商业智能已经存在多年，它是指使用现有数据做出影响整个组织的重要业务决策。商业智能通常被视为识别和存储数据以便用于决策的行为。

商业分析¹（ibm.com 外部链接）使用这些数据就以下历史事件进行具体问答：a) 将来可能会发生完全相同的情况或 b) 由于新的背景或不同背景，将来会发生不同情况，因此商业分析得到了进一步发展。

它提供企业的完整概况，从而支持组织更有效地解释用户行为。不仅如此，商业分析还可以预测未来事件，同时对业务结果的变化做出预测。

商业分析有利于数据科学家和高级数据分析师提供高级统计分析。统计分析的一些示例包括回归分析（例如使用历史销售数据来估计客户生命周期价值）和聚类分析（例如分析和细分特定区域中的高使用率用户和低使用率用户）。

商业分析解决方案为财务、人力资源、供应链、营销、销售或信息技术等所有部门以及医疗保健、金融服务和消费品等所有行业提供益处。

商业分析实践涉及多种工具，旨在帮助公司了解他们正在收集的数据，并将这些数据转化为洞察分析。以下是一些最常见的工具、原则和方法。

• 预测性建模：公司通常会设计或开发新产品，进入新市场或以其他方式探索新机会，而这些都是他们几乎没有先前经验或可供挖掘的历史数据。这就是预测性建模和预测性分析的用武之处。预测性建模²（ibm.com 外部链接）帮助组织提前预防问题，例如了解车辆或工具何时会发生故障并在发生问题之前进行干预，或者了解人口统计学数据或心理变化何时会对他们的产品线产生积极或消极影响。
• 数据挖掘：这是商业分析的一个极其重要的组成部分，其中大多数自动化工具可以挖掘并了解原始数据以识别模式，从而生成关键洞察分析。大数据的重要性日益增加，因此使得数据挖掘（也称为数据的知识发现 (KDD)）成为任何现代业务的关键组成部分，但是，公司在寻求发现更多洞察分析时常常难以扩展其数据挖掘活动。
  
• 数据科学：研究数据如何利用数学、统计学和计算机科学的元素创建业务洞察分析。随着数据源的增加以及分析数据重要性的提升，数据科学已成为美国企业界最重要的工作之一，组织越来越依赖它来创建影响业务成果的可行洞察分析。

商业分析对于每种类型的业务部门都很有用，可以作为一种方法，用于理解所拥有的数据并帮助它生成特定洞察分析以推动做出更明智的决策。

• 财务和运营规划：商业分析帮助组织更加完善地协调财务规划和运营。它通过制定供应链管理规则、跨职能整合数据以及改进需求预测来实现这一目标。
• 规划分析：规划分析是一种整合的业务规划方法，结合使用电子表格和数据库技术，就需求和潜在客户开发、运营成本和技术要求等主题做出有效的业务决策。许多组织过去曾使用 Excel 等工具进行业务规划，但有些组织正在过渡到 IBM Planning Analytics 等工具。
• 整合的销售和营销规划：每个组织都拥有有关其潜在客户开发、销售转化和客户保留成功率的历史数据。通过使用商业分析，组织希望创建准确的收入计划和预测，并更深入地了解其营销和销售数据，以根据绩效或不断变化的需求轻松分配资源，满足业务目标。
• 整合的员工队伍绩效规划：随着组织经历数字化转型并以其他方式应对不断变化的环境，他们需要确保自己拥有具备适当技能的合适员工队伍。在员工离职寻找新工作可能性更大的领域中尤其如此。员工队伍绩效规划可以帮助组织了解其员工队伍需求，识别和解决技能差距，并更好地招聘和留住人才，以满足组织当前和未来的需求。

希望利用业务数据的公司可能需要提高现有员工的技能或雇佣新员工，因此可能需要创建新的职位描述。数据驱动型组织需要具有出色分析和沟通能力的员工。

他们需要以下类型的员工才能充分利用强大的商业分析策略的潜力。

• 数据科学家：这些员工通常负责管理为公司商业分析计划提供支持的算法和模型。组织数据科学家要么利用 NTLK 等开源库来使用算法，要么构建自己的算法来进行数据分析。他们擅长解决问题，通常需要了解多种编程语言，例如 Python（有助于利用开箱即用的机器学习算法）和 SQL（有助于从数据库中提取数据以输入模型）。近年来，越来越多的院校设置数据科学理学硕士或学士学位，学生可以就读相关学位课程，学习计算机科学、统计建模和其他数学应用。
• 数据工程师：他们创建和维护信息系统，该系统用于从不同的位置收集数据，然后对数据进行清理和分类，并将其放入一个主数据库中。他们通常负责确保利益相关者可以轻松收集和访问数据，以便为组织提供数据操作的一站式界面视图。
• 数据分析师：数据分析师在向外部和内部利益相关者传达洞察分析方面发挥着关键作用。根据组织的规模，他们可能会参与收集和分析数据集以及构建数据可视化，或者他们可能只接受其他数据科学家创建的工作，并专注于为关键要点构建强有力的情境叙事。

现代组织需要能够快速做出决策，以便在快速变化的世界中进行竞争，新的竞争对手每年都会涌现，而客户的习惯也总是在变化。与未优先考虑商业分析的竞争对手相比，优先考虑商业分析的组织比拥有几个优势。

• 更明智的决策：针对组织拥有的所有数据，如果提供一个灵活且友好的视图，可以消除不确定性并促使组织更快地采取行动。如果组织的数据表明特定产品线的销量急剧下降，它可能会决定停用该产品线。如果气候风险会影响其他组织所依赖的原材料的收获，那么该组织可能需要从其他地方采购新材料。这一点在考虑定价策略时特别有用。公司如何为其商品或服务定价基于数千个数据点，其中许多数据点会随着时间推移发生变化。无论公司采用固定定价策略还是动态定价策略，能够访问实时数据以获取更智能的短期和长期定价数据都至关重要。对于想要纳入动态定价的组织来说，商业分析使他们能够利用数千个数据点对外部事件和趋势做出反应，以便根据需要频繁地确定盈利最多的价格点。
• 单窗格信息视图：加强部门和业务线用户之间的协作，因为每个人拥有的数据都相同并且讨论的是同一个运行手册。这可以揭示更多看不见的模式，让不同部门了解公司的整体方法，并提高组织响应市场变化的能力。
• 增强的客户服务：通过了解客户想要什么、何时想要以及通过何种方式，组织可以提升客户满意度，从而提高客户忠诚度。此外，通过能够在资源分配或制造方面做出更明智的决策，组织可能能够以更实惠的价格提供这些商品或服务。