企业商业智能的终极指南
企业BI系统为组织带来各种用途，业务福利和挑战，如此深入的商业智能指南中所述。
在过去，商业决策通常基于先前的经验、积累的知识或直觉。但商业智能工具已经用直觉和数据驱动的决策取代了管理。BI结合了数据分析、数据可视化和报告功能，以揭示可操作的信息，并将其交付给高管、经理和其他业务用户。
企业商业智慧帮助指导组织中的运营决策和战略规划。BI应用程序在业务绩效，流程和趋势的洞察中生成见解，使管理团队能够识别问题和新的机会，然后采取行动来解决这些问题。这可能导致更有效和生产性的业务运营，更有效的营销，对行业竞争对手的竞争优势，最终，收入和利润更高。
BI软件在20世纪90年代初出现，广泛用于企业，大大小小。的发展自助服务BI工具，以及最近基于人工智能和机器学习技术的增强分析功能，提高了该软件的易用性，允许业务分析师和经理自己分析数据，而不是依赖BI专业人士为他们运行查询。
但是BI和数据管理团队在部署、管理和支持BI系统方面仍然面临着各种各样的挑战，从获得BI项目的批准和资助到集成用于分析的数据集，选择BI软件，培训用户并将自助服务BI实现在不同的业务部门中，从Devolving进行混沌环境，产生不一致的分析结果。
企业中的这一广泛商业智能指南提供了有关如何成功管理双项目的洞察力和建议。您将了解常见的BI用例，BI工具的关键功能，BI系统的不同组件和BI部署过程;您还可以获得有关BI的业务福利的更多详细信息以及它构成的挑战。在整个指南中，您将找到与讨论的主题更深入的相关技术的超链接到相关的Techtarget文章。
行业如何使用BI工具
在其2020年的魔术象限报告上关于分析和BI平台的报告，咨询和市场研究公司Gartner表示，在组织中使用它们的人数“正在大规模加速”。除了自助服务BI和增强分析能力报告指出，较低的软件成本是用户增加的一个重要原因。BI工具的每用户价格“是十年前的一个零头，”Gartner指出，BI供应商之间的竞争越来越激烈，以及向云计算的转移等因素。
Gartner表示，嵌入式双部部署是越来越多的采用的贡献者，称他们经常超越内部用户，以包括客户，供应商和其他业务合作伙伴。此类部署在ERP，CRM和其他业务应用程序中嵌入BI软件，因此最终用户可以在其平常的工作空间中进行数据分析，而无需切换到单独的工具。
在一篇文章中嵌入式BI和Analytics使用据科技作家玛丽亚•科罗洛夫报道，嵌入式工具正在被用于销售和市场营销、供应链管理、人力资源和其他业务运营。此外，它们越来越多地被部署在电子商务系统、移动应用程序、在线门户和其他面向消费者的应用程序中，以支持数据过滤和分析。
总体而言，在不同行业中使用商业智能的示例包括以下内容：
- 银行使用商业智能来帮助评估金融风险，以决定是否批准抵押和贷款申请。他们和其他金融服务公司还分析客户的投资组合，以帮助规划旨在促使客户购买额外产品的交叉销售工作。
- 类似地，保险公司在考虑人寿、汽车和房屋保险政策的应用时，也依赖BI工具来分析风险。此外，他们还利用BI分析政策定价。
- 制造商使用BI软件来帮助生产计划、采购材料和物资、供应链管理和监控生产操作。
- 零售商在BI和分析工具的帮助下计划营销活动和产品促销，同时也在库存管理和产品补货中使用它们。
- 酒店连锁店使用BI工具跟踪房间入住率并根据预订需求进行调整定价，并帮助管理客户忠诚度计划。
- 航空公司同样雇用BI，以帮助履行票据销售和飞行占用，以及诸如管理航班时间表，船员作业和食品和饮料排序等事物。
- 运输公司规划分销时间表和路线，具有BI和Analytics工具的指导。他们还使用BI监控船队行驶的汽油里程和其他方面。
- 医院使用BI系统来分析患者的预后和再入院率，作为改善患者护理工作的一部分。此外，医生使用这些工具来分析临床数据并帮助诊断医疗状况。
BI平台的关键功能
BI工具是从上世纪60年代开始开发的早期决策支持系统演化而来的。这些系统的设计主要是为了将信息传递给企业高管——事实上，有一类产品被称为高管信息系统。相比之下，现代商业智能平台拥有更广泛的功能和用户基础，从高管到部门主管、中层经理、业务分析师和一线运营人员。
这些是现在普遍存在的主要商业智能功能：
业务监控和测量。BI系统广泛用于跟踪KPIS.和其他业务指标所以高管和商业经理可以在持续的基础上监控整个或个人业务单位的组织的表现。这有助于他们以比过去更积极地的方式识别和解决业务问题，而绩效报告及时的性能报告。例如，BI工具可以显示，产品销售额在一个地区的计划下面计划，使销售管理人员能够采取措施及时提升，以满足季度目标。
数据分析。除了跟踪度量标准之外，BI工具通过Ad Hoc查询数据集支持更多涉及的分析。企业用户和BI分析师运行查询来分析数据对于可用于优化业务流程，营销活动，企业策略和其他企业要素的商业洞察力。查询和分析还突出了业务趋势，允许高管探索如何利用可能错过的新收入机会的方法。此BI函数是组织中数据驱动的决策过程的Linchpin。
