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企业利用商业智能的不同方式获取数据信息

翻译|大数据新闻|编辑:况鱼杰|2020-09-10 14:08:01.180|阅读 116 次

概述:商业智能(BI)是策略和分析工具的集合,这些工具可以检查原始数据并将其转换为值得注意的声音信息,以用于业务分析以帮助决策。为了保持竞争力,组织必须重新发现并使用其拥有的数据,而这正是BI可能成为最重要因素的地方。借助商业智能,我们可以从一组可访问的数据中获取见解,以提供准确,重要和近乎实时的决策输入。

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商业智能如何改善企业?


商业智能(BI)是策略和分析工具的集合,这些工具可以检查原始数据并将其转换为值得注意的声音信息,以用于业务分析以帮助决策。每个企业都有令人惊叹的面向交易的系统,该系统将日常任务中组装的所有数据存储到存储库中。为了保持竞争力,组织必须重新发现并使用其拥有的数据,而这正是BI可能成为最重要因素的地方。借助商业智能,我们可以从一组可访问的数据中获取见解,以提供准确,重要和近乎实时的决策输入。

商业智能显着提高了业务绩效,统计数据显示投资回报率增加了十倍。使用商业智能的公司将客户体验分析和决策速度提高了近五倍。再者,无法采用BI导致产生大量未利用的数据。

BI是分析公司数据的最快和最不苛刻的方法之一,可以带来更好的业务选择。组织一致地创建数据堆。此数据包含有关销售,市场营销,库存和财务的数据。面对这一情况企业必须促进学习并对其员工进行投资,以获得该领域的增值认证,这一点至关重要。公司必须采取主动行动,为员工提供有关分析工具和技术的相关培训计划,以使他们的团队掌握利用数据进行明智决策所需的知识和技能。

慧都大数据分析团队是个合适的选择,可以提供BI数据分析专业技术及实施培训,让团队真正建立大数据思维,做出数据驱动的决策。

商业先驱常常依靠理解和“直觉”来决定。但是,实现如何利用组织数据做出基于事实的选择并减少人为错误至关重要。基于事实的决策使组织能够适应行业的变化。体面的BI解决方案使此操作简单易行,任何人都可以访问,而不仅仅是IT专家。

要提取这些重要数据,组织可以利用商业智能。商业智能是利用数据来获取见解,这些见解可作为更安全的决策基础。为此,组织以各种方式使用信息。这里是其中的一些:


  • 分析工具


分析是一种商业智能方法,包括对可用信息的调查,以提取重要的见解和趋势。这是一种众所周知的BI方法,因为它使组织能够深刻理解其所拥有的信息,并通过数据驱动的决策来推动极高的价值。例如,一家营销公司可以利用分析来建立几乎可以确定要转移到新客户的客户群,而呼叫中心可以利用语音分析来筛选客户情绪,改善客户体验并出于质量确认的目的,只是为了举一些例子。


  • 嵌入式BI


嵌入式BI只是将自助服务BI集成到通常使用的业务应用程序中。BI设备通过可视化,实时分析和交互式报告改善了用户体验。可以在应用程序内提供一个仪表板以显示重要信息,或者可以创建不同的图表,图表和报告以立即查看。几种类型的嵌入式BI可以将功能扩展到手机,以保证分布式工作人员可以接近不可区分的商业智能,从而实时进行协同工作。

在更高的层次上,嵌入式BI可以证明是工作流程自动化的一部分,其目的是根据最终用户或其他决策者设置的边界来启动特定的操作。不论名称如何,嵌入式BI通常都是在企业应用程序附近部署的,而不是在企业应用程序内部进行部署的。基于Web的BI和基于云的BI均可用于各种业务应用程序。


  • 自助服务分析


自助分析允许最终用户通过制作自己的报告并更改现有报告来有效地剖析其信息,而无需培训。例如,如果一家公司每年仅需要一份报告,则可以将IT资产用于此任务。再说一次,如果该公司有1000名工人,并且每个工人都需要一致的几份报告,那么IT部门将无法满足需求。

自助分析或即席报告为用户提供了快速制作报告的能力,使他们能够在最短的时间内获得数据分析。最终用户可以通过逐步更改或向报表添加计算功能来分析其信息。这种灵活性减轻了技术部门的负担,从而打开了开发资源。这使业务用户能够对自己的分析需求负责,并鼓励他们从其信息和应用程序中获取最大价值。因此,IT团队将监督智能报告,每个最终用户都可以对其进行过滤以发现他们所需的数据。


  • 增强分析


增强分析是一个过程,在此过程中,信息将从原始数据源中获取,以无偏见的方式进行整理和分析,并利用人们可以理解的自然语言处理方式在报告中进行传达。由于机器学习的原因,增强分析可以在数据中寻找模式或寻找其他重要见解,而无需包括数据科学家。这样就可以将分析结果传递给同事。由于报告对于非技术人员而言是简单明了的,因此公司中的人员不必坐镇代表技术专家来解密在信息中找到的机器内容。

通过添加增强分析,公司不必聘请数据科学家来解密数据。增强型分析使信息民主化,并使所有组织(无论规模大小)都可以从其数据源中提取重要见解。增强的分析使所有组织变得更容易成为数据驱动的。

数据在业务中的使用有多种形式,每种形式都可以单独使用或与他人一起使用。尽管这些流程和技术的目标是相似的,但每个组织,办公室或明确的情况都将需要某种方式来分析数据:为了有充分的理由解决重大业务决策并优化公司内的流程。



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