商业智能 (BI)

什么是商业智能 (BI)？

商业智能 (BI) 是指收集、存储和分析公司活动产生的数据的程序和技术基础设施。

BI 是一个广义的术语，包括数据挖掘、过程分析、性能基准测试和描述性分析。 BI 解析企业生成的所有数据，并提供易于理解的报告、绩效度量和趋势，为管理决策提供信息。

对 BI 的需求源于这样一种概念，即信息不准确或不完整的管理者通常会做出比拥有更好信息的决策更糟糕的决策。金融模型的创造者认为这是“垃圾进，垃圾出”。

BI 试图通过分析当前数据来解决这个问题，这些数据理想地呈现在旨在支持更好决策的快速指标的仪表板上。

大多数公司都可以从整合 BI 解决方案中受益；平均而言，拥有不准确或不完整信息的管理者会比拥有更好信息的管理者做出更糟糕的决定。

为了发挥作用，BI 必须设法提高数据的准确性、及时性和数量。

这些要求意味着找到更多方法来捕获尚未记录的信息，检查信息是否有错误，并以使广泛分析成为可能的方式构建信息。

然而，在实践中，公司拥有非结构化或不同格式的数据，这些数据不易收集和分析。因此，软件公司提供商业智能解决方案来优化从数据中收集的信息。这些是企业级软件应用程序，旨在统一公司的数据和分析。

尽管软件解决方案不断发展并且变得越来越复杂，但数据科学家仍然需要在速度和报告深度之间进行权衡。

大数据中出现的一些洞察力让公司争先恐后地捕捉一切，但数据分析师通常可以过滤掉来源，找到可以代表整个流程或业务领域健康状况的数据点的选择。这可以减少捕获和重新格式化所有内容以进行分析的需要，从而节省分析时间并提高报告速度。

BI 工具和软件有多种形式。让我们快速浏览一些常见类型的 BI 解决方案。

公司采用 BI 的原因有很多。许多人使用它来支持各种职能，如招聘、合规、生产和营销。 BI是核心业务价值；很难找到一个不从更好的信息中受益的业务领域。

公司在其业务模型中采用 BI 后可以获得的诸多好处包括更快、更准确的报告和分析、改进的数据质量、更好的员工满意度、降低成本和增加收入，以及做出更好的业务决策的能力。

BI的诞生是为了帮助企业避免因数据分析不准确或不充分而导致的“垃圾进垃圾出”问题。

例如，如果您负责几家饮料工厂的生产计划，并且某个特定地区的销售额环比强劲增长，您可以近乎实时地批准额外班次，以确保您的工厂能够满足需求。

同样，如果比正常夏季凉爽开始影响销售，您可以快速停止相同的生产。这种对生产的操纵是一个有限的例子，说明 BI 如何在正确使用时增加利润并降低成本。

###劳氏公司

Lowe's Corp 经营着美国第二大家居装饰零售连锁店，是最早大量采用 BI 工具的公司之一。具体来说，它依靠 BI 工具来优化其供应链，分析产品以识别潜在的欺诈行为，并解决其商店的集体送货费用问题。

Coca-Cola Bottling 的日常手动报告流程存在问题：他们限制了对实时销售和运营数据的访问。

但通过用自动化 BI 系统取代手动流程，公司完全简化了流程，每年节省 260 小时（或超过六个 40 小时的工作周）。现在，该公司的团队只需点击几下即可快速分析交付运营、预算和盈利能力等指标。

Power BI 是软件巨头微软提供的商业分析产品。据该公司称，它允许个人和企业使用可扩展的平台连接、建模和可视化数据。

自助式 BI 是一种分析方法，允许没有技术背景的个人访问和探索数据。换句话说，它使整个组织的人员（而不仅仅是 IT 部门的人员）能够控制数据。

自助式 BI 的缺点包括最终用户的错误安全感、高昂的许可成本、缺乏数据粒度以及有时太多的可访问性。

IBM 的主要 BI 产品之一是其 Cognos Analytics 工具，该公司将其吹捧为一个包罗万象的、由 AI 驱动的 BI 解决方案。

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