什么是商业智能 (BI)?

商业智能是一套流程和工具,用于分析业务数据,将数据转化为可据以采取行动的洞察,帮助企业制定更明智的决策。 

商业智能概览

大多数企业每天都会收集海量业务数据,这些数据来自其 ERP 软件、电商平台、供应链以及众多其他内外部数据源。要想充分利用这些数据,并制定由数据驱动的决策,现代商业智能 (BI) 系统必不可少。

商业智能的定义

商业智能是一套流程和工具,用于分析业务数据,将数据转化为可行的洞察,帮助企业中的每个人制定更明智的决策。商业智能系统也被称作决策支持系统 (DSS),能够分析当前数据和历史数据,然后以报表、仪表盘、图形、图表和分布图的形式呈现分析结果,这些内容既易于理解,又能在整个企业内共享。

 

商业智能有时被称作“描述性分析”,因其描述了企业的当前情况和历史情况。商业智能可以回答“发生了什么?”“需要作出哪些改变?”等问题,但不会反映事情发生的原因或未来可能发生的事情。

 

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使用商业智能软件比较不同年份的损益表。

商业智能与商业分析

商业智能和商业分析这两个术语经常被混用。那么两者之间到底有没有区别?目前对此尚无共识。不过,一种普遍的看法是,商业智能关注的是已经发生和正在发生的事情,是一种描述性分析;而商业分析关注以下方面:

  • 事情发生的原因(诊断性分析)
  • 未来可能发生的事情(预测性分析
  • 应采取哪些措施才能确保取得最佳成果(规范性分析)

 

但总的来说,商业智能和商业分析都至关重要,企业需要同时利用这两种技术进行四类分析(描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析),才能为决策者提供他们需要的全方位洞察。

商业分析和商业智能有何区别?事实上,每个人都有自己的看法,但都不是很明确,你也无须在意。 

Timo Elliott,SAP 创新宣传大使

不管采用哪种说法,最重要的是企业拥有所需的工具和技术,能够解答业务问题、解决当前挑战或实现特定目标。为此,多家主流软件供应商已经开始将商业智能和商业分析整合到统一的云平台中,一站式为企业提供他们需要的所有分析功能。这样一来,讨论这二者的区别就变得毫无意义。

商业智能的主要优势

成功的商业智能计划能够帮助企业提高利润和绩效,发现问题,并优化运营等。商业智能可以给企业带来诸多收益,以下列出了其中几项:

  • 支持基于事实的决策。 商业智能工具能够帮助高管、经理和员工获得履行职责所需的洞察,然后利用这些洞察制定基于事实的决策,而不是凭空猜测。
  • 赢得并保持竞争优势。 基于及时的商业智能,企业能够快速发现新趋势和新机遇,并采取相应行动。他们还能对比自己与竞争对手的能力和优劣势,并利用这些信息打造自身的优势。
  • 评估和跟踪绩效。 借助商业智能仪表盘,企业可以轻松监控各种关键绩效指标 (KPI),跟踪目标进度,并设置提醒,了解何时需要在哪些领域实施改进计划。      
  • 确定改进领域并设定基准。 采用商业智能解决方案,企业可以对照行业标准,比较自己的流程和绩效指标,确定需要改进的领域,设定有意义的基准,并监控目标进度。
  • 发现问题并解决问题。 通过运行商业智能解决方案,用户能够及时发现潜在的业务问题,避免造成财务损失,比如制造或分销瓶颈、客户流失率呈上升态势、劳动力成本持续增加等。
  • 提高运营效率。 采用商业智能系统后,用户可以减少查找信息、分析数据和生成报表的时间。他们还可以发现各部门或子公司之间的重复流程或低效流程,从而简化运营。
  • 支持每个人访问数据和报表。 商业智能软件提供直观的界面、拖放式报表功能和基于角色的仪表盘,团队成员可以独立进行操作,无需具备编码等技能。
  • 改善客户和员工体验。 商业智能用户可以挖掘数据,了解客户和员工的行为模式,分析反馈,并利用洞察提供卓越的个性化体验。
  • 提高营收和盈利能力。 最重要的是,商业智能数据能够帮助企业更好地了解风险和机遇,从而及时作出调整,提高盈利能力。

商业智能工具和系统

商业智能系统中的工具有很多,以下几种较为常见:

 

商业智能报表

商业智能报表是每个企业必不可少的工具,以易于理解的方式为最终用户提供数据和洞察,方便他们采取行动。报表采用图表和图形等直观的形式将信息汇总,向用户展示一段时间内的变化趋势,以及变量之间的关系等。这些报表还具备可交互性,因此用户可以根据需要进一步分析其中的表格或深入挖掘数据。报表既可以自动生成并按预先设定的时间定时发送,也可以即时生成即时发送。

 

查询

借助查询工具,用户可以通过直观的界面提出业务问题并获取答案。利用现代查询工具,提交查询非常简单,类似于向谷歌(或 Siri)问问题,例如“哪里出现了运输延误?”“是否实现了季度销售目标?”或“昨天销售了多少小部件?”

