商业智能：将数据转化为商业见解

商业智能(BI)可以利用软件和服务来将数据转化为可操作的见解，为组织的商业决策提供信息。

商业智能的定义

商业智能(BI)可以利用软件和服务将数据转化为可操作的见解，为组织的战略和战术业务决策提供信息。BI工具可以访问和分析数据集，并在报告、摘要、仪表板、图形、图表和地图中显示分析结果，为用户提供关于业务状态的详细信息。

商业智能这一术语通常也可以指一系列的工具，这些工具能够基于可用的数据提供对组织当前状态的快速、易于消化的访问。

商业智能示例

如果说报告是商业智能的一个核心方面，那么仪表板则可能是BI的一个最典型的工具。仪表板是托管的软件应用程序，它能够自动将可用的数据汇集到图表和图形中，从而帮助了解公司当前的状态。

虽然商业智能不会告诉业务用户应该做什么，或者如果他们参加了某个课程会发生什么，但是BI也不仅仅只是生成报告。相反，BI为人们提供了一种方法来检查数据，以了解趋势，并通过简化搜索、合并和查询数据所需的工作来获得见解，从而做出合理的业务决策。

例如，一家希望更好地管理其供应链的公司可能需要借助商业智能的能力来确定延迟发生在哪里，以及运输过程中存在哪些可变性，专注于商业智能的咨询公司WCI Consulting的运营副总裁Chris Hagans表示。该公司还可以利用其BI功能来发现哪些产品最常被延误，或者哪些运输方式最常被延误。

IT研究和咨询公司Gartner的研究副总裁Cindi Howson表示，商业智能的潜在使用案例远远超出了提高销售和降低成本的典型业务绩效指标。她提到了俄亥俄州哥伦布市的学校系统及其成功使用商业智能工具来检查大量数据点的案例--从出勤率到学生成绩--以提高学生学习的成绩和高中毕业率。

商业智能供应商Tableau和G2还提供了组织如何使用商业智能工具的具体示例：

•合作组织可以使用BI来跟踪成员的获取和保留情况。

•BI工具可以从CRM数据中自动生成销售和交付报告。

•销售团队可以使用BI创建一个仪表板，显示每个销售代表的潜在客户在销售渠道上的位置。

商业智能vs商业分析

从这些例子中你会注意到一件事，那就是它们提供了对企业或组织现状的洞察：今天的销售前景在哪里?这个月我们失去或赢得了多少会员?这就触及了商业智能和另一个相关术语--商业分析--之间的关键区别。

商业智能是描述性的，它会告诉你现在发生的事情和过去发生的事情，我们已经到达的那个状态。另一方面，商业分析则是预测性的数据分析技术的总称--也就是说，它们可以告诉你未来会发生什么--并且是规定性的--也就是说，它们可以告诉你应该做什么来创造更好的结果。(商业分析通常被认为是专门针对业务的一个更分析类别的子集。) 商业智能的描述性能力和商业分析的预测性或描述性能力之间的区别超出了我们正在讨论的范围。这也触及了商业智能是为谁而服务的问题核心。正如Stitchdata博客所解释的，商业智能旨在向业务经理提供当前事务状态的简单快照。虽然商业分析得出的预测和建议需要数据科学专业人员进行分析和解释，但商业智能的目标之一是让相对非技术性的最终用户也能够更容易地理解，甚至深入数据并创建新的报告。

商业智能的战略

在过去，IT专业人员一直是商业智能应用程序的主要用户。然而，商业智能工具已经发展成了更加直观和用户友好的工具，使得各种组织领域的大量用户都能够利用这些工具。

来自Gartner的Howson区分了两种BI。第一种是传统的或经典的商业智能，IT专业人员能够使用内部事务数据来生成报告。第二种是现代的商业智能，商业用户可以敏捷、直观地与系统交互，并更快地分析数据。

Howson解释说，对于某些类型的报告，如监管或财务报告，组织通常会选择经典的商业智能，在这些报告中，准确性至关重要，所使用的问题和数据集是标准的和可预测的。当业务用户需要深入了解快速变化的动态时，组织通常会使用现代的商业智能工具，例如营销活动，在这些活动中，快速比100%正确地获取数据更有价值。

虽然可靠的商业智能对于做出战略性商业决策来说至关重要，但由于糟糕的数据实践、战术错误等原因，许多组织还难以实施有效的商业智能策略。

自助商业智能

让几乎所有人都能从商业智能工具中获取有用信息的驱动力催生了自助商业智能，这是一种商业智能工具，旨在消除在生成报告时对IT干预的需求。自助式商业智能工具使组织能够使经理和其他非技术人员更容易地获得公司的内部数据报告。

