什么是生意智能?它怎么简化计划?

李霆轩 2024-03-22 05:29 791

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神译局是36氪旗下编译团队，关注科技(Technology)、商业、职场、生活(Life)等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。

编者按：商业智能，通常简称为BI，是一套工具和流程。过去十多年，商业智能（BI）逐步从原始数据向“智能决策大脑”转变。商业智能可以用于收集、分析和转换历史(History)数据，可视化呈现数据，以便发现事物发展趋势，让报告更易于理解，帮助企业更好决策，提高效率。基于此，公司借助商业智能可以快速将见解转换为行动，适应市场变化，推动企业发展。本文将详细介绍何为商业智能以及它如何简化决策，文章来自翻译，希望(Hope)能对你有所启示。

让我们(We)来玩一个“你愿意吗”的小游戏(Game)。您是愿意手动筛选电子表格中的6000行数据，还是更愿意让软件为你代劳？

如果您更喜欢前者，那么您可能是一名数据科学家。如果您像我一样，更愿意看到可视化数据可能有条理的报告，那么我们(We)更需要商业智能。

那么什么是商业智能，如何使用它来简化业务决策呢?在本指南中，我将解释为什么应该达成商业智能策略，以及它可能是什么样子的。

什么是商业智能？

商业智能(BI)是指用于收集、组织和分析数据的流程和工具，以确定业务的运行情况以及如何从中改进。

不要惊慌(Surprised)！商业智能并不意味着你作为业务主管可能数据分析师工作将被机器人取代。将数据整理成报告只是成功(Success)的一半。你的工作是从数据中获取洞察力，并做出合理的、人性化的决策。商业智能只是将原本乏味的数据提取和分析过程自动化，让你的工作变得更轻松、更有效。

商业智能的工作原理

商业智能专门用于分析业务数据，它将数据转化为具有实际决策价值的见解。让我们(We)来分析一下这个并不神奇但真正实用的过程：

1. 收集数据：商业智能工具可从各种来源获取数据，如销售数字、客户反馈、市场趋势和运营统计。

2. 整合数据：在这一步骤中，商业智能工具将不同来源的数据整合到一个系统中，从而占据中心位置。它们(They)善于协调来自不同部门和 IT 系统信息，从而创建一个全面而统一的视图。这种整合能力至关重要，因为它能确保将所有相关数据汇集在一起，从而进行(Carry Out)整体分析，全面反映企业的运营情况。

3. 管理数据：在这方面，商业智能工具在确保数据质量和完整性方面发挥着至关重要的作用。它们(They)能自动完成数据清理和分类过程，消除可能影响分析结果(Result)的不准确可能重复数据。这些工具还实施了强大的安危措施，以保护敏感信息。

4. 分析数据：这是数据开始发挥作用的地方。通过严格的分析，商业智能工具可以检查数据中错综复杂的关系和相互作用，识别模式、趋势和异常。

5. 数据可视化：可视化是指以易于理解的格式（通常是图表、图形可能仪表板）展示数据。这有助于清晰有效地传达数据分析结果(Result)。

6. 采取行动：无论是调整营销战略、精简供应链还是提升客户体验，商业智能都能为您提供情报，让您采取明智的行动，推动业务向前发展。

商业智能与数据分析

数据分析和商业智能共同为企业提供战略洞察力。

数据分析揭示了数据的含义以及下一步可能发生的情况。商业智能将结果(Result)分解为更具体、更可操作的语言。

通常情况下，数据科学专业人员会对业务数据分析结果(Result)进行(Carry Out)解释，商业智能将数据分析的见解简化为更容易理解的商业术语。

可以把它想象成一项关于技术健康(Health)主题的研究报告和一篇关于该研究报告的文章之间的区别。这项研究报告的结果(Result)可能让人感觉云里雾里，完全读不懂，但这篇文章通俗易懂地解释了它的含义，并为读者提供了一些实用建议。

下面是另一个例子：

· 作为一家机构的数字营销人员，我为客户出具报告，用清晰可操作的语言总结他们(They)的表现。这部分工作与商业智能类似。

· 为了生成这些报告，我首先需要提取和分析原始性能数据。例如，我会关注网页浏览量、点击率、关键字移动等指标，以及可能影响其表现的外部因素。这就是数据分析发挥作用的地方。

