和 Shopify）以及客户网站收集相关数据。 用户可以在不编写任何代码的情况下通过挖掘生成的宝库来调整针对特定客户群的消息传递策略。
#7。 多摩
Domo 为企业提供了一个可定制的平台，允许数据存储在公司自己的云或 Domo 的云上。 由于可访问的仪表板和各种低代码和无代码解决方案，公司的全体员工也能够参与到云中。 在使用机器学习来自动化决策的同时，Domo 平台可以链接到 Google 和 BigQuery 等数据源，以提供更多便利。
SAP BI 分析
SAP Bi Analytics 是一组数据仓库和分析工具，可帮助公司查找、共享并根据其自身数据中的重要趋势采取行动。 因此，SAP HANA、SAP BI 和 SAP Analytics Cloud、SAP BW/4HANA 和 SAP Data Warehouse Cloud 都是其中的一部分。 为了描述趋势、预测结果、提高绩效、建议最佳行动方案并在企业的各个层面直接做出决策，SAP Analytics 产品分析业务数据。
SAP BI Analytics 的优势和主要区别
- 做出决定性的业务选择：SAP Bi Analytics 通过商业智能、增强的分析和协作规划工具帮助用户协同工作以发现数据中的机会，从而促进数据驱动的决策制定。
- 授予员工访问数据的权限：借助 SAP 业务分析包，各级员工都可以根据角色适当地访问机密数据。 通过这样做，可以减少数据孤岛，并全面鼓励数据素养。
- 规划中的协调：为了做出连贯且基于协作的决策，管理层可以加强部门规划的一致性并利用其组织的集体智慧。
- 将信息转化为价值：来自公司独特专有数据的洞察力通过使用 SAP Analytics 将人员、信息和想法联系起来，用于支持快速、自信的决策制定。
- 改进分析：为了从头到尾简化分析操作，SAP 业务分析与现有数据源和平台进行交互。
SAP BI 分析的关键要素
#1。 数据仓库
来自多个来源的数据由 SAP 数据仓库云实时组合，然后将信息处理到一个安全的数据库中以供分析。 通过在云端存储和分发丰富的语义信息，它简化了数据访问。
#2。 增强洞察力
通过发现数据中的趋势，用户可以了解导致先前结果的原因，并使用这些见解来加快进度。 在数据建模设置中，人工智能和机器学习模拟未来场景，并允许他们根据定义的输入预测结果。
#3。 自定义设置
为了保证完全独立的软件实例，即使在一个组织内，SAP HANA 提供了大量的租户数据库。 它结合了来自各种来源的数据，并提供了最先进的定制可能性，以满足企业的特殊要求。
#4。 实时处理
通过易于使用的用户界面，SAP BW/4HANA 确保实时处理大量数据。 用户可以使用简化的数据建模来发现趋势和预测未来事件。
#5。 协调规划
SAP Analytics Cloud 和 SAP Integrated Business Planning 提供的实时场景模拟、预测分析、嵌入式分析和报告功能将跨云位置执行的业务规划连接起来。
BI 分析软件
任何从内部和外部系统收集和分析大量非结构化数据并使数据准备好进行分析的程序都称为（商业智能）BI 分析软件。 该程序通常用于复杂的业务数据报表和查询。 更好的业务决策、更高的收入、更高的运营效率和竞争优势是 BI 分析软件的最终目标。
从各种来源收集数据，包括数据库、电子表格和其他业务应用程序，然后将其转换为易于理解的格式，以供商业智能工具进行分析。 该程序使用图形和图表进行数据挖掘、预测、报告和数据可视化，使用户能够发现数据中的趋势和模式。 BI 分析软件的报告功能允许用户构建可以分发给利益相关者的独特报告和演示文稿。
#1。 数据平
借助预测分析和人工智能、数据松和 BI 工具等高级功能，您可以连接来自不同来源的数据并进行分析。 在所有数据可用的情况下，您可以构建强大的业务仪表板，生成预制或定制报告，或包括智能警报以警告目标和异常情况。
#2。 多摩
Domo 是一个商业智能平台，包括许多系统，从数据连接开始，到通过 Domo Appstore 中的预构建和自定义应用程序进行数据扩展结束。 此外，Domo 可以与 R 或 Python 脚本结合使用，为预测建模以及数据湖、仓库和 ETL 工具准备数据。
#3。 SAS 商业智能
文本分析师、数据科学家、数据工程师、计量经济学家、预测分析师和优化建模师只是 SAS Business Intelligence 迎合的专业人士中的一小部分。
#4。 信息伯斯特
一种名为 Infor Birst 的基于云的分析和商业智能工具有助于理解和简化困难的分析程序。 Infor Birst 是一个尖端的端到端解决方案，具有数据仓库、报告和可视化平台，以及基于大量自动化和学习技术构建的联网 BI 方法。
#5。 SAP BusinessObjects
名为 SAP BusinessObjects 的商业智能平台专为深入报告、分析和数据可视化而打造。 他们提供与 Office 的 PowerPoint 和 Excel 连接，因此您可以进行现场演示并将混合分析集成到他们的本地和云 SAP 系统中。
#6。 Pentaho
OLAP 服务、仪表板、数据挖掘、报告、集成、ETL 和其他商业智能功能都可以通过 Hitachi Vantara 的端到端数据集成和分析平台 Pentaho 获得。 该软件旨在通过所有这些功能帮助企业管理大量数据，从而对战略决策和业务成果产生有利影响，其中一些功能以开源插件的形式提供。
商业智能是商业分析的一部分吗？
商业分析 (BA) 和商业智能 (BI) 经常互换使用。
谁获得更多业务分析师或商业智能？
与商业分析师相比，商业智能分析师赚的钱更多。 Payscale 声称，业务分析师的年薪为 70,644 美元，而 BI 分析师的年薪为 71,050 美元。
商业智能与数据分析和商业分析有何不同？
企业和部门可以通过使用商业智能来解决正在进行的操作来实现组织目标。 希望改变经营方式的公司可以从数据分析中获益。
商业智能分析师做什么？
商业智能分析师可能会收集、清理和分析公司的收入、销售、市场数据或客户互动指标等数据。
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参考资料
