商业智能 - 简介
商业智能是一系列程序、机制和技术，可将原始数据修改为重要信息，从而推动具有成本效益的业务服务。它是一系列软件和服务，用于将数据修改为可操作的情报和识别。
BI 对组织的方法以及战术和运营业务决策有着巨大的影响。BI 支持使用历史数据而不是假设和直觉进行基于事实的决策。
BI 工具可实现数据分析并制作文档、摘要、仪表板、地图、图形和图表，以支持用户了解有关业务特征的详细情报。
商业智能是许多组织用来更好地了解其用户群和行业的最具活力的工具之一。它定义了将原始信息转换为支持决策的有用数据的业务方法。
商业智能拥有广泛的软件，如果谈论商业智能在零售领域的优势，当前的商业智能工具允许组织利用信息不仅可以考虑当前的销售，还可以估计未来的潜力、模式、趋势，并更深入地了解用户的需求。
BI 有助于让决策者轻松访问和理解数据，以便他们做出明智的选择。这一持续的过程旨在高效且可扩展，确保企业拥有提高绩效和实现目标所需的洞察力。
BI 的创建是为了帮助企业克服"垃圾进，垃圾出"的问题，当数据分析基于不准确或不完整的信息时就会发生这种情况。
商业智能目标
商业智能的主要目标是通过确保信息易于访问、理解和保护来使业务有效运作。首先使用直观的工具清晰地呈现准确和最新的数据，以便用户做出更好的决策。数据应来自可靠的来源，并且只有需要的人才能访问。
传统 BI 与现代 BI
以下是比较，以突出它们的主要区别 −
| 传统 BI | 现代 BI |
|---|---|
| 传统 BI 通常依赖 IT 团队来访问数据，这使得业务用户更难获得所需的结果。 | 现代 BI 使业务用户能够轻松访问数据和所需的工具(尤其是 AI 工具)，从而快速实现所需的结果。 |
| 传统 BI，业务用户通常必须等待报告，这可能意味着当他们收到信息时，信息已经过时了。 | 借助现代 BI，业务用户可以在需要时访问准确、最新的信息。 |
| 传统 BI 耗时且存在延迟。 | 现代 BI 允许快速访问数据。 |
| 传统 BI 通常会导致数据使用不一致，从而造成混乱和错误。 | 现代 BI 确保数据使用的一致性，因此每个人都可以访问相同的可靠信息。 |
| 传统 BI 平台主要侧重于为用户提供详细的历史报告和用户友好的临时分析工具。 | 现代 BI 专注于实时数据分析和高级工具，以获得深入的洞察和预测分析。 |
| 传统 BI 通常需要从特定位置或设备进行访问，这使得随时随地获取数据变得更加困难。 | 现代 BI 让您的团队可以轻松地从任何地方、任何设备访问数据和见解。 |
商业智能的方法
商业智能的方法如下 −
1. 数据分析可视化
数据分析可视化就是如何将数据可视化。它在仪表板上显示记录，并使用与业务相关的自定义指标来根据事实做出更好的决策。
2. 报告
商业智能工具用于报告从所有来源收集的信息并对其进行处理，以便以理性的思维做出更好的报告和财务决策。
3. 预测分析
预测分析是您了解某个操作是否有效的方法。事实上，您不会学习，如果您学习了，就不会 100%。但是，借助商业智能，它可以做出基于证据的决策，以进一步推动业务发展。商业智能使我们能够对影响组织整体发展的当前趋势和用户行为做出合理的预测。
4. 数据挖掘
数据挖掘是一种计算机支持的技术，用于揭示数据实体之间以前匿名或未被注意的关系。数据挖掘是通过共享仓库中保存的大量数据，使用统计和数值方法等模式识别技术来发现有用的新相关性、设计和趋势的过程。
BI 工具和软件的类型
BI 工具是帮助收集、处理和分析来自不同来源的大量数据的软件程序，这些软件将这些数据转化为有价值的信息，使企业更容易理解和使用数据进行决策。
以下是不同的 BI 软件和解决方案 −
电子表格 − 在此软件中，用户输入、存储、编辑、组织、计算和可视化数据。
示例 − MS Excel、Google 表格等。
- OLAP − OLAP 代表联机分析处理。OLAP 解决方案允许用户通过以多维格式存储数据来从不同角度查看和分析数据。
数据可视化 − 它帮助我们以图表、图形、绘图、地图等形式表示数据。
示例 − Tableau Desktop、Power BI Desktop 等。
数据挖掘 − 在业务中，我们处理大量数据。为了搜索和分析这些数据以找到有价值的见解，我们使用数据挖掘。
示例 − Knime、RapidMiner 等。
数据库 − 数据库存储大量数据。数据库有多种类型，例如关系型数据库、NoSQL 数据库和分布式数据库。
示例
- 关系型数据库 − Oracle DB、SQL Server、PostgreSQL。
- NoSQL 数据库 − MongoDB、Cassandra。
ETL 工具 − ETL 代表提取、转换和加载。它是用于数据集成的过程。它涉及提取数据、转换数据并将其加载到目标中。
示例 − Informatica、Ab Initio、IBM DataStage 等。
- 项目管理工具 − JIRA 软件、MS Project、MS Excel。
- 数据建模工具 − Oracle Data Modeler、Toad Data Modeler
- 报告和分析 − MicroStrategy、SAP BusinessObjects Business Intelligence。