商业智能的好处

假设您对人工数据分析和解释结果(Result)的前景并不看好。以下是 BI 可以让您的系统更好地工作的一些原因、

· 提高效率：相比于充满图表和图形的报告，电子表格呈现的数据更清晰明了。商业智能将数据分析结果(Result)转换为数据可视化和其他易于消化的格式，使业务战略决策更加容易。此外，达成这一步骤的自动化可以节省数小时的数据筛选时间，并将人为错误的几率降至最低。

· 改进决策：商业智能以数据为导向，有助于确保您做出正确的决策。例如，商业智能工具可以根据销售数据生成仪表盘和报告，说明哪些产品卖得不好，应该停产可能修改。

· 提高员工影响力：商业智能使数据分析更易于访问，从而节省了 IT 团队和数据分析师用于响应用户请求的时间。有了商业智能，员工就有权进行(Carry Out)自己的分析，并从中获得洞察力。

· 提高客户满意度：最后一个感受到商业智能影响的群体可以说是最重要的群体：您的客户和顾客。数据驱动的决策更容易满足客户的需求。

如何制定商业智能战略

1. 设定商业智能目标

商业智能的用途几乎是无限的。实施商业智能的第一步是确定您想要达成的业务目标。您是想比较销售渠道业绩，利用(Use)过去营销活动的数据为下一次营销活动提供信息，还是利用(Use)员工利用(Use)率数据设计新的人力资源仪表板？

举例说明：一家服装公司的目标可能是减少客户退货的数量。

2. 选择您解决问题所需的数据集

对于商业智能的许多用途，您可以完全依赖可信的内部数据，但有些问题需要外部数据。例如，在实施商业智能时，您可能需要考虑贸易期刊上发布的数据。

举例说明：同一家服装公司可能会根据客户的购买模式收集更多数据，以确定他们(They)最喜欢的款式，并更好地向客户推销这些款式。

3. 选择合适的工具收集和整理信息

收集到所有数据源后，您就可以选择工具来转换、分析和学习数据了。您使用的平台将取决于您的商业智能目标，这就是为什么在步骤 1 中确定这些目标至关重要的原因。

寻找具有以下功能的工具，以最好地达成您的目标：

l自动数据建模和分析；操作数据以获得更多见解的能力；数据可视化的交互性；跨团队协作；

例如：服装公司可能会使用具有强大分析功能的商业智能解决方案来分析客户数据对其兴趣和购买习惯的影响。

4. 从数据中发现趋势

让机器人从数据中找出模式并进行(Carry Out)预测吧。大多数商业智能工具都是为执行描述性和预测性分析而构建的，这些分析可以揭示企业的现状。例如，您的商业智能平台可能会查看员工流失历史(History)，并预测哪些部门需要在何时进行(Carry Out)最积极的招聘工作。

举例说明：服装公司的商业智能软件可能会发现，客户因不合身而不断退回某种类型的连衣裙，从而建议公司重新评估该产品的设计。

5. 生成可视化数据以展示您的研究结果(Result)

我们(We)已经发现，与数据繁杂的电子表格相比，（几乎）每个人都更喜欢色彩丰富的图表、图形可能地图。在与整个团队分享研究结果(Result)时，数据可视化尤其有用，它们(They)更容易消化，因此更能激励大家为达成目标而行动。

举例说明：服装公司可以使用商业智能生成的图表来发现，通过个性化营销更好地定位客户，可以提高多少利润率.。

6. 学以致用

商业智能工具有助于向您展示可以在哪些方面采取行动，但它们(They)无法替您采取行动。根据您的发现制定短期和长期战略，以解决您的问题领域，无论是内部效率低下、供需问题还是客户服务缺陷。

举例说明：服装公司可以在收集更多客户数据的同时，先逐步淘汰普遍不受欢迎的款式，然后在几个月后调整营销策略.。

商业智能应用和示例

考虑使用商业智能来帮助解决以下问题：

· 数据挖掘：数据挖掘从现有的精炼数据集中获取数据，并将其转化为可操作的信息。例如，一家公司可以使用数据挖掘来获取客户跳出率的历史(History)数据。这可以帮助公司确定应该修改哪些页面，以更好地引导客户进入买家漏斗。

· 可视化：也许您的所有数据都已整理和整合，但您必须向大量受众展示您的发现。使用商业智能生成清晰美观的数据可视化。例如，公司高管可以使用商业智能生成一系列图表，说明公司的新战略，并在会议上展示。

