何为商业智能 (BI)?

如今,决策者必须比以往更快、更准确地做出重大业务决策。幸运的是,正确的策略和工具可以帮助您快速准确地制定数据驱动型决策。

何为商业智能 (BI)?

商业智能 (BI) 是用于制定明智的数据驱动型业务决策的流程、技术、技能和应用程序的集合。BI 包括有助于作出决策的数据收集、聚合、分析及有意义的呈现。

数据驱动型企业使用各种 BI 工具访问数据存储库中的历史数据和实时数据,以执行查询、生成自定义报告及预测未来趋势。这些工具包括由训练有素的数据科学家执行的高级分析,以及通过机器学习算法自主生成的洞察。

BI 应用程序的数据存储库包括:数据仓库(集中式或分散式)、生产数据库、运营数据存储和数据集市

其他资源:

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商业智能与分析

BI 经常与业务分析混淆。业务分析 (BA) 是指用于衡量绩效和优化业务流程的统计方法。

数据分析是分析数据集以获得洞察的过程。数据分析分为两种类型:

  1. 预测分析:分析历史数据以确定最可能的结果。
  2. 规范分析:运行假设场景以确定特定动作的最可能结果。

数据分析是 BI 和 BA 的主要组件,但只是整个系统的一部分。

BA 是一种类似而又独立的过程,具有不同的功能。BA 挖掘历史数据以获取趋势和洞察,进而推动业务变革。BI 使用历史数据和实时数据来实现当前的决策:即评估哪些有效,哪些无效,然后决定如何以最佳方式向前推进。BI 主要用于协助现今的业务经营,BA 则主要用于预测未来的发展趋势。

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商业智能为何如此重要?

大数据的可访问性越来越高,使得现代商业决策变得更加重要,但也更难获得。企业数据仓库通常包含需要处理并准备好进行分析的 TB 级或更多原始数据。BI 系统允许对数据进行全面分析(通常在几分钟内)以响应特定的业务请求。

举例来说,SKF 是一家全球性制造企业,因此他们需要能够准确预测产品的市场规模以及市场对特定产品类型的需求。

“公司应当生产什么产品,产量是多少?要在哪些环节投入或撤出资金,以及如何应对新兴产业趋势?Talend 正在帮助我们逐一解决。”— SKF

F+W 是一家致力于创新和创造的内容和电子商务公司。这意味着他们的整个团队需要能够访问用于评估成功和推动进步所必需的数据。

“借助 Talend,我们的云和本地系统如今融合为一。这从全局角度强化了我们整个公司的能力,推动我们从凭直觉做出决策逐渐走向根据一致的数据做出决策。”— Greg Sitzman,F+W

BI 的其他主要优势包括:

  • 缩短应答时间:云基数据仓库解决方案的内存分析可以实时分析数据,在短短几分钟内即可提供基于事实的信息。
  • 优化业务决策:BI 能够提取事实,并将数据转换为可信任的可操作信息。
  • 提高运营效率:BI 使业务不同组件之间的互连更加明显,因此可以更快地识别及处理问题和低效情况。
  • 提高投资回报率:BI 可更快地进行数据分析,有助于确定实现目标所需的资源,提高工作效率,并有助于发现新的收入流。
  • 加快报告:BI 提供最新的、准确的数据集实时报告,使企业在解决复杂的业务问题方面具有竞争优势。
  • 增强策略准确性:BI 有助于识别数据中的重要趋势和模式,并据此设置优先级和分配资源,以实现预期目标。
  • 提高客户满意度:BI 提供 KPI 数据,可改善核心业务功能(改进产品或服务、缩短产品上市时间),从而提高客户满意度评分 (CSAT)。

商业智能工具

BI 可以分为两个主要类别:传统 BI 和自助服务 BI。传统 BI 由 IT 团队或数据专家处理,他们负责运行查询、提供指导分析和创建报告。这种方法的缺点是编制报告可能需要数周或更长的时间。

现今主推的是“自助服务商业智能 (SSBI)”。自助服务 BI 是指业务人员通常在没有经过任何统计分析培训的情况下,使用 PC 上安装的交互式仪表板即可进行查询并生成报告(特设分析)。这些工具直观、用户友好且可实时访问数据。