报告和信息交付。BI结果必须被分发或提供给业务用户，以便他们能够使用这些信息。最初，这主要是通过静态报告完成的，通常以打印形式发送。报告仍然被广泛使用，但是BI仪表板变得越来越受欢迎。它们提供了更具有内置数据可视化的可视化和交互式界面，并能够深入了解基础数据以进行更多分析。见示例12种类型的数据可视化它可以用于指示板、报告和在线门户，这是另一个BI信息交付选项。
预测分析。传统BI是描述性分析的一种形式。通过分析历史数据或实时数据流，它可以检查已经发生或正在发生的事情，以便企业可以根据需要作出响应。另一方面，预测分析预测未来的事件，例如客户将如何对营销优惠作出反应。这是一种通常由数据科学家完成的高级分析，但BI工具可用于运行预测模型以及关于分析查询的结果不同的经营场景，向BI流程添加一个预测元素。
企业BI环境的组件
反思目前的双趋势，Gartner已经表征了现代BI平台，作为支持完整的分析过程的易于使用的系统，数据准备为了视觉数据探索和洞察，强调用户自助和增强分析。在2020年魔术象限报告中，该公司列出了15个核心功能，即此类平台应包括，从安全，可管理性和数据源连接到数据可视化，报告和数据数据讲故事。
但是对于商业智能环境比BI工具本身更多。例如，典型的BI架构还集成内部源系统和外部数据源;数据仓库和其他数据仓库;以及各种数据处理和数据管理工具。
以下了解企业用户的核心BI组件的详细信息：
BI和分析工具。除了自助查询、可视化和报告之外，现在正在构建到BI平台中的增强分析功能还包括自然语言查询支持和AI驱动的技术帮助用户找到和理解数据，准备它进行分析和创建可视化。组织还可以部署特定BI使用的其他类型的工具 - 例如数据挖掘软件，实时分析系统在线分析处理(简称OLAP)是将数据存储在多维多维数据集中以支持复杂的分析和计算的引擎。
仪表板和报告。商业和IT咨询公司的技术实践总监Penny Wand告诉Technology Wairge Lawton，Bi和Analytics的Technology Reorge Lawton，如果它推动了行动。“特别是仪表板是向业务用户分发BI信息以帮助推动决策和战略规划的有效方法。得到关于设计好的仪表盘的建议来自瓦顿文章的魔杖和其他专家。
数据源。这些主要包括一个组织的事务处理和操作系统，如ERP、CRM、财务、人力资源和供应链管理应用程序。还可以在BI系统中收集市场数据、外部客户列表和其他外部数据集进行分析。
数据存储。来自源系统的数据通常是整合和加载到数据仓库中，可以访问BI使用。较小的数据集市也经常为个别部门部署。另外，BI架构可以包括操作数据存储作为在数据仓库进入数据仓库之前的数据存储区域，以及保存一组大数据的数据湖 - 通常以非结构化或半结构化格式而不是相反的在仓库中发现的结构化数据。
数据集成和数据质量软件。ETL工具 - 提取物的简短，转换和负载 - 是整合BI使用数据的主要方法;它们以批处理中将数据拉到一起。可以采用的其他集成方法包括实时数据集成和数据虚拟化，该数据虚拟化创建数据集的混合视图，而无需将它们放入数据仓库中。数据分析和清洁通常是与集成结合完成的，以识别和修复数据错误。
数据优化，准备和策施工具。BI和数据管理团队还可以部署软件来帮助自动化数据准备和数据管理策划数据集的过程为BI用户简化和专注于他们的分析工作。元数据存储库、业务术语表和数据目录是其他可以帮助用户为BI应用程序找到相关数据集的技术。
BI的业务和组织利益
在一篇文章中BI用例和好处星座研究公司的分析师道格·亨森将商业智能和分析学描述为“有效的组织的眼睛和耳朵”。Henschen指出，如果没有可靠的商业情报和报告，成功经营一家公司几乎是不可能的。“这不是什么好东西，而是必须拥有的东西。”
Pratt在她的文章中根据Henschen、BI从业者和其他行业分析师和顾问的意见，列出了BI项目的潜在商业利益:
- 识别需要解决的业务问题;
- 实现更快，更明智的决策;
- 越来越多的运营效率和生产力;
- 改善营销和销售计划;和
- 协助企业主管制定战略计划。
这对应于研究公司Dresner咨询服务发表的调查结果，其2020年“人群商业智能市场研究”报告。根据该报告的数据，更好的决策和更高效的操作是由IT，BI和商业专业人员引用的两大“双成就”。Dresner表示，这些福利越来越多地获得竞争优势，提高客户服务和增加的收入。
商业智能的组织挑战
另一方面，BI应用的危险之一是，如果它基于错误或不完整的数据和不准确的分析结果，则误入歧途的决策可以误入歧途。在乔治劳顿的文章中企业面临的双重挑战美国软件供应商Information Builders战略服务高级总监波特•桑代克(Porter Thorndike)警告说:“如果知道某些洞察力可能会出错，那么这些洞察力产生的速度值得采取行动吗?”
