企业商业智能的终极指南

行业如何使用BI工具

在其2020年的魔术象限报告上关于分析和BI平台的报告，咨询和市场研究公司Gartner表示，在组织中使用它们的人数“正在大规模加速”。除了自助服务BI和增强分析能力，该报告引用了较低的软件成本作为增加使用的重要原因。“BI工具的每用户价格”是十年前的一小部分，“Gartner表示，指向Bi供应商中更多的竞争和向云转移等因素。

Gartner表示，嵌入式双部部署是越来越多的采用的贡献者，称他们经常超越内部用户，以包括客户，供应商和其他业务合作伙伴。此类部署在ERP，CRM和其他业务应用程序中嵌入BI软件，因此最终用户可以在其平常的工作空间中进行数据分析，而无需切换到单独的工具。

在一篇文章中嵌入式BI和Analytics使用技术作家Maria Korolov报告说，嵌入式工具正在销售和营销，供应链管理，人力资源和其他业务运营中使用。此外，他们越来越多地部署在电子商务系统，移动应用程序，在线门户网站和其他面向消费者的应用程序中，以支持数据过滤和分析。

总体而言，商业智能在不同行业的应用示例如下:

• 银行使用BI帮助评估财务风险决定是否批准抵押贷款和贷款申请。他们和其他金融服务公司还分析了客户组合，以帮助计划旨在让客户购买额外产品的交叉销售努力。
• 保险公司类似地依赖BI工具来分析风险，以便在考虑终身申请，汽车和房主保险政策时。此外，他们可以点击BI进行分析政策定价。
• 制造商使用BI软件帮助生产计划，采购材料和供应，供应链管理和监测制造业务。
• 零售商计划借助BI和Analytics工具计划营销活动和产品促销活动，同时还在库存管理和产品补充中使用它们。
• 酒店连锁店使用BI工具跟踪房间入住率并根据预订需求进行调整定价，并帮助管理客户忠诚度计划。
• 航空公司同样雇用BI，以帮助履行票据销售和飞行占用，以及诸如管理航班时间表，船员作业和食品和饮料排序等事物。
• 运输公司在BI和分析工具的指导下计划配送时间表和路线。他们还使用BI来监控油耗和车队运营的其他方面。
• 医院使用BI系统分析患者结果和入院率，作为改善患者护理的努力的一部分。此外，医生使用工具来分析临床数据并帮助诊断医疗条件。

BI平台的关键功能

BI工具从20世纪60年代开始开发的早期决策支持系统演变。这些系统主要设计为漏斗给高级商业管理人员的信息 - 事实上，一个产品类别被称为执行信息系统。相比之下，现代BI平台具有更广泛的功能和用户基础，从C-Suite高管到部门，中间经理，业务分析师和前线运营工作人员。

以下是目前在企业中流行的主要商业智能功能:

业务监控和测量。BI系统广泛用于跟踪KPIS.和其他业务指标所以高管和商业经理可以在持续的基础上监控整个或个人业务单位的组织的表现。这有助于他们以比过去更积极地的方式识别和解决业务问题，而绩效报告及时的性能报告。例如，BI工具可以显示，产品销售额在一个地区的计划下面计划，使销售管理人员能够采取措施及时提升，以满足季度目标。

数据分析。除了跟踪度量标准之外，BI工具通过Ad Hoc查询数据集支持更多涉及的分析。企业用户和BI分析师运行查询以分析数据对于可用于优化业务流程，营销活动，企业策略和其他企业要素的商业洞察力。查询和分析还突出了业务趋势，允许高管探索如何利用可能错过的新收入机会的方法。此BI函数是组织中数据驱动的决策过程的Linchpin。

报告和信息交付。BI结果必须分发或为业务用户提供，因此他们可以将信息放在使用中。最初，这主要通过静态报告完成，通常以印刷形式发出。报告仍然广泛使用，但BI仪表板变得越来越受欢迎。它们提供了更具有内置数据可视化的可视化和交互式界面，并能够深入了解基础数据以进行更多分析。见示例12种类型的数据可视化可以在仪表板，报告和在线门户网站中使用，另一种BI信息传递选项。

