商業智能是一種技術驅動的過程，旨在收集數據并對其進行分析，以從中提取可操作的見解。這些見解將幫助您，您的團隊和您的公司在分析和數據的支持下做出更明智的業務決策。數據是業務的原材料。

領先的公司已經意識到業務數據和內容不能與其他信息管理分開管理。首席執行官和管理人員比以往任何時候都更加認識到，數據驅動決策是必不可少的，而“以數據為導向”的思維方式可以成為競爭優勢。無處不在的數據促使管理者為其業務配備自助式BI工具。這些工具允許員工從公司龐大的館藏中提取相關的重要信息。即使沒有強大的技術背景，它們也能使員工進行復雜的分析并收集洞察力。

BI肯定不僅僅是不起眼的工具，因為它解決了那些希望減輕管理人員耗時，復雜數據提取和格式化的公司的真正需求，從而使他們可以專注于更多增值任務。商業智能與業務分析最廣泛意義上的分析適用于所有支持技術的問題解決活動。專家通常將分析分為四個類別，在曲線的最不成熟部分進行描述性分析和診斷分析，在高端進行預測分析和規范分析。?

BI是大多數組織在執行分析程序時開始的，它處于描述階段。商業智能利用軟件和服務將數據轉換為可操作的情報，從而為組織的戰略和戰術業務決策提供信息。它使組織能夠收集，分析和呈現數據分析。越來越多的公司使用數據可視化軟件。根據福布斯最近的一項研究，各行業中只有30.6%的公司擁有BI采用率或滲透率為41％或更高。但是，這個數字只會增加。在Zion的一項研究中，到2021年，全球BI市場的價值將達到265億美元。

BI用于商業用途

BI使用來自傳統企業平臺的更多結構化數據，例如企業資源規劃（ERP）或財務軟件系統，并且可以在運營和供應鏈等領域提供過去金融交易或其他過去行動的視圖。今天，專家表示，BI對組織的價值來自于它能夠提供對這些領域和業務任務的可見性，包括合同對賬。

與企業技術堆棧的許多其他部分一樣，BI工具已經發展為更加直觀和用戶友好。她解釋說，過去，組織需要數據科學家使用這些系統并構建儀表板。今天他們是自動化的。這意味著組織可以更輕松地建立數據程序，允許非技術商人使用BI工具生成報告并獲取他們所需的大部分信息，而無需日常使用中的數據專業人員。分析人士認為，僅此一點就是BI技術在企業中的重要工具。

這類被稱為“公民分析師”的新型商業用戶是營銷，運營，財務或高級管理人員，他們“不具備數據或建模或分析方面的知識，但他們可以依賴于工具或系統以非常簡單的方式為他們提供所需的信息。"雖然報告解決方案等BI工具仍然在企業中占有一席之地，但分析師表示他們的能力有限。

BI模糊了這條線

盡管數據專業人員在高級分析中仍然扮演著重要的角色，例如建模，但Myers表示他們的參與程度因業務案例而異。例如，用于檢測潛在信用卡欺詐的高級分析系統需要速度，因此依賴于無監督模型與數據科學家查詢系統。

組織通常會購買現成的BI產品以及商業高級分析產品，但他們傾向于讓自己的數據專業人員構建他們需要的機器學習和AI功能，“因為市場上沒有一套軟件包;?產品就不存在了。“然而，隨著組織對其BI平臺及其他分析工具的需求增加，解決方案的市場正在發生變化，負責貝恩全球高級分析實踐以及之前領導其技術實踐的Chris Brahm說。

許多BI工具正在引入更多，更好的數據信號，以生成更準確，更具洞察力的報告，這些報告模糊了傳統上將BI與更高級分析分開的區別。因此，BI供應商需要提升，否則就有可能在市場上失利，他補充道。

“他們能否發展為企業中的管理者提供實時高質量的信息，因為管理者往往是主要用戶？他們能否使用新的數據集和新技術提供更好的實時信息？因為如果他們不能，那么新的提供者將進入，他們正在進入，并回答管理者所擁有的問題，”他說。 這些新系統通過回答有關如何最大化和優化業務的問題來幫助用戶做出更好的決策 - 業務目標應該是誰，提供什么樣的促銷以及向誰提供哪些促銷。

“有許多進入市場的玩家正在為管理人員和一線工作人員提供超出傳統商務智能的分析，”這些工具正在使用新技術和數據集來提供更好的服務，更全面地回答管理者在供應鏈，運營和研發等特定領域的問題。技術公司往往更接近采用曲線，而最有可能已采用高級分析功能的公司，包括機器學習和人工智能。

更多的傳統行業背后，他們也認為高級分析對未來的成功至關重要。

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