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企業利用商業智能的不同方式獲取數據信息

翻譯|大數據新聞|編輯:況魚杰|2020-09-10 14:08:01.180|閱讀 154 次

概述:商業智能(BI)是策略和分析工具的集合,這些工具可以檢查原始數據并將其轉換為值得注意的聲音信息,以用于業務分析以幫助決策。為了保持競爭力,組織必須重新發現并使用其擁有的數據,而這正是BI可能成為最重要因素的地方。借助商業智能,我們可以從一組可訪問的數據中獲取見解,以提供準確,重要和近乎實時的決策輸入。

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商業智能如何改善企業?


商業智能(BI)是策略和分析工具的集合,這些工具可以檢查原始數據并將其轉換為值得注意的聲音信息,以用于業務分析以幫助決策。每個企業都有令人驚嘆的面向交易的系統,該系統將日常任務中組裝的所有數據存儲到存儲庫中。為了保持競爭力,組織必須重新發現并使用其擁有的數據,而這正是BI可能成為最重要因素的地方。借助商業智能,我們可以從一組可訪問的數據中獲取見解,以提供準確,重要和近乎實時的決策輸入。

商業智能顯著提高了業務績效,統計數據顯示投資回報率增加了十倍。使用商業智能的公司將客戶體驗分析和決策速度提高了近五倍。再者,無法采用BI導致產生大量未利用的數據。

BI是分析公司數據的最快和最不苛刻的方法之一,可以帶來更好的業務選擇。組織一致地創建數據堆。此數據包含有關銷售,市場營銷,庫存和財務的數據。面對這一情況企業必須促進學習并對其員工進行投資,以獲得該領域的增值認證,這一點至關重要。公司必須采取主動行動,為員工提供有關分析工具和技術的相關培訓計劃,以使他們的團隊掌握利用數據進行明智決策所需的知識和技能。

慧都大數據分析團隊是個合適的選擇,可以提供BI數據分析專業技術及實施培訓,讓團隊真正建立大數據思維,做出數據驅動的決策。

商業先驅常常依靠理解和“直覺”來決定。但是,實現如何利用組織數據做出基于事實的選擇并減少人為錯誤至關重要。基于事實的決策使組織能夠適應行業的變化。體面的BI解決方案使此操作簡單易行,任何人都可以訪問,而不僅僅是IT專家。

要提取這些重要數據,組織可以利用商業智能。商業智能是利用數據來獲取見解,這些見解可作為更安全的決策基礎。為此,組織以各種方式使用信息。這里是其中的一些:


  • 分析工具


分析是一種商業智能方法,包括對可用信息的調查,以提取重要的見解和趨勢。這是一種眾所周知的BI方法,因為它使組織能夠深刻理解其所擁有的信息,并通過數據驅動的決策來推動極高的價值。例如,一家營銷公司可以利用分析來建立幾乎可以確定要轉移到新客戶的客戶群,而呼叫中心可以利用語音分析來篩選客戶情緒,改善客戶體驗并出于質量確認的目的,只是為了舉一些例子。


  • 嵌入式BI


嵌入式BI只是將自助服務BI集成到通常使用的業務應用程序中。BI設備通過可視化,實時分析和交互式報告改善了用戶體驗。可以在應用程序內提供一個儀表板以顯示重要信息,或者可以創建不同的圖表,圖表和報告以立即查看。幾種類型的嵌入式BI可以將功能擴展到手機,以保證分布式工作人員可以接近不可區分的商業智能,從而實時進行協同工作。

在更高的層次上,嵌入式BI可以證明是工作流程自動化的一部分,其目的是根據最終用戶或其他決策者設置的邊界來啟動特定的操作。不論名稱如何,嵌入式BI通常都是在企業應用程序附近部署的,而不是在企業應用程序內部進行部署的。基于Web的BI和基于云的BI均可用于各種業務應用程序。


  • 自助服務分析


自助分析允許最終用戶通過制作自己的報告并更改現有報告來有效地剖析其信息,而無需培訓。例如,如果一家公司每年僅需要一份報告,則可以將IT資產用于此任務。再說一次,如果該公司有1000名工人,并且每個工人都需要一致的幾份報告,那么IT部門將無法滿足需求。

自助分析或即席報告為用戶提供了快速制作報告的能力,使他們能夠在最短的時間內獲得數據分析。最終用戶可以通過逐步更改或向報表添加計算功能來分析其信息。這種靈活性減輕了技術部門的負擔,從而打開了開發資源。這使業務用戶能夠對自己的分析需求負責,并鼓勵他們從其信息和應用程序中獲取最大價值。因此,IT團隊將監督智能報告,每個最終用戶都可以對其進行過濾以發現他們所需的數據。


  • 增強分析


增強分析是一個過程,在此過程中,信息將從原始數據源中獲取,以無偏見的方式進行整理和分析,并利用人們可以理解的自然語言處理方式在報告中進行傳達。由于機器學習的原因,增強分析可以在數據中尋找模式或尋找其他重要見解,而無需包括數據科學家。這樣就可以將分析結果傳遞給同事。由于報告對于非技術人員而言是簡單明了的,因此公司中的人員不必坐鎮代表技術專家來解密在信息中找到的機器內容。

通過添加增強分析,公司不必聘請數據科學家來解密數據。增強型分析使信息民主化,并使所有組織(無論規模大小)都可以從其數據源中提取重要見解。增強的分析使所有組織變得更容易成為數據驅動的。

數據在業務中的使用有多種形式,每種形式都可以單獨使用或與他人一起使用。盡管這些流程和技術的目標是相似的,但每個組織,辦公室或明確的情況都將需要某種方式來分析數據:為了有充分的理由解決重大業務決策并優化公司內的流程。



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