预测分析。常规BI是一种描述性分析的形式。通过分析历史数据或实时数据流，它检查已经发生或正在发生的事情，所以企业可以根据需要进行响应。另一方面，预测分析预测未来的事件，例如客户将如何对营销优惠作出反应。这是一种通常由数据科学家完成的高级分析，但BI工具可用于运行预测模型以及关于分析查询的结果不同的业务场景，向BI过程添加预测元素。

企业BI环境的组件

反映目前的双趋势， Gartner将现代BI平台定义为易于使用的系统，支持完整的分析过程数据准备为了视觉数据探索和洞察，强调用户自助和增强分析。在2020年魔术象限报告中，该公司列出了15个核心功能，即此类平台应包括，从安全，可管理性和数据源连接到数据可视化，报告和数据数据讲故事。

但是对于商业智能环境比BI工具本身更多。例如，典型的双建筑还包括内部源系统和外部数据源;数据仓库和其他数据存储库;以及各种数据处理和数据管理工具。

以下是针对企业用户的核心BI组件的更多细节:

BI和Analytics工具。除了自助查询，可视化和报告外，现在建立在BI平台中的增强分析功能包括自然语言查询支持人工智能驱动的技术，帮助用户找到和理解数据，为分析和创建可视化做好准备。组织还可以为特定的BI用途部署其他类型的工具——比如数据挖掘软件，实时分析系统和在线分析处理，称为OLAP，用于存储多维立方体中的数据以支持复杂的分析和计算。

仪表板和报告。商业和IT咨询公司的技术实践总监Penny Wand告诉Technology Wairge Lawton，Bi和Analytics的Technology Reorge Lawton，如果它推动了行动。“特别是仪表板是向业务用户分发BI信息以帮助推动决策和战略规划的有效方法。得到设计好仪表板的提示来自瓦顿文章的魔杖和其他专家。

数据源。这些主要包括组织的交易处理和操作系统，例如ERP，CRM，金融，HR和供应链管理应用。市场数据，外部客户列表和其他外部数据集也可以在BI系统中收集以进行分析。

数据存储。来自源系统的数据通常是整合和加载到数据仓库中，可以访问BI使用。较小的数据集市也经常为个别部门部署。另外，BI架构可以包括操作数据存储作为在数据仓库进入数据仓库之前的数据存储区域，以及保存一组大数据的数据湖 - 通常以非结构化或半结构化格式而不是相反的在仓库中发现的结构化数据。

数据集成和数据质量软件。ETL工具——提取、转换和加载的缩写——是为BI用途集成数据的主要手段;他们在批处理过程中收集数据。其他可以使用的集成方法包括实时数据集成和数据虚拟化，它们创建数据集的混合视图，而无需将它们物理加载到数据仓库中。数据概要分析和清理通常与集成一起完成，以识别和修复数据错误。

数据优化，准备和策施工具。BI和数据管理团队还可以部署软件以帮助自动化数据准备和策划数据集的过程为BI用户简化和重点分析工作。元数据存储库，业务词汇表和数据目录是其他技术可以帮助用户找到BI应用程序的相关数据集。

BI的业务和组织福利

在一篇文章中BI使用案例和福利通过技术作家玛丽K. Pratt，Constellation Research分析师Doug Henschen将BI和Analytics描述为“有效地描述了本组织的眼睛和耳朵”。亨氏指出，成功运行了没有稳固商业智能和报告的公司，报告几乎不可能。“这不是一个很好的 - 它是一个必须拥有的。”

普拉特在她的文章中列出了这些潜在的商业福利，基于亨氏，双从业者和其他行业分析师和顾问的意见：

• 识别需要解决的业务问题;
• 能够更快、更明智地作出决策;
• 越来越多的运营效率和生产力;
• 完善市场销售方案;和
• 经营高管的战略规划。

这与调研公司Dresner Advisory Services在其2020年“群体智慧商业智能市场研究”报告中发布的调查结果相符。根据这份报告，参与调查的IT、BI和商业专业人士认为，更好的决策和更高效的运营是两大“BI成就”。Dresner说，这些好处之后是获得竞争优势，提高客户服务和增加收入。

