商业智能教程
商业智能是一套工具、方法和流程，可将原始数据转化为有用的信息，帮助企业做出更好、更具成本效益的决策。如今，许多公司都在使用商业智能来改善服务并保持竞争优势。
在本商业智能教程中，我们将学习关键信息和重要材料，让来自不同背景的学习者能够在这一领域脱颖而出。
什么是商业智能?
商业智能 (BI) 是一个广义的术语，包括将原始数据转化为有价值的见解，帮助企业做出明智的决策的整个过程。它涉及从内部数据库、第三方系统甚至社交媒体等各种来源收集和分析数据，以了解企业的运作情况并规划下一步要做什么。
商业智能 (BI) 不仅仅是特定的技术或工具，它是一个完整的过程。它包括从我们使用的技术和业务策略到涉及的人员的一切。想象一下，BI 是一个黑匣子，输入的是原始数据，输出的是有用的信息和见解，有助于做出更好的决策。
商业智能如何工作?
为了简化 BI 的工作方式，可以将其视为一个黑匣子，输入的是数据，输出的是信息和见解。为了更清楚地说明这一点，让我们扩展黑匣子的概念:在输入端(左侧)，我们有数据源，在输出端(右侧)，我们有与结果交互的用户。
现在，在这个黑匣子里，我们有业务战略、基础设施、技术、工具、应用程序、最佳实践等。初始输出提供了业务的快速概览，应该会激发想法或问题。从那里，您可以深入挖掘以获取更详细的信息。
这是一个迭代过程。经过几轮探索和分析后，您将获得有助于做出更好决策以改善业务的见解。如果第一个输出没有带来新的想法或问题，则可能意味着您已经知道所显示的内容，或者 BI 设置可能存在问题。
商业智能的阶段
商业智能的阶段是 −
- 数据收集 − 我们首先从各种来源收集数据，例如数据库、电子表格和在线供稿。
- 数据集成 − 然后，我们将这些数据汇总到一个中央系统中，例如数据仓库或数据湖，以便更轻松地进行管理和分析。
- 数据分析 − 借助 BI 工具，我们可以分析组合数据以发现趋势、模式和见解。这可能涉及复杂的计算和对未来的预测。
- 数据可视化 − 我们通过图表、图形和仪表板等可视化工具呈现这些见解，这有助于我们轻松理解和解释数据。
- 决策 − 我们根据分析和可视化得出可行的见解。这可能涉及改进流程、改变营销策略、解决供应链问题或增强客户体验。
商业智能的重要性
商业智能是一种不断发展的现象，它具有一些重要功能。其中一些功能列在下面 −
- 增强决策能力 − 您可以使用 BI 做出数据驱动的决策，从而获得更好的业务成果。
- 提高效率 − 将 BI 集成到您的流程中可以简化操作并减少效率低下的情况。
- 竞争优势 − 我们可以使用 BI 获得洞察力，帮助我们保持竞争优势。
- 数据驱动的文化 − BI 提倡一种基于事实和数据而非直觉做出决策的文化。
商业智能面临的挑战
尽管商业智能的使用无处不在，但它也给现有系统带来了一些挑战。其中一些挑战如下 −
- 数据质量问题 − 您需要确保数据干净准确，否则 BI 洞察可能会产生误导。
- 实施复杂 − 需要仔细规划和专业知识才能有效地设置 BI 系统。
- 成本高昂 − 我们可以预期在技术和培训方面会有大量的投资，这对一些企业来说可能是一个挑战。
- 用户采用 −需要进行初始培训阶段和支持，以确保组织中的每个人都能轻松使用 BI 工具。
商业智能的应用
以下是 BI 在各个领域的几个关键应用 −
1. 提高员工敬业度和绩效
商业智能 (BI) 通过跟踪出勤和工作设置来帮助管理远程员工，确保他们拥有有效远程工作所需的工具和信息，从而支持平稳运营和员工福祉。
2. 实时数据可用性
商业智能 (BI) 可以立即访问当前数据，帮助公司快速监控和响应变化，这对于有效决策和保持平稳运营至关重要。
3. 数据驱动的未来规划
利用跟踪、预测分析和人工智能的趋势，帮助企业对未来运营做出明智的决策。这可以降低代价高昂的错误风险，并通过确保决策基于可靠的研究来提供竞争优势。
使用商业智能策略的公司
以下部分列出了在现实生活中使用 BI 策略的顶级公司 −
1. 特斯拉
这家汽车公司使用 BI 将他们的汽车无线连接到公司办公室，使他们能够收集和分析数据。这使他们与客户保持联系，并有助于在问题出现之前解决部件损坏或交通隐患等问题。
通过实时监控车辆，他们可以预测维护需求并提供个性化建议，从而带来更顺畅的驾驶体验。
2.星巴克
星巴克以其咖啡而闻名于世，它使用 BI 工具分析其会员卡计划和移动应用程序的数据，以了解客户喜欢购买什么。
通过跟踪个人购买习惯，星巴克可以预测客户接下来可能想要什么，并通过其应用程序和电子邮件发送个性化优惠。
商业智能中的职业选择
商业智能专家专注于分析数据并产生洞察力以推动业务决策。他们可以从事各种工作角色，例如 −
- 业务分析师
- 数据分析师
- 数据工程师
- SQL Server 商业智能
- 商业智能分析师
- BI 顾问
招聘 BI 专家的公司
以下列表包括招聘 BI 专家的主要业务部门，以及每个部门的相应公司 −
- 科技公司 − 谷歌、亚马逊、微软
- 金融机构 − 摩根大通、高盛
- 医疗保健组织 − 联合健康集团、CVS Health
- 零售业领导者 − almart、Target
- 咨询公司 − 德勤、埃森哲
- 电信公司 − AT&T、Verizon
- 制造公司 − 通用电气、西门子
- 电子商务 − Shopify、eBay
学习商业智能的先决条件
虽然这是一篇初学者教程，但我们假设读者对商业环境有基本的了解，并对数据源、数据收集、分析和可视化技术等概念有一般了解。
商业智能常见问题解答
关于商业智能有一些非常常见问题 (FAQ)，本节将尝试简要回答这些问题。
如果您的销售、营销和财务团队正在努力进行详细的分析或者由于数据不足而错过关键决策，这表明您需要一个 BI 系统。
商业智能着眼于"当前的趋势是什么，我们应该采取什么行动?"而数据科学则研究"为什么会出现这种趋势，如果我们采取这种行动，会发生什么?"
商业智能旨在处理高度结构化的数据，而数据科学系统则旨在管理高速动态数据。
自助服务用户不需要 IT 团队来访问和分析数据自助服务是一种数据分析方法。