自助BI成功的关键是商业智能仪表板和用户界面，其中也包括下拉菜单和直观的下钻点，使用户能够以易于理解的方式查找和转换数据。毫无疑问，这会需要一定的培训，但是如果工具的优势足够明显，员工就会渴望加入。

但是请记住，自助BI也存在着陷阱。通过引导您的业务用户成为临时的数据工程师，您可能会得到一个混乱的度量组合，在不同的部门之间会有所不同，也会遇到数据安全的问题，如果没有对工具推出的集中控制，甚至还会产生大量的许可证或SaaS费用。因此，即使你承诺在你的组织中使用自助商业智能，你也不能只是买一个现成的产品，把你的员工指向用户界面，然后便希望得到最好的结果。

商业智能软件和系统

各种不同类型的工具都属于商业智能范畴。软件选择服务平台SelectHub分解了一些最重要的类别和功能：

•仪表板

•可视化

•报告

•数据挖掘

•ETL(将数据从一个数据存储导入另一个数据存储的工具)

•OLAP(在线分析处理)

在这些工具中，SelectHub说仪表板和可视化是目前最受欢迎的工具;他们可以提供快速且易于消化的数据摘要，这是商业智能价值主张的核心。

商业智能领域有大量的供应商和产品，只是走马观花会让人不知所措。一些主要的参与者包括：

•Tableau，一个自助服务分析平台，提供数据可视化，可以与一系列的数据源进行集成，包括Microsoft Azure SQL数据仓库和Excel

•Splunk，一个能够提供企业级商业智能和数据分析的“引导分析平台”

•Alteryx，融合了多种来源的分析，简化了工作流程，并提供了丰富的BI见解

•Qlik，基于数据可视化、BI和分析，提供一个广泛的、可扩展的BI平台

•Domo，一个基于云的平台，提供针对不同行业(如金融服务、医疗、制造和教育)和角色(包括CEO、销售、BI专业人士和IT工作者)的商业智能工具。

•Dundas BI，主要用于创建仪表板和记分卡，但也可以执行标准的和临时的报告

•Google Data Studio，是我们熟悉的GoogleAnalytics的升级版

•Einstein Analytics，Salesforce.com试图用人工智能来改进商业智能

•Birst，一个基于云的服务，其中BI软件的多个实例将共享一个公共数据后端。

商业智能分析师

任何认真对待商业智能的公司都需要有商业智能分析师。一般来说，他们的目标是使用商业智能工具的所有功能来获取公司需要的数据，最重要的是发现收入损失的领域，并确定可以在哪些方面进行改进以节省公司资金或增加利润。

即使您的公司每天都在依赖自助式商业智能工具，商业智能分析师也可以发挥重要作用，因为他们是管理和维护这些工具及其供应商所必需的。他们还需要设置和标准化经理将要生成的报告，以确保结果在整个组织中能够保持一致且有意义。为了避免垃圾输入/垃圾输出问题，商业智能分析师需要确保进入系统的数据是正确和一致的，这通常需要包括从其他数据存储中取出数据并进行清理。

商业智能分析师的工作通常只需要学士学位，至少在初级阶段是如此，不过要想晋升，工商管理硕士可能会有所帮助，甚至是必需的。截至2019年10月，商业智能职位工资的中位数约为67，500美元，具体取决于你的雇主，可能会在49，000美元至94，000美元之间。

商业智能的未来

Howson说，展望未来，Gartner看到了第三波的革命浪潮，研究公司称之为“增强分析”，机器学习开始融入了软件，并引导用户查询数据。

“它将同时结合商业智能和分析，而且会很聪明，”她说。

Gorman表示，这些软件平台中包含的组合将使每个单独功能都变得更强大，对使用它们的商人来说也更有价值。

“例如，有人会想要看看去年的销售报告--这是商业智能--但他们也会得到关于明年销售的预测--这是商业分析--然后再加上一个假设能力：如果我们做的是X而不是Y，则会发生什么事情。”Gorman解释说，软件制造商正在转向开发能够在单个应用程序中提供这些功能的应用程序，而不是像现在这样通过多个平台来交付这些功能。

“现在，该系统提供了更高价值的建议。这让决策者能够更有效率、更强大、和更准确，”他补充道。

尽管商业智能本身仍然很有价值，Howson说，但如果组织无法超越商业智能，也不采用先进的分析方法，他们就无法参与竞争。

事实上，根据Gartner的Magic Quadrant报告预测，到2020年，那些能够提供“用户访问内部和外部数据管理目录”的组织将比不提供的组织从分析投资中获得两倍的业务价值。

Howson补充道：“需要报告，但是仅仅有报告是不够的。如果你只是在做报告，你已经落后了。除非你的报告既聪明又敏捷，否则你就会落于人后。你是个落伍者。”