 

商业智能仪表盘

仪表盘是最受欢迎的商业智能工具之一,采用持续更新的图表、图形、表格和其他数据可视化方式,跟踪预定义的 KPI 和其他业务指标,近乎实时地提供清晰的绩效概览。管理者和员工可以利用仪表盘的交互特性,自定义想要查看的信息,深入挖掘数据做进一步分析,并与其他利益相关方共享分析结果。

 

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利用商业智能仪表盘显示不同国家和地区以及不同业务板块的财务绩效。

数据可视化

商业智能的一大亮点是能够以可视化的方式呈现数据并支持在上下文中进行查看。图表、图形、分布图和其他可视化方式让数据变得生动,更易于快速理解,让趋势和异常值变得更加显眼。颜色和图案可以清楚反映数据背后的故事,这是电子表格中的行和列无法做到的。数据可视化广泛应用于商业智能系统中,包括报表、查询结果和仪表盘。

 

联机分析处理

联机分析处理 (OLAP) 是许多商业智能系统用来支持数据发现功能的技术。借助 OLAP,企业能够对存储在数据仓库或其他中央数据存储库中的大量信息快速开展多维分析。   

 

数据准备

数据准备通常是为数据分析做准备,包括编译多个数据源的数据,通过“提取、转换和加载 (ETL)”流程,对原始数据进行清理和分类,再将其加载到数据仓库中。完善的商业智能系统能够自动完成其中多项流程,并支持企业设置维度和度量。

 

数据仓库

数据仓库存储来自多个数据源的聚合数据,这些数据已经过清理和格式化处理,可供商业智能和其他分析工具访问。

商业智能应用示例

如今的商业智能工具使用更加便捷,企业中的每个人都能轻松访问和分析当前数据与历史数据,并基于数据采取行动。以下列举了商业智能在不同业务领域的几个应用示例:

  • 商业智能在营销领域的应用:营销人员可以利用商业智能跟踪营销活动成效,例如电子邮件打开率、点击率和登录页面转化率。然后,他们可以基于这些信息,调整后续促销活动,提升营销成效。
  • 商业智能在财务领域的应用:财务部门可以利用商业智能整合财务数据,实时监控现金流、利润、支出、收入流等信息。他们还可以利用商业智能密切关注企业的盈利能力,然后制定正确的决策,增加企业利润。
  • 商业智能在 HR 领域的应用:HR 团队可以利用商业智能监控各种指标,例如工时和出勤率、生产率、员工流动率和敬业度。此外,他们还可以完善招聘决策、明确培训需求、优化员工工作安排等。

传统商业智能 VS 现代商业智能

商业智能问世已有 30 多年,过去一直由 IT 部门掌管。业务部门向 IT 团队提交问题,IT 团队再以静态报表的形式将答案返回给业务部门。如有后续问题,业务部门需要重新提交给 IT 团队,排队等待答案。现在,这个耗时的流程已被更具交互性的现代商业智能所取代。

 

借助现代自助式商业智能工具,业务用户可以自行查询数据、设置仪表盘、创建报表,并通过任意 Web 浏览器或移动设备共享结果,基本不需要 IT 部门的参与。近来,人工智能 (AI) 和机器学习技术的运用,进一步简化和加快了这一流程。这些技术让许多商业智能流程实现了自动化,比如数据发现、报表创建和数据可视化等流程。

 

越来越多的企业开始选择采用基于云的商业智能工具,连接更多的数据源和支持用户随时随地使用。此外,他们还倾向于采用提供了嵌入式商业智能的解决方案,这些解决方案将商业智能直接嵌入到工作流和流程中,让用户能够实时制定基于情境的明智决策。

 

如今,先进的现代商业智能平台将商业智能、高级分析、预测性分析和计划工具整合到统一的分析云解决方案中,并采用了人工智能和机器学习技术进行加持,可以嵌入到任意流程中,让商业智能和分析工具实现了普及化,人人都能轻松使用,而非仅限于 IT 部门或专业分析师。

