商業智能 (或 bi) 是公司用來分析其數據和創建影響公司績效的可操作外賣的過程。通常, 此過程包括將公司數據收集到數據倉庫或其他存儲庫中, 并使用專門設計的工具來分析數據。例如, 您可以查看客戶在線購物習慣、運營成本或區域銷售信息。或者, 您可以將業務運營與基準標準進行比較。商業智能對于組織在競爭激烈的商業環境中的生存至關重要。通常, bi 應用程序使用從數據倉庫收集的數據, 公司通常使用 etl (提取、轉換和加載) 工具將來自組織不同部分的數據獲取到數據倉庫中。將一個好的 etl 解決方案與一個好的商業智能工具相匹配, 可以讓您的商業游戲突飛猛進。核心研究公司的一項研究表明, 商業智能分析每花費1美元, 就能得到 1 3. 0 1 的回報。

為什么商業智能很重要?

查看和理解當前數據、了解公司強項和弱項的大局以及預測未來趨勢或需求的能力, 都是企業的重要命脈, 也是包括企業在內的一組活動之一情報。

下面的列表顯示了一些常見的商業智能活動:

  • 報告。定期向組織內的關鍵決策者提供匯總數據, 以支持他們做出業務決策的能力。
  • 分析。涉及查找和了解可用于做出業務決策的數據中的模式的活動。
  • 數據挖掘。涉及在大型數據集中查找模式的活動。
  • 復雜的事件處理。復雜事件處理 (cep) 是對流數據的實時分析。流數據通常是不斷更新的數據, 如股市源、交通報告、帶有傳感器的電網等。
  • 業務績效管理。這是一組分析過程, 旨在分析和衡量組織為自己定義的特定績效目標 (或一組目標)。例如, 企業可能會設定由按時發貨和客戶滿意度定義的卓越運營目標, 并創建分析來衡量這一點。
  • 基準測試。這是一組分析過程, 它們試圖收集組織的性能指標, 并將其與為特定行業定義的最佳實踐進行比較。
  • 預測分析。預測分析包括一系列統計技術, 如數據挖掘、機器學習和預測建模, 用于分析歷史數據以預測未來模式。

常見的商業智能挑戰

數據質量

獲取高質量數據對于實現良好的業務分析至關重要。錯誤的數據會導致糟糕的商業智能。數據質量是一個挑戰, 原因有幾個:

  • 數據已經過時。在大型復雜的組織中, 數據很容易過時。
  • 公司沒有花時間來實踐良好的數據衛生。為了保持高質量的數據, 公司需要采取措施定期清理和規范數據。

有關數據質量的詳細信息, 請參閱什么是數據質量?

關鍵數據被埋在不同的系統中

當數據位于不同的系統中, 而其他系統無法訪問時, 它被稱為商業智能工具的另一個挑戰是, 它們可能需要大量的專業知識才能使用它們。這意味著組織中只有少數關鍵人員具備有效使用商業智能工具的技能, 從而造成瓶頸。

商業智能工具

商業智能工具通常分為三類: 內部部署、開源和基于云的工具。正確的工具取決于您的環境和商業智能軟件的目標。

預置工具

一些流行的內部部署工具包括microsoft power bitableau黃鰭。內部部署工具設計為在組織的基礎結構上運行, 通常用于也在本地運行的傳統數據倉庫。但是, 與云解決方案相比, 它們的魯棒性和可擴展性可能更低。

開源工具

開源選項具有成本效益, 如果它們基于云, 還可以節省基礎架構成本。但它們仍然需要一定程度的知識和手工編碼才能有效使用。一些流行的開源工具包括apache hive 和 bird 項目

基于云的工具

基于云的商業智能工具特別擅長處理流數據和大量數據。它們還具有極高的成本效益, 因為維護環境所需的基礎設施和專門知識由供應商處理。基于云的工具包括oracle netsuitebirstgooddata自適應洞察

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