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。

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会互换使用。那么两者之间到底有没有区别？目前，人们对这个问题尚未达成一致看法。但是，有一种常见的观点认为，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；而商业分析关注的是以下方面：

• 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，但是没人知道正确答案，我们也无需在意这个问题。”

Timo Elliott，SAP 创新宣传大使

不论哪种说法，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。因此，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，为企业一站式提供他们需要的所有分析功能。这使得讨论二者的区别不再具有实际意义。

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。利用响应及时的商业智能工具，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后，企业可以对比自己的流程和绩效指标与行业标准之间的差距，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。借助商业智能解决方案，用户能够及时发现潜在的业务问题，避免造成财务损失，例如制造或分销瓶颈、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。利用商业智能系统，用户可以更快地查找信息、分析数据并生成报表。他们还可以发现各部门或子公司之间的重复流程或低效环节，从而简化运营。
• 让所有人都能访问数据和报表。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，支持团队成员独立进行操作，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，并利用洞察打造更出色的定制化体验。
• 提高营收和盈利能力。最终，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

商业智能报表能够以易于理解的方式为最终用户呈现数据和洞察，方便他们采取行动，是每个企业必不可少的工具。报表运用汇总数据以及图表和图形等视觉元素，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。这类报表还具备可交互性，支持用户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。有了现代化查询工具，提交查询可以像使用谷歌（或 Siri）问问题一样简单，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。

数据可视化

商业智能的一大亮点是，能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、分布图等视觉形式可以让数据变得生动，更易于快速理解，也能更清晰地呈现趋势和异常情况。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中用于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进行多维分析。

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。

借助先进的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，以及通过任意 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) 和机器学习技术进一步简化并加快了这一流程。这些技术能够自动执行很多商业智能流程，例如数据发现、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