BI的组织挑战

另一方面，BI应用的危险之一是，如果它基于错误或不完整的数据和不准确的分析结果，则误入歧途的决策可以误入歧途。在乔治劳顿的文章中企业面临的BI挑战，软件供应商信息建设者的战略服务高级总监Porter Thorndike警告：“是在知道一些洞察力可能出现故障时生成这些见解的速度是值得的速度吗？”

故事中详述的挑战包括若干数据管理问题：集成来自不同系统的数据，确保数据质量和破坏数据孤岛，因此业务用户可以访问干净，一致和完整的数据。其他顶级挑战涉及BI项目管理：培训用户，满足其数据和分析要求，管理自助服务BI部署并避免不良数据可视化和仪表板设计实践。

用户采用问题是另一个潜在的商业智能障碍。他们可以由商业用户提供不愿意放弃Excel电子表格或其他熟悉的工具并切换到BI软件。此外，创建数据驱动的文化仍然是许多组织中的持续挑战 - “不仅仅是在行政水平，而且在业务的前线，”Sudheesh Nair，Ceo Sudheesh Nair说BI和Analytics软件供应商思想家。

如何实现BI程序

分析咨询公司TreeHive Strategy的负责人唐纳德•法默(Donald Farmer)在TechTarget的一篇文章中写道，所有企业都已经在某种程度上进行了商业智能。但在很多情况下，这包括使用电子表格或商业应用程序，以及具有基本内置报告功能的移动应用程序——这些技术“是基本的战术工具，而不是战略工具，”他说。

下面列出的步骤概述了如何创建和实施正式的商业智能计划，该计划将数据分析进行数据分析到组织内更具战略层面。

1. 获取BI计划的管理批准。您需要从企业高管批准和资助，以员工为BI团队和购买BI工具以及所需的硬件和其他软件。为了帮助销售该计划，您应该记录业务要求，潜在的BI用例和预期的效益，包括ROI计算。
2. 发展你的商业智能策略。在他的文章中创建企业BI策略法默说，它应该建立在“成功是什么样子的:对竞争优势的理解以及如何实现竞争优势的理解”的基础上。他建议首先对现有的分析工具进行审计，并对企业高管和工人的数据使用情况进行调查。然后你应该考虑数据隐私保护、治理、如何支持自助BI用户、技术需求、kpi跟踪和其他问题，他说。
3. 建立和员工BI团队。大型企业中的业务智能团队通常包括各种双角色和责任，从BI主任或程序经理到BI Architect，BI开发人员等职位双分析师。每一种都需要不同的混合BI和数据管理技能，加上普通的常见，包括数据分析和通信，协作和解决问题的能力。然而，其中一些角色可能必须将较小公司的一个职位组合在一起预算和资源有限的较小公司。新的和经验丰富的BI专业人员都应继续通过各种教育资源开发他们的知识和技能，包括关于BI和分析主题的书籍。
4. 设计商业智能架构。规划BI架构的硬件和软件组件以及数据如何将其从原始源系统流过到数据仓库或数据集市，然后是BI工具。您还需要决定是否在房屋或云中部署环境;Gartner表示，BI平台上的大多数新支出现在都是为了云部署。新兴建筑选项是采用Dataops方法，它使用敏捷开发和Devops风格的流程来简化BI和Analytics使用的数据流水线的创建。
5. 选择BI和数据可视化软件。BI工具的软件选择过程应涉及业务用户，并确保所选软件满足其业务需求。这可能意味着为不同的BI应用程序或自助式BI环境中的单独业务单位购买多个工具。
6. 计划和实施终端用户培训。培训是商业智能计划的关键因素，既可熟悉BI工具和流程的商务用户，并确保他们意识到治理，隐私和安全政策。
7. 部署和测试BI系统。在使用BI应用程序之前，测试环境以确保按计划工作。这包括BI工具本身，以及所有数据处理和管理组件。