简介

什么是商业智能?

商业智能 (BI) 是支持数据准备、数据挖掘、数据管理和数据可视化的技术的总称。 利用商业智能工具和流程,最终用户能够从原始数据中识别切实可行的信息,促进各行各业的企业制定出数据驱动的决策。

市场中有许多 BI 工具,它们可以帮助业务用户分析性能指标并实时提取洞察。 这些工具侧重于自助式功能,减少了 IT 依赖性,使决策者能够更快地识别出性能差距、市场趋势或新的收入机会。 BI 应用通常用于制定明智的业务决策,提升公司在市场中的地位。用户对 BI 软件的采用仍在迅速增长,在客户将工作负载迁移到云端时尤为突出。 供应商越来越支持不同的云平台提供商,这最终导致了更多基于 SaaS 的 BI 解决方案和基于订阅的定价模式。

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IBM® Cognos® Analytics 是 IBM 由 AI 推动的商业智能和分析软件,支持从发现到实际操作的整个数据分析生命周期。

BI 与业务分析

商业智能与业务分析

“商业智能”这一术语的使用通常与业务分析有关,这两个领域之间存在明显的重叠,但商业智能更侧重于业务中发生的状况及其原因,而业务分析则更广泛地包括帮助您利用洞察来规划未来的解决方案。 商业智能使用描述性分析得出有关历史和当前绩效的结论,提供关键绩效指标 (KPI) 变化的背景。业务分析和商业智能都包括规范性和预测性分析实践,这有助于为决策者提供关于潜在未来成果的建议。 BI 和业务分析解决方案都支持项目干系人做出更完善的决策,应将这两者视为相互补充的关系。业务分析和数据分析通常可互换使用。 但业务分析只是数据分析的一个子集,因为数据分析的范围可以指对数据的任何分析。 业务分析侧重于发现可改进业务决策的信息。

BI 软件的关键组件

BI 平台应具有仪表板、特设报告和数据可视化功能。 为保持竞争力,商业智能系统正在集成机器学习和 AI。 它们在核心上依赖于数据仓库、ETL 和 OLAP。

数据仓库和数据集市

在预先处理和聚集数据之后,会将数据存储到一个中央存储库中,如数据仓库数据集市,它支持业务分析和报告工具。 对于较大的数据集,企业通常使用名为 Apache Hadoop 的开源数据存储框架。

ETL

BI 解决方案依赖于数据集成流程,该流程将多个数据源的数据合并到单个一致的数据存储器中,随后加载到数据仓库或其他目标系统中。 ETL 是此过程中以下三个步骤的缩写:提取、转换和加载。

OLAP

此技术从关系表中提取大数据并将其重组为多维格式,从而实现快速处理和精辟的数据分析。 OLAP 是表示联机分析处理的首字母缩写。

新兴 BI 功能

自然语言处理

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的分支,它使计算机能够以类似人类的方式理解文本和口头语言。 BI 供应商已开始将此技术融入其产品中,支持用户以全新的方式访问业务信息。 想象一下,在自助式 BI 中输入一个问题,或者直接向它提问:“本月哪个产品创造的收入最多?”,与自己在数据中搜索答案相比,哪种场景更令人向往?

AI 辅助的数据准备

它对于 BI 解决方案非常有价值,可以在整个分析过程中提供一站式服务,并且从数据开始着手。 自动识别数据中的任何问题并建议不同数据源的组合方式,支持用户根据需要调整和自定义数据集和仪表板。 该过程使业务用户可以更快、更轻松地清理、优化和组合数据模块,以便最终获得必要的数据,从而实现强大的可视化效果,并发现新洞察。

智慧报告

报告和仪表板是现代分析方法的核心。 企业依赖于定期的结构化报告来运营业务。 这些正式的报告可收集和传播关键细节,为良好决策提供支持,并为进一步探索趋势、威胁和机遇提供出发点。 现代 BI 解决方案中嵌入的 AI 功能可以向用户学习,从而更轻松地识别对发现和传达洞察具有最大影响的可视化效果。

客户案例

商业智能用例

销售

BI 软件用于实时查看销售数据,并快速调整以适应变化。 专门的数据可视化和仪表板可以在整个企业中轻松共享并实现标准化。BI 软件还有利于监控管道质量,管理补偿、盈利分析和地域分配情况。

供应链

BI 系统可用于改进业务运营,取代 Microsoft Excel,并使公司能够识别出装运过程中存在的延迟和问题区域。 供应链用例还扩展至物料采购、合规性和伤害报告方面。

市场营销

BI 工具通常用于跟踪内容和营销活动在不同受众群中产生的影响。 企业使用此数据了解市场营销对业务绩效产生的影响。BI 工具可以帮助监控客户喜好、客户生存期价值和盈利能力,市场营销人员也会由此而获益。

BI 和 IBM

商业智能和 IBM

IBM 的商业智能历史可以追溯至 1958 年 IBM 研究人员 Hans Peter Luhn 发表的一篇论文 (PDF, 631 KB)。 他的研究为 IBM 早期部分分析平台的创建确定了方法。 虽然 IBM 继续发展其产品组合,以支持商业智能战略,但他所做的工作无疑为我们在这一领域的开拓创新奠定了基础。

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