商业智能常见问题

商业智能专注于分析历史数据和当前数据,描述业务现状。数据科学则是采用跨领域方法分析这些数据,借助统计算法和模型,从结构化和非结构化数据中发现隐藏的洞察和预测性洞察。

商业智能是一种描述性分析,揭示正在发生的事情和已经发生的事情。 商业分析则是各种数据分析技术的统称,这些技术还可以预测未来将发生的事情,以及需要采取哪些措施才能实现更出色的成果。

商业智能工具通过彼此协作,将数据转化为可行的洞察。许多商业智能工具都是在“后台”运行,负责准备、挖掘、存储和处理数据,供商业智能系统访问。还有一些商业智能工具通过交互式仪表盘和数据可视化,帮助业务用户与数据进行交互并解读结果。

顾名思义,商业智能分析师的职责是收集和分析数据,并根据分析结果确定可以改进的业务领域。他们的工作一般包括更新工具和数据库、制定商业智能策略,并将分析结果传达给利益相关方。

BI 开发人员的职责是创建、部署和管理商业智能报表工具和界面,解决企业面临的特定问题。他们通常精通软件工程、数据库和数据分析等技术,主要工作包括:将企业的业务需求转变为技术需求、帮助设计数据模型、创建技术文档等。

 

尽管现代商业智能工具会提供现成的自助服务,支持有技术背景的业务分析师和超级用户自己获取应对挑战所需的洞察,但企业仍需要商业智能开发人员来管理报表和仪表盘的交付工作,将可靠的企业报表和仪表盘交付给不具备此类技术背景的日常业务用户,比如信息工作者和决策者。

BI 报表是商业智能的一部分,利用仪表盘、报表和数据可视化呈现分析结果。这些内容可以汇总在一起,轻松共享给整个企业。

数据可视化是指以图形、分布图、仪表盘、图表和其他视觉形式呈现数据。这种方式一目了然,业务用户可以清楚地了解趋势、异常值和模式。可视化分析数据是商业智能报表的核心内容。

决策支持系统是一种基于计算机的交互式系统,这种系统能够收集并分析来自原始数据、文档和知识库等大型数据集的信息。顾名思义,决策支持系统的作用是支持计划人员和管理者基于分析获得的洞察,制定明智的决策。

商业智能专注于分析历史数据和当前数据,描述业务现状。数据科学则是采用跨领域方法分析这些数据,借助统计算法和模型,从结构化和非结构化数据中发现隐藏的洞察和预测性洞察。

商业智能是一种描述性分析,揭示正在发生的事情和已经发生的事情。 商业分析则是各种数据分析技术的统称,这些技术还可以预测未来将发生的事情,以及需要采取哪些措施才能实现更出色的成果。

商业智能工具通过彼此协作,将数据转化为可行的洞察。许多商业智能工具都是在“后台”运行,负责准备、挖掘、存储和处理数据,供商业智能系统访问。还有一些商业智能工具通过交互式仪表盘和数据可视化,帮助业务用户与数据进行交互并解读结果。

顾名思义,商业智能分析师的职责是收集和分析数据,并根据分析结果确定可以改进的业务领域。他们的工作一般包括更新工具和数据库、制定商业智能策略,并将分析结果传达给利益相关方。

BI 开发人员的职责是创建、部署和管理商业智能报表工具和界面,解决企业面临的特定问题。他们通常精通软件工程、数据库和数据分析等技术,主要工作包括:将企业的业务需求转变为技术需求、帮助设计数据模型、创建技术文档等。

 

尽管现代商业智能工具会提供现成的自助服务,支持有技术背景的业务分析师和超级用户自己获取应对挑战所需的洞察,但企业仍需要商业智能开发人员来管理报表和仪表盘的交付工作,将可靠的企业报表和仪表盘交付给不具备此类技术背景的日常业务用户,比如信息工作者和决策者。

BI 报表是商业智能的一部分,利用仪表盘、报表和数据可视化呈现分析结果。这些内容可以汇总在一起,轻松共享给整个企业。

数据可视化是指以图形、分布图、仪表盘、图表和其他视觉形式呈现数据。这种方式一目了然,业务用户可以清楚地了解趋势、异常值和模式。可视化分析数据是商业智能报表的核心内容。

决策支持系统是一种基于计算机的交互式系统,这种系统能够收集并分析来自原始数据、文档和知识库等大型数据集的信息。顾名思义,决策支持系统的作用是支持计划人员和管理者基于分析获得的洞察,制定明智的决策。