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商业智能工具:7 大主要特性和功能

高效的商业智能需要正确的工具。不同类型的 BI 工具可以执行整个 BI 过程的各个部分,并根据不同的标准运行。它们可作为独立工具或作为集成产品套件的一部分运行。

  1. 在线分析处理 (OLAP):此类 BI 工具用于通过深度挖掘功能分析大量历史数据。信息存储在 OLAP 多维数据集中,并可提供数据的多维视图。
  2. 特设分析:此类 BI 工具通常使用 OLAP“指向点击式”仪表板,允许任何用户进行查询并生成报告,以解答特定问题。
  3. 报告:此类 BI 工具能够可视化呈现查询中提取的数据(如图表、地图和图形)。使用 BI 报告工具的优势包括提高分析报告的速度、效率和准确性。
  4. 高级分析:此类 BI 工具由数据科学家在构建预测和规范分析模型时使用。这些自主或半自主工具具有预测未来结果和提出建议的复杂功能。
  5. 可操作 BI:此类 BI 工具可实时处理传入的数据,为决策提供信息能见度和更快的信息访问。通过实时数据和洞察,企业可以快速响应市场趋势和事件。
  6. 开源 BI:此类 BI 工具使用开源代码 开发,可以根据需要进行修改。这些工具通常作为一套包含报告和分析功能的产品提供。
  7. 自助服务 BI:此类 BI 工具无需经过任何统计分析或数据挖掘培训即可使用。自助服务系统的配置允许任何用户使用交互式仪表板进行查询、设计报告及获取洞察。

如何确定最佳的 BI 工具

选择 BI 工具的第一步是了解企业访问的数据源类型(模式和定义),以及需要如何对其进行分析。大多数数据源都能通过 BI 工具轻松访问,但可能因为其中存在特定类型的数据而令人却步。源生云工具应当能够支持各种数据存储库或数据仓库中的数据。

下一步是定义业务目标和预期结果:

  • 确定您希望 BI 系统衡量的 KPI。
  • 评估成本并评估管理工具所需的技术技能。
  • 确定您需要的是独立的 BI 工具、开源 BI 工具还是 BI 工具套件。

正确的 BI 工具(一种或多种)应当允许您深度挖掘最精细的细节,并获得按来源、时间和完成请求所需的任何其他因素筛选出的精确答案。它应具有“提示性智能”功能(通过机器学习自动执行),可以在与所询问问题相关的数据中发现模式并提出解决方案。

强大的现代 BI 工具的其他重要功能包括:

  • 可以生成可视化报告
  • 跟踪进度和单独 KPI
  • 创建可用于演示的图形
  • 具有易用而直观的界面
  • 具有强大的安全性
  • 包括移动应用程序
  • 自动确定工作任务的优先级
  • 及早识别问题
  • 具有自然语言接口

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商业智能示例

BI 不仅仅是纸上谈兵,正确实施将能为企业带来巨大转变。以下介绍几个实例:

1. Lenovo:实时 BI 的强大功能

Lenovo 是全球最大的 PC 供应商,是一家规模达 460 亿美元的个人计算技术企业。该企业构建了支持实时 BI 的弹性混合云平台,每年对超过 110 亿条交易的结构化和和非结构化数据进行分析。

新平台实测结果包括:ThinkPad 笔记本电脑系列配售率增长 18%,通过联合分析,平均每零售单位营收实现 11% 的增长,并在六个月内即节约运营成本 100 万美元。

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2. McDonald’s:数据驱动型 BI 改善客户服务

McDonald’s 使用数据驱动型 BI,采用新的 ETL 方法、大数据和数据质量,从而改善客户服务。

实测结果包括:减少了购买新硬件的需求,能够及时生成关键业务报告以便预测销售,确保人员配备得当及招募新员工。

3. MoneySuperMarket:聚合数据以改进 BI

MoneySuperMarket (MSM) 是英国领先的价格比较网站。MSM 借助 Amazon Web Services 与 Talend Data Management 的功能,将多个 Web 服务中的数据导入数据仓库,以提供营销 BI。

实测结果包括:改进了客户购买路径,支持利用日常指标进行渠道绩效预测,以及将数据科学应用于支持即席分析的 11 TB 数据。

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商业智能的未来:A.I. 和云

大数据 BI 的未来是云和人工智能。从生产数据库中提取数据并将其转储到用于 BI 报告的电子表格中的情况越来越不常见。随着企业迁移到云,BI 系统可使用源生云 BI 应用程序实现自动化,这些应用程序会提取洞察、提出建议并为数据创建可视化呈现方式。

如今,数据驱动和解决信息复杂性及数据现代化方面的需求成为企业云战略背后的推动力。CIO 采用云计算信息技术的三大理由包括:

  1. 提高敏捷性和响应能力。
  2. 加快产品开发和创新。
  3. 节省资金。

云计算通过自动化的源生云 BI 工具为 BI 和大数据管理提供新的解决方案。据估计,到 2020 年,数据科学家执行的任务中有 40% 将实现自动化。

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业务分析师根据需要,依赖企业海量数据存储中的实际可信信息来满足业务需求。BI 利用各种流程和技术来访问数据仓库或数据集市中包含的大量数据缓存,并将其转换为可操作的信息。

更多企业依靠 Talend 将大数据集成到业务决策中,因为我们的统一工具开发和部署数据集成作业比手动编码快 10 倍,而成本不过是竞争对手的 1/5。

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| Last Updated: January 23rd, 2019