數字化企業成功關鍵：業務智能+深度分析

Mary K. Pratt

業務智能的定義

業務智能利用軟件和服務把數據轉化為可操作的深度分析結果，幫助企業在戰略和戰術上做出業務決策。業務智能工具訪問并分析數據集，以報告、總結、儀表盤、圖表和地圖的方式呈現分析結果，向用戶提供業務狀況的詳細信息。

業務智能一詞通常還指一系列工具，這些工具基于可用的數據，能夠快速而且以易于理解的方式洞察企業當前狀態。

業務智能實例

報告是業務智能核心的一面，而儀表盤則是比較典型的業務智能工具。儀表盤是一種托管的軟件應用程序，能夠自動把可用數據匯集到圖表中，從而讓人直觀地看到企業當前的狀態。

業務智能不會告訴業務用戶應該怎樣做，也不會告訴用戶如果他們采取某種行動會發生什么，業務智能也不只是生成報告。相反，業務智能為人們提供了一種方法，簡化了數據搜索、合并和查詢等方面的工作，通過分析數據來了解趨勢，獲得深度分析結果，從而做出合理的業務決策。

專注于業務智能的咨詢公司WCI Consulting運營副總裁Chris Hagans介紹說，例如，一家企業想要更好地管理其供應鏈，則需要通過業務智能功能來確定在運輸過程中哪里發生了延誤，哪里出現了差錯。該企業還可以利用其業務智能功能找到哪些產品最容易被延誤，哪些運輸方式最容易導致延誤。

Gartner的研究副總裁Cindi Howson說，業務智能可能的應用情形不限于提高銷售和降低成本等典型業務績效指標。她介紹說，美國俄亥俄州哥倫布學校系統成功地使用業務智能工具來檢查大量的數據點——從出勤率到學生表現，幫助學生加強學習，提高高中畢業率。

業務智能供應商Tableau和G2還提供了企業怎樣使用業務智能工具的具體實例：

· 合作企業可以使用業務智能來跟蹤獲客和留客的過程。

· 業務智能工具可以從CRM數據中自動生成銷售和交付報告。

· 銷售部門可以使用業務智能創建一個儀表盤，顯示每名銷售代表在銷售渠道上的位置，以及今后發展潛力會怎樣。

業務智能與業務分析

從這些例子中你會注意到一件事，那就是它們提供了對企業或者組織當前狀態的深度分析：目前看來，銷售渠道的前景怎樣？這個月我們失去或者獲得了多少會員？這是業務智能和另一個相關術語——業務分析之間的關鍵區別。

業務智能是描述性的，告訴你現在發生了什么，過去發生了什么，才導致我們的現狀。另一方面，業務分析是數據分析技術的一種概括性術語，這些技術具有預測性和規范性，也就是說，可以告訴你未來會發生什么，你應該怎樣做才能創造出更好的結果。（通常把業務分析視為專門針對業務的更大數據分析類的子集。）

業務智能的描述能力和業務分析的預測或者描述能力之間的區別超出了我們討論的范圍。這也觸及到業務智能為誰服務的核心問題。正如Stitchdata博客所解釋的，業務智能的目標是向業務經理提供事物當前狀態的簡單快照。雖然來自業務分析的預測和建議需要數據科學專業人員進行分析和解釋，而業務智能的目標之一是讓相對非技術性的最終用戶很容易理解，甚至深入到數據中，從而創建新的報告。

業務智能策略

過去，IT專業人員一直是業務智能應用的主要用戶。然而，業務智能工具已經發展得更加直觀，而且用戶友好，使得各行各業的大量用戶都可以使用這一工具。

Gartner的Howson介紹了兩種類型業務智能的不同之處。第一種是傳統的或者經典的業務智能，IT專業人員使用內部業務數據來生成報告。第二種是現代業務智能，業務用戶與敏捷、直觀的系統進行交互，更快地分析數據。

Howson解釋說，企業一般會為某種類型的報告選擇經典業務智能，例如監管或者財務報告，這類報告的準確性是最重要的，所使用的問題和數據集是標準的和可預測的。當業務用戶需要深度分析快速變化的動態活動時，例如營銷活動，企業通常使用現代業務智能工具，在這些活動中，最重要的是快速獲得完全正確的數據。

但是，雖然可靠的業務智能對于制訂戰略性業務決策非常重要，但由于數據實踐不好、戰術失誤等原因，很多企業難以實施有效的業務智能戰略。

自助式業務智能

為了讓幾乎所有人都能從業務智能工具中獲得有用的信息，自助式業務智能應運而生，這類業務智能工具的目的是不需要IT的介入便可以生成報告。利用自助式業務智能工具，企業能夠更方便地向經理和其他非技術員工提供企業的內部數據報告。

自助式業務智能成功的一個關鍵因素是業務智能儀表盤和UI，這其中包括下拉菜單和直觀的向下鉆取點，使用戶能夠以易于理解的方式查找并轉換數據。這無疑需要一定的培訓，但如果這些工具的優點顯而易見，那么員工就會迫不及待地去使用它們。

