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数据如何驱动商业智能的未来发展

2022/8/20    来源:e-works    作者:徐睿      
关键字:商业智能  数据  
大型商业智能技术可以帮助企业将原始数据转换为有意义和有用的信息,以推动明智的业务决策。
       如今,优质内容随着数据以惊人的速度增长,可以说数据无处不在,并且呈指数级增长,而这为人们所做的一切提供动力。然而,实际上仅靠数据不足以产生成功的业务成果。因为数据理解的速度跟不上它的创建速度。

       如今,“数据驱动”已经成为很多企业都渴望被认可的属性。它在本质上意味着数据作为竞争差异化的真正来源,对于做出更好的业务决策是必不可少的。为此,企业必须通过数据可视化工具、知识提取、分析模型和决策系统来利用其数据的潜力,以提取最大量的洞察力。从本质上讲,他们需要采用商业智能软件。

       商业智能是研究机构Gartner公司在上世纪90年代中期引入的一个术语,它代表了广泛的应用程序和技术,它们协同工作以收集、存储、分析和提供对信息的访问,以改进业务决策和业务流程建模。在只有27%的数据和分析项目转化为可操作的洞察力的时候,商业智能已经成为企业推动变革的事实上的选择。这个包含技术、方法、流程和架构的大型商业智能技术可以帮助企业将原始数据转换为有意义和有用的信息,以推动明智的业务决策。

       简而言之,数据是企业应对许多紧迫挑战的答案,而商业智能就是提出正确的问题并得出正确的结论。商业智能有助于收集洞察力、发现问题、跟踪绩效、发现机会、优化流程、以数据为主导的比较、寻找促进销售的方法、发现创新的新方法并预测成功。

       各行业的企业都依赖商业智能来推动增长并让自己适应未来发展。以下是对商业智能的一些基础知识的尝试:

       1.了解数据和信息

       要想真正理解商业智能,必须知道它既不是技术也不是产品,它不仅仅是关于“洞察力”或“单一事实来源”。事实上,它是一组流程、架构和技术,它们共同有助于做出明智的决策。商业智能的总体目标是使用数据分析、数据挖掘、数据可视化、高级统计、流程分析、绩效基准和描述性分析来理解企业信息系统中积累的大量数据。商业智能显著地改变了决策方法,其中利用数据来回答有关企业过去、现在甚至未来的问题。

       无论是评估营销活动的绩效、可视化网站流量,还是针对特定人群中的潜在客户,企业都可以深入挖掘数据的细节以发现当前模式并预测未来发展模式。商业智能的核心是使用模型和算法“解码”这些模式,并将结果分解为可操作的语言。它是一个交互式且平易近人的过程,可为多级用户提供对数据的访问,为他们提供一个重要的核心,以可视化数据、获取和理解洞察力,并通过定制的仪表板创建报告。

       2.数据收集和转换

       在本质上,商业智能的第一步是数据收集,即获取准确且相关的数据。定性收集技术有助于释放商业智能的最大潜力。首先,原始形式的数据不能直接用于决策目的。因此,商业智能支持使用适当的提取工具和分析方法进行数据处理,将数据转换为可以供决策者采取行动的信息和知识。这些数据主要来自行政、后勤和商业交易,以及外部来源。

       数据可以从不同的来源和目的地摄取和交付。为商业智能平台提供支持的多种多样的数据类型,从纸质报告到打电话、电子邮件、网络聊天、存储在计算机上的文件或部分音频/视频文件。它也可以是关于数据的数据(即元数据)。在数据管道之后,企业执行提取、转换和加载(ETL)操作来处理结构化、非结构化和半结构化数据,然后将其传输到云数据湖或仓库——这是商业智能应用程序的主要数据源之一。

       3.数据集成

       商业智能架构的这一原则有助于根据不断变化的业务需求设计和使用最佳流程。如今,67%的企业依靠数据集成工具来支持分析和商业智能平台。作为数据仓库的一个重要方面,数据集成可以改善支持决策所需的沟通和有效协作,进而实现更好的结果。在许多情况下,需要分布在整个企业或外部的决策支持系统来访问信息。这些不同的系统通过数据仓库集成紧密结合,从而便于访问信息。

       这会产生统一的数据视图以进行准确评估,从而简化商业智能分析流程,以获取有关当前业务状态的可操作信息。在此,企业可以通过统一的编码方式、标准计量单位的转换、信息的语义同质性来实现数据集成。也就是说,基于云的架构支持有效的数据集成策略,以规范跨多个系统和平台的数据并完成单一的事实来源,进而允许实时决策。

       4.解决数据差异

       质量和可用性是推动任何商业智能策略成功的数据的两个关键特征。但是,数据差异会导致错误信息和错误决策,从而阻碍流程。这些差异通常源于数据仓库中的分布式、自主和可能异构的信息。从不同时区和地理位置、多次更新、比较事件和其他类似场景收集的数据可能不准确或未能达成一致,这可能会导致商业智能系统无法使用。企业需要一个系统的过程来解决报告或研究中产生的人工和系统产生的差异。

       从本质上讲,通过商业智能为企业赋能的过程确保了数据的完整、准确并符合特定协议。这是通过用于主数据管理、数据卫生和数据治理的商业智能存储库来实现的。此外,企业必须制定定期更新的数据管理策略,以确保分析期间的数据一致性。现代商业智能系统消除了数据定义中的差异,以促进更快、更准确的决策。

       5.发现趋势和不一致

       如上所述,商业智能涉及数据挖掘,它利用自动化来更快地分析和识别模式和异常值。这些模式为对当前业务状态的洞察、趋势和建议铺平了道路。商业智能工具通常具有多种类型的数据建模和分析(其中包括探索性、描述性、统计性和预测性),进一步探索数据、预测趋势并提出建议。了解趋势和消除不一致的总体过程通常得到数据建模的支持。有趣的是,对数据进行建模可以减少错误,同时提高数据完整性。它还显着加快了速度,并增强了数据检索和分析的性能。

       明确定义的数据简化了数据属性之间关系的分析和映射。此外,虽然70%的企业认为数据发现和可视化对其业务至关重要,但数据建模在这些流程中发挥着关键作用,从而简化了对决策至关重要的趋势、模式以及数据关系识别和理解。

       现在是企业采用商业智能的时候

       最后,很难忽视商业智能带来的优势。商业智能在数据驱动的世界中迅速占据重要地位,以提高企业的投资回报率、提供新的增长机会、鼓励基于事实的明智决策、提高企业生产力并促进对关键信息的访问。全球商业智能市场规模预计将在2028年滚雪球式增长眼430.3亿美元,2021~2028年期间的复合年增长率为8.7%。

       随着企业继续在新冠疫情的影响下陷入困境,人们重新关注探索和采用新的商业模式,保持物理和数字能力之间的平衡。也就是说,为了利用不同来源的实时数据,对数据分析的需求猛增。因此,基于云的商业智能正在迅速成熟,并见证了企业越来越多的接受度。

       借助人工智能等最新技术的力量,这项本已巨大的资产正在最大限度地发挥其潜力。商业智能与人工智能和机器学习相结合,可以帮助企业处理和处理大量结构化和非结构化数据,并执行数据分析,以更轻松、更快捷的方式找到联系和见解。而人工智能被誉为企业分析的未来,在86%的企业期待将人工智能打造成主流技术之际,支持人工智能的商业智能将改变游戏规则。企业必须关注这一领域,以识别和抓住新的增长机会。
责任编辑:程玥
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