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为什么传统的商业智能已不再适用?

2021/12/31    来源:e-works    作者:未央编译      
关键字:商业智能  
商业智能如今并不是什么新鲜事物,但人们收集、分析和利用这种智能的方式正在发生变化。
       很多企业采用商业智能工具来回答特定和可预测的问题,并确保跟踪关键指标,例如获得高层视图或销售目标,以提高企业的生产力。然而,当谈到新技术和人工智能工具时,传统的商业智能正在失去意义。在瞬息万变的商业环境和竞争激烈的时代,实现可持续的市场并非易事。它需要的不仅仅是通常的商业智能工具。企业正变得更加数据驱动并采用现代商业智能技术。这种从传统商业智能到数据驱动技术在各个业务领域的转变,促进了销售额的增长、创新、提高了产量、降低了运营成本,并在行业中占据了重要地位。

       采用业务监控和实时分析不仅有助于以更好的方式管理挑战,而且有助于推动业务增长。传统的商业智能提供了更多的回顾性分析,即使用数据了解过去以改进未来事件。但现在企业必须快速适应不断变化的条件。这将帮助企业自动化业务监控和错误检测。传统的商业智能需要IT员工的持续参与和复杂的IT系统。从长远来看,该系统非常缓慢且效率低下,业务数据的威力只掌握在熟练的人员手中。它不能为企业提供全面的决策支持。

什么时候是超越传统商业智能的合适时机?

       ●当在企业中工作的人员无法访问相同的数据并且对业务没有统一的看法时。

       ●当业务领导者在不咨询分析团队以重新发明轮子的情况下无法创新和提出新问题时。

       ●见解并不能反映企业中正在发生的事情、相关数据源和业务中可用的因素的全方位视图。

数据驱动策略

       如今,企业正在采用数据驱动的决策。他们正在使用数据分析技术来促进业务增长。尽管没有多少企业成功地随着变化而发展。很多企业目前还在使用电子表格等商业智能工具进行分析。企业正在努力应对演变并在大数据分析方面陷于困境。根据一份报告,只有48.5%的企业可以成功采用数据驱动的创新,只有41.2%的企业在分析方面展开竞争。尽管商业智能的传统方法成功地服务于商业行业,但现在企业是放眼大局的时候了。

持续智能

       持续智能方法是对业务运营使用实时分析,参考当前和历史数据,为业务福利采取适当的行动。这种方法更加灵活和流畅。它有助于查看大量数据源、识别重要数据点,并在需要进一步检查的问题期间与业务利益相关者建立联系。它可以在供应链、客户服务、欺诈检测和支持物联网的制造的多个层面上运行。持续智能可以通过使用最新和相关的数据转换任何流程来加速业务价值,在正确的时间指导和自动化操作,并更准确地加速业务成果。持续智能和商业智能之间的主要区别在于,一种是从不同来源提取数据以确定在正确的时间购买正确的数量,而另一种只是简单地报告基础知识。

现代商业智能

       现代商业智能提供具有灵活性和自助访问的主流工具,以便企业可以动态创建报告和分析,并共享数据以获得优化的业务结果。它遵循数据操作和数据民主化的原则,为企业客户提供持续的数据流。现代商业智能提供诸如来自遗留系统和混合ERP系统的支持数据之类的设施,并且也已做好准备以支持多云和混合实施方案。它提供了获得真实见解的完整过程,无需场景或附加信息。它建立在来自强大数据模型的真实业务场景之上,并允许跨流程和跨应用程序报告。无论是现在还是将来,它都易于使用且灵活。

成本削减和实时分析

       成本削减是企业为了减少开支和最大化利润而实施的。这种方法主要用于企业的财务困境或经济衰退期间。在不断变化的环境中,这一点非常关键。如今,很多企业正在使用自动化流程,借助机器学习算法快速解决问题,以持续分析数据并实时检测错误。商业智能本身在检测错误方面花费太多成本。最好的方法是使用能够提供最快价值实现时间和更高投资回报率的供应商解决方案。这些企业也正在从拉式分析转向推式分析,推式分析提供了更好的见解,因此可以立即采取主动措施。很多企业正在使用自动化业务监控和实时分析来有效管理不确定的业务条件。
 
责任编辑:程玥
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