· 报告：另一种展示数据结果(Result)的实用方法是生成报告。例如，一家机构可以利用(Use)商业智能将几个成功(Success)案例研究的数据转化为演示文稿，提供给对该机构服务持怀疑态度的潜在客户。

· 标杆分析：商业智能可以从竞争对手那里提取和分析数据，帮助企业设定指标基准。例如，如果商业智能发现同等规模的竞争对手平均每月多销售15%的产品，公司领导层就可以调整其基准，以接近这一数字。

· 在线分析处理（OLAP）：OLAP 是一种强大的商业智能功能，可同时对来自多个数据库系统的数据进行(Carry Out)快速分析。它对复杂计算、长期趋势分析和数据建模特别有用。例如，财务分析师可以使用 OLAP 对财务数据进行(Carry Out)多维分析，以确定不同部门的支出趋势。

· 预测分析：预测分析使用历史(History)数据、统计算法和机器学习来识别将来结果(Result)的可能性。例如，零售公司可以利用(Use)预测分析来预测将来的销售额、库存需求可能客户购买行为，并利用(Use)这些洞察力做出明智的库存和营销决策。

· 运营智能：这种形式的商业智能可对业务运营进行(Carry Out)实时监控。运营仪表板可显示最新的供应链信息，使物流经理能够立即调整交货路线可能时间表，以应对意外延误。

· 定位智能：定位智能将地理数据与传统的商业智能数据相结合，以获得基于地理位置的洞察力，这对企业至关重要。一个常见的应用是在零售选址方面，企业可以利用(Use)定位智能分析一个地区的人口和经济(Economy)数据，以决定在哪里开设新店可能如何优化供应链。

如何选择商业智能解决方案

除了选择能满足您独特需求的商业智能工具外，还要确保您选择的任何解决方案都具备以下特质：

易于使用：选择界面清晰、易于浏览的工具，将挫败感降到最低。例如，Looker Studio可使报表简洁有序，并可轻松修改报表的外观。内置人工智能：许多现代商业智能工具都内置了人工智能，可帮助进行(Carry Out)数据分析，提供预测性见解并自动发现趋势。Microsoft Power BI 可能是这种集成最突出的例子，它提供高级分析、自然(Nature)语言处理和机器学习功能，可将数据转化为可操作的商业智能。集成功(Success)能：在集成的帮助下增强商业智能流程。在Zapier的帮助下，你可以将Zoho Analytics 等 BI 工具与成千上万的流行应用程序连接起来，达成无缝 BI。广泛的数据可视化选项：大多数 BI 解决方案都具有数据可视化功能，但并非所有 BI 解决方案在这方面都一视同仁。SAS Viya 擅长可视化，能将数据转化为引人入胜的可视化仪表盘。

以下是一份最佳商业智能软件清单（best business intelligence software ），供你入门使用。

实施商业智能软件后，使用 Zapier 将其自动化，这样你就可以把时间花在让客户满意上，而不是盯着电子表格耗费脑力。

商业智能常见问题解答

以下是一些快速解答常见问题的方法，这样您就不必翻阅资料来了解是否需要拥有数据科学博士学位才能有效使用商业智能（完全不需要）:

商业智能的主要用途是什么？

商业智能的核心目标是将数据转化为可操作的见解。通过分析原始数据，商业智能可帮助企业做出战略决策、确定改进机会并获得竞争优势。

如何学习商业智能？

学习商业智能领域并不需要博士学位，只需从一些涵盖数据分析和模式识别等基础知识的在线课程开始。再使用一些流行的商业智能工具进行(Carry Out)练习，可能许再看一些 YouTube 教程，你就会有所收获。在学习过程中，不要忽视一个好的商业智能社区论坛的力量，在那里你可以从专业人士那里获得真知灼见。

需要明确的是：这里有经验丰富的商业智能教授，他们(They)花了数年时间来完善自己在这一领域的知识。他们(They)的深刻理解值得我们(We)向往，但也并非不可能达成。

商业智能是否需要具备编码技能？

当你想对数据进行(Carry Out)疯狂的科学研究时，编码可能是一个优势，但并不是必须的。如今，很多商业智能工具就像以《星球大战》为主题的乐高积木套装，让你在不了解其背后的机械可能科学原理的情况下，也能拼凑出精美的数据模型。不过，涉猎一点 SQL 可能 Python 绝对能为你的商业智能游戏(Game)增添几分活力。

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译者：Araon_

本文来自翻译, 如若转载请注明出处。

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