故事中详述的挑战包括若干数据管理问题：集成来自不同系统的数据，确保数据质量和破坏数据孤岛，因此业务用户可以访问干净，一致和完整的数据。其他顶级挑战涉及BI项目管理：培训用户，满足其数据和分析要求，管理自助BI部署避免错误的数据可视化和仪表板设计实践。
用户采用问题是另一个潜在的商业智能障碍。他们可以由商业用户提供被不情愿的放弃Excel电子表格或其他熟悉的工具，转而使用BI软件。此外，在许多组织中，创建数据驱动的文化仍然是一个持续的挑战——“不仅是在管理层，而且是在第一线，在那里业务真正与周围的世界互动，”BI和分析软件供应商ThoughtSpot的首席执行官Sudheesh Nair说。
如何实施BI程序
Donald Farmer是分析咨询树策略的校长，在一篇关于Techtarget的文章中写道，所有企业都已经在某种程度上做了bi。然而，在许多情况下，这包括使用带有基本内置报告功能的电子表格或业务应用程序和移动应用程序 - “是必不可少的战术工具，但不是战略性的技术”。
下面列出的步骤概述了如何创建和实施正式的商业智能计划，该计划将数据分析进行数据分析到组织内更具战略层面。
- 获取BI计划的管理批准。您需要从企业高管批准和资助，以员工为BI团队和购买BI工具以及所需的硬件和其他软件。为了帮助销售该计划，您应该记录业务要求，潜在的BI用例和预期的效益，包括ROI计算。
- 发展您的商业智能战略。在他的文章中创建企业BI战略，农民表示应该建立“关于成功的愿景：对竞争优势的理解以及如何递送这一点。”他推荐从现有分析工具的审计和对他们使用数据的商业管理人员和工人的调查。他说，您应该考虑数据隐私保护，治理，如何支持自助服务BI用户，技术需求，KPI跟踪和其他问题。
- 建立BI团队并为其配备员工。大型企业的商业智能团队通常包括各种各样的BI角色和职责，从BI主任或程序经理到BI Architect，BI开发人员等职位BI分析。每个都需要不同的混合物BI和数据管理技能此外，还有一些常见的特质，包括数据分析、沟通、协作和解决问题的能力。然而，在预算和资源有限的小公司中，有些角色可能必须合并到一个职位上。新的和有经验的BI专业人士应该继续通过各种教育资源发展他们的知识和技能，包括关于BI和分析主题的书籍。
- 设计商业智能架构。规划BI架构的硬件和软件组件以及数据如何将其从原始源系统流过到数据仓库或数据集市，然后是BI工具。您还需要决定是否在房屋或云中部署环境;Gartner表示，BI平台上的大多数新支出现在都是为了云部署。新兴建筑选项是采用DataOps方法，它使用敏捷开发和Devops风格的流程来简化BI和Analytics使用的数据流水线的创建。
- 选择BI和数据可视化软件。BI工具的软件选择过程应涉及业务用户，并确保所选软件满足其业务需求。这可能意味着为不同的BI应用程序或自助式BI环境中的单独业务单位购买多个工具。
- 计划并进行最终用户培训。培训是商业智能计划的关键因素，既可熟悉BI工具和流程的商务用户，并确保他们意识到治理，隐私和安全政策。
- 部署和测试BI系统。在使用BI应用程序之前，测试环境以确保按计划工作。这包括BI工具本身，以及所有数据处理和管理组件。