不過，請記住，自助式業務智能也有缺點。如果引導業務用戶成為臨時的數據工程師，最終可能會出現各種指標混亂地組合在一起，而這些指標因部門而異，從而出現數據安全問題。在沒有對工具部署進行集中控制的情況下，甚至會產生大量許可或者SaaS賬單。因此，即使你致力于在企業內部實現自助式業務智能，也不能只買套裝產品，讓員工自己去使用UI，然后寄希望于能有最好的結果。

業務智能軟件和系統

各種不同類型的工具都屬于業務智能的范疇。軟件選擇服務SelectHub列舉了一些最重要的分類和功能：

· 儀表盤

· 可視化

· 報告

· 數據挖掘

· ETL（提取-傳輸-加載——將數據從一個數據存儲導入到另一數據存儲的工具）

· OLAP（聯機分析處理）

在這些工具中，SelectHub認為儀表盤和可視化是目前最受歡迎的;它們提供了快速而且易于理解的數據摘要，這些摘要是業務智能價值主張的核心所在。

業務智能領域有大量的供應商和產品，置身其中可能會讓人不知如何選擇。一些主要的供應商和產品包括：

· Tableau，這一自助式分析平臺提供數據可視化功能，并能夠與一系列數據源相集成，包括微軟Azure SQL數據倉庫和Excel

· Splunk，這一“引導式分析平臺”能夠提供企業級業務智能和數據分析功能

· Alteryx，它融合了各種來源的分析，簡化了工作流并提供豐富的業務智能深度分析結果

· Qlik，它以數據可視化、業務智能和分析為基礎，是一個分布廣泛、可擴展的業務智能平臺

· Domo，一個基于云的平臺，提供針對不同行業（例如，金融服務、醫療保健、制造和教育）和角色（包括首席執行官、銷售、業務智能專業人員和IT工作人員）的業務智能工具

· Dundas BI，主要用于創建儀表盤和記分卡，但也可以執行標準和臨時報告

· 谷歌數據工作室，這是人們熟悉的谷歌分析服務的升級版

· 愛因斯坦分析，Salesforce.com想通過人工智能來改進業務智能

· Birst，一種基于云的服務，其中，業務智能軟件的多個實例共享一個公共數據后端。

業務智能分析師

任何認真對待業務智能的企業都需要有業務智能分析師。一般來說，他們的目標是利用業務智能工具的所有功能來獲取企業所需的數據，最重要的是發現哪些領域收入下降，確定可以在哪些方面進行改進以節省企業的資金，或者增加利潤。

即使企業非常依賴于自助式業務智能工具，業務智能分析師的作用也不容忽視，因為只有他們才能管理和維護這些工具及其供應商。他們還設置管理人員要生成的報告，并進行標準化處理，以確保其結果在整個企業中是一致的、有意義的。為了避免垃圾輸入/輸出問題，業務智能分析師應確保進入系統的數據是正確的和一致的，這通常需要將數據從其他數據存儲中取出并進行清理。

業務智能分析師的工作通常只需要學士學位，至少在入門階段是這樣，不過要想把工作做得更好，最好還是MBA，這甚至是必需的。截至2019年10月，業務智能工資中位數大約是67500美元，具體取決于老板，會在49000～94000美元之間不等。

業務智能的未來

展望未來，Howson說，Gartner認為將出現第三波顛覆浪潮，一些研究公司稱之為“增強分析”，機器學習被嵌入到軟件中，指導用戶查詢數據。

她說：“未來的業務智能和分析，會是智能的。”

Gorman說，這些組合軟件平臺使得每一功能都更加強大，對使用它們的業務用戶來說更有價值。

Gorman說，軟件開發商將要開發在一個應用程序中提供這些功能的應用程序，而不是像現在這樣通過多個平臺提供，他解釋說：“例如，有人會看去年的銷售報告，這就涉及到業務智能，他們也想預測明年的銷售，這就是業務分析的工作，然后添加一個假設功能：如果我們做了X而不是Y，會發生什么。”

他補充說：“現在，系統能夠提供更有價值的建議。它使決策更高效、更強大、更準確。”

盡管業務智能本身有價值，但Howson表示，如果企業不能超越業務智能，采用更先進的分析技術，那么企業將失去競爭力。

事實上，Gartner的魔力象限報告預測，到2020年，支持用戶訪問經過精心挑選的內部和外部數據目錄的企業，相對于不這樣做的企業，將從分析投資中獲得兩倍的業務價值。”

Howson說：“對報告有需求，但僅有報告是不夠的。如果你只是在做報告，那就已經落后了。除非你的報告是智能的、敏捷的，否則你就落后了。真的落后了。”

Mary K. Pratt是馬薩諸塞州的一名自由撰稿人。

原文網址

https：//www.cio.com/article/2439504/business-intelligence-definition-and-solutions.html