商业智能的主要用途

假设您是企业主、企业家或管理团队成员。在这种情况下，本章将为您提供一个扎实的理解，说明您的企业或部门为什么真正需要商业智能。

商业智能的用途

商业智能有三个主要用途：

在此背景下，决策制定是指商业智能为决策者（例如管理者）提供的支持。它通过提供有价值的信息和见解，帮助他们在战略、战术和运营等所有层面做出明智的商业决策。

示例 - 我们应该投资哪种产品以获得长期的产出？

示例 - 为达到年度目标，我们应该重复哪些促销活动？

示例 - 我们周末应该雇佣多少兼职员工？

商业智能的第二个主要用途是业务绩效管理。每家成功的公司都有不同层级的管理者密切监控其各个部门的绩效。持续监控使他们能够随时了解业务状况，并确保绩效符合其目标以及管理层设定的更普遍的期望，包括SLA和目标。

BI支持业务绩效管理的两个方面：

使用BI寻找商机和识别问题的第三个也是最后一个最重要的部分。BI的第三个关键用途是主动发现可能被忽视的机会并识别问题。这涉及到带着特定的问题分析数据，或者在没有特定关注点的情况下探索数据，旨在发现隐藏的见解和潜在问题。

支持BI主要用途的三个主要流程是：

BI报表涉及创建、开发和交付BI报表给决策者。这些报表通过将数据总结成包括KPI、业务指标、图表、表格等信息来提供对业务的清晰简洁的概述。它们允许对数据进行多维度的查看，从而更容易理解和分析。

商业分析是支持BI主要用途的最重要流程之一。分析可能会令人困惑，因为有很多术语，如BI、数据分析和商业分析，看起来很相似。虽然这些术语经常互换使用，但分析通常指的是商业分析或数据分析。

在BI中，分析侧重于通过数据分析得出见解，分为描述性（分解数据以查看细节）、预测性（预测未来趋势）和规范性（建议最佳行动）类型。COVID-19仪表板示例说明了描述性和预测性分析。因此，最终我们可以说，在了解分析时，检查信息的可靠性非常重要。

数据挖掘是关于在大量数据中寻找有价值的信息，这些信息不容易立即发现。这很重要，因为有时业务用户不会想到要问的所有问题，并且一些细节可能会被遗漏。其想法是寻找不明显的模式、趋势和联系。数据挖掘不是从特定问题开始，而是探索数据以发现新的见解并找出如何有效地利用它们。

在90年代后期市场上出现新技术后，商业智能成为必备之物，尤其对于大型公司而言，而对于中小型公司来说，拥有商业智能也是一件好事。

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