“商业智能”一词“涵括帮助用户访问和分析信息的应用程序、基础架构和工具以及最佳做法”(Gartner)。 该词起源于 20 世纪 60 年代的决策支持系统,之后在 80 年代得到广泛使用和发展。商业智能与用于决策制定和规划的计算机模型一同出现,旨在依据数据得出结论。尽管商业智能随着时间的推移不断发展,但它的重要性一如既往。

本文对这一主题略作介绍,旨在抛砖引玉。如需详细了解这方面的信息,有大量阐述商业智能的书籍可供查阅。我们还提供了商业智能的一些实际应用示例,欢迎参阅。

何谓商业智能?

商业智能是一个技术词汇,涵括业务运营过程中的数据、计算和分析。它并不是一个具体的概念,而是一个总括性术语。为了优化绩效,需要从业务运营或活动中收集数据、加以存储并进行分析,这一过程所涉及到的各种流程和方法都在商业智能的涵盖范围内。在所有这些环节的协同作用下,人们得以全方位了解业务情况,从而做出更明智、可付诸实践的决策。

属于商业智能的例子有:

  • 数据挖掘
  • 报告生成
  • 绩效指标和基准比较
  • 描述性分析
  • 查询
  • 统计分析
  • 数据可视化
  • 数据准备

商业智能的重要性体现在哪里?

简而言之,商业智能可以结合业务背景来展示现在和过往的数据,让用户能够了解到数据的来龙去脉,因而能做出更明智的业务决策。它提供了一些绩效基准供用户参考并据以改进,从而让业务更加顺畅、高效地运转。它可以帮助用户发现市场趋势,进而提高销售额或收入。如果运用得法,它甚至能在合规和招聘工作方面带来助益。几乎所有业务领域都可以通过商业智能加以改进。

企业在进行数字化转型的同时,信息洪流也奔涌而至,而且丝毫没有减慢的迹象。数据无时无处不在,如今在各种规模的组织的业务流程中,数据已经拥有根深蒂固的影响力。现在,人人都希望能够获取和使用新的信息来为日常决策提供依据,解答到底该进军哪些新业务领域的问题。

商业智能对企业有何帮助:

  • 确定该从哪些领域或方法着手提高利润
  • 分析客户行为
  • 将数据与竞争对手进行比较
  • 跟踪公司业绩
  • 优化公司运营
  • 预测新投资项目的成功率
  • 发现市场趋势
  • 找出任何业务问题或难题

这个示例仪表板通过各种经济指标展现了美国经济的长期推动力这个示例仪表板通过各种经济指标展现了美国经济的长期推动力。

商业智能的工作原理

企业都有需要解答的问题和希望达成的目标。为了解答这些问题和跟踪这些目标的达成情况,企业会收集所需的数据,加以分析,然后据以确定需要采取哪些行动来推进业务发展。

我们不妨举个实际的例子加以说明。金融服务公司嘉信理财采用商业智能后,得以全方位了解其在美国的所有分公司的情况,从而掌握了准确的绩效指标并发现了存在机会的领域。通过使用一个集中的商业智能平台,嘉信理财将其所有分公司数据都整合到了一个视图中。现在,分公司经理可以发现投资需求可能会有变化的客户。领导团队则可以跟踪某个地区的业绩是高于还是低于平均水平,还可以点击查看是哪些分公司推动了该地区的业绩。这就带来了更多的优化机会,同时也为客户提供了更好的服务。

从技术方面来说,首先需要从企业的活动中收集到原始数据。经过处理后,将这些数据存储在数据仓库中。存储下来后,用户就可以访问这些数据,开始执行分析过程来解答业务问题。

商业智能与商业分析的区别

商业分析是商业智能的一部分。依据 Gartner 的 IT 词汇表,“商业分析包括数据挖掘、预测分析、应用分析和统计”。简言之,组织开展的商业分析就是其商业智能整体战略的一个环节。

不能将商业分析视作一个线性的过程,因为解答一个问题很可能会引出后继问题,如此反复迭代。正确做法是将此过程视作一个由数据访问、发现、探索和信息共享环节构成的循环。这个循环有一个现代名词,叫做“分析循环”,它解释了企业如何运用分析来对不断变化的问题和期望作出反应。

我们的这篇白皮书详细阐述了分析循环以及其他一些商业智能术语,欢迎详阅。

商业智能工具

很多自助式商业智能工具都可以简化分析过程,让用户能够更轻松地了解自己的数据,而不需要掌握专门的技术知识来自行发掘数据内涵。

数据可视化就是用来呈现商业智能的一种较为常见的方法。人是视觉动物,对于图案或颜色差异一看就懂。数据可视化正是通过更容易为人所理解的方式来呈现数据。各种可视化图表组合成仪表板后,可以像讲故事一样轻松传达数据内涵,突显出在手动分析原始数据时不一定能轻易发现的趋势或规律。这种易懂的形式还可以激发用户围绕数据进行更多对话,从而产生更广泛的业务影响。

不妨阅读这篇报告,了解不断演变的商业智能趋势

传统商业智能与现代商业智能的区别

过去,商业智能工具都是基于传统的商业智能模型。这是一种自上而下的方法:商业智能由 IT 部门推动,大多数甚至全部的分析问题均通过静态报告加以解答。这意味着,如果有人对自己收到的报告提出了后续问题,他们的请求会排到报告队列的最后,这时不得不重新开始整个过程。因此,报告周期十分漫长、令人沮丧,用户也无法利用最新的数据来作出决策。

现代商业智能模型中的分析工作流程现代商业智能模型中的分析工作流程。

如今,越来越多的组织改用现代商业智能模型,这种模型的特点在于以自助方式分析数据。IT 部门负责管理数据(安全性、准确性和访问权限),允许用户直接通过商业智能平台与自己的数据交互。像 Tableau 这样的现代分析平台可以帮助组织顺利完成分析循环中的每一个环节 — 通过 Tableau Prep 可以完成数据准备,通过 Tableau Desktop 可以进行分析和发现,而通过 Tableau Server 或 Tableau Online 则可以进行共享和管控。也就是说,IT 部门可以有效管控数据访问权限,同时使得更多用户能够以可视化方式探索自己的数据并分享得出的分析洞见。

欢迎阅读这篇白皮书,了解实现商业智能的现代方法