商业智能教程
商业智能是一套工具、方法和流程，可以将原始数据转化为有用的信息，帮助企业做出更好、更具成本效益的决策。如今，许多公司都在使用商业智能来改进其服务并保持竞争优势。
在本商业智能教程中，我们将学习关键信息和重要材料，帮助来自所有背景的学习者在该领域取得优异成绩。
什么是商业智能？
商业智能 (BI) 是一项广泛的概念，涵盖了将原始数据转化为有价值的洞察力的整个过程，以帮助企业做出明智的决策。它涉及从各种来源收集和分析数据，例如内部数据库、第三方系统，甚至社交媒体，以了解业务的运行情况并规划下一步行动。
商业智能 (BI) 不仅仅关乎特定的技术或工具，它是一个完整的流程。它包括我们使用的技术和业务策略以及参与的人员。可以将 BI 想象成一个黑盒子，原始数据进入其中，输出的是有用的信息和洞察力，从而帮助做出更好的决策。
商业智能是如何运作的？
为了简化 BI 的工作原理，可以将其想象成一个黑盒子，数据进入其中，信息和洞察力从中输出。为了清楚起见，让我们扩展一下黑盒子的概念：在输入端（左侧），我们有数据源，在输出端（右侧），我们有与结果交互的用户。
现在，在这个黑盒子里，我们有业务策略、基础设施、技术、工具、应用程序、最佳实践等等。初始输出提供了一个关于业务的快速概述，并应该激发想法或问题。从那里，您可以深入挖掘以获取更详细的信息。
这是一个迭代过程。经过几轮探索和分析，您可以获得有助于您做出更好决策以改进业务的洞察力。如果第一个输出没有导致新的想法或问题，则可能意味着您已经知道显示的内容，或者 BI 设置可能存在问题。
商业智能的阶段
商业智能的阶段如下：
- 数据收集 - 我们首先从各种来源收集数据，例如数据库、电子表格和在线提要。
- 数据整合 - 然后我们将这些数据整合到一个中央系统中，例如数据仓库或数据湖仓，以便于管理和分析。
- 数据分析 - 使用 BI 工具，我们分析组合数据以发现趋势、模式和洞察力。这可能涉及复杂的计算并对未来进行预测。
- 数据可视化 - 我们通过可视化工具（如图表、图形和仪表板）呈现这些洞察力，这有助于我们轻松理解和解释数据。
- 决策 - 我们根据分析和可视化结果制定可行的洞察力。这可能涉及改进流程、改变营销策略、解决供应链问题或增强客户体验。
商业智能的重要性
商业智能是一个不断发展的事物，它具有一些重要的特性。其中一些特性列在下面：
- 增强决策 - 您可以使用 BI 来做出数据驱动的决策，从而获得更好的业务成果。
- 提高效率 - 将 BI 整合到您的流程中可以简化运营并减少低效率。
- 竞争优势 - 我们可以使用 BI 来获得洞察力，帮助我们保持竞争优势。
- 数据驱动型文化 - BI 促进了一种决策基于事实和数据而非仅仅直觉的文化。
商业智能的挑战
尽管在任何地方都需要使用商业智能，但它也对现有系统提出了一些挑战。其中一些挑战列出如下：
- 数据质量问题 - 您需要确保数据是干净且准确的，否则 BI 洞察力可能会产生误导。
- 复杂的实施 - 它需要仔细的计划和专业知识才能有效地设置 BI 系统。
- 高成本 - 我们可以预期在技术和培训方面进行大量投资，这对某些企业来说可能是一个挑战。
- 用户采用 - 需要进行初始培训阶段和支持，以确保组织中的每个人都能舒适地使用 BI 工具。
商业智能的应用
以下是在各个领域中 BI 的一些关键应用：
1. 增强员工敬业度和绩效
商业智能 (BI) 通过跟踪出勤情况和工作设置来帮助管理远程员工，确保他们拥有有效开展远程工作的工具和信息，从而支持顺利运营和员工福祉。
2. 实时数据可用性
商业智能 (BI) 使公司能够立即访问当前数据，帮助公司快速监控和响应变化，这对有效决策和保持业务顺畅运行至关重要。
3. 数据驱动的未来规划
利用跟踪、预测分析和人工智能的趋势，帮助企业对未来的运营做出明智的决策。这减少了代价高昂的错误风险，并通过确保决策基于可靠的研究来提供竞争优势。
使用商业智能策略的公司
以下部分列出了现实生活中使用 BI 策略的一些顶级公司：
1. 特斯拉
这家汽车公司使用 BI 将其汽车无线连接到公司办公室，以便收集和分析数据。这使他们能够与客户保持联系，并在问题（如组件损坏或交通危险）成为问题之前解决它们。
通过实时监控车辆，他们可以预测维护需求并提供个性化建议，从而带来更流畅的驾驶体验。
2. 星巴克
星巴克以其咖啡闻名于世，它使用 BI 工具分析其忠诚度卡计划和移动应用程序中的数据，以了解客户喜欢购买什么。
通过跟踪个人购买习惯，星巴克预测客户接下来可能想要什么，并通过其应用程序和电子邮件发送个性化优惠。
商业智能的职业选择
商业智能专家专注于分析数据并生成洞察力，以推动业务决策。他们可以从事各种工作角色，例如：
- 业务分析师
- 数据分析师
- 数据工程师
- SQL Server 商业智能
- 商业智能分析师
- BI 顾问
招聘 BI 专家公司的
以下列表包括招聘 BI 专家的一些主要商业领域，以及每个领域的相应公司：
- 科技公司 - 谷歌、亚马逊、微软
- 金融机构 - 摩根大通、高盛
- 医疗保健组织 - 联合健康集团、CVS 健康
- 零售领导者 - 沃尔玛、塔吉特
- 咨询公司 - 德勤、埃森哲
- 电信公司 - 美国电话电报公司、Verizon
- 制造公司 - 通用电气、西门子
- 电子商务 - Shopify、eBay
学习商业智能的先决条件
虽然这是一个初学者教程，但我们假设读者对商业环境有基本的了解，并且对诸如数据源、数据收集、分析和可视化技术等概念有普遍的了解。
关于商业智能的常见问题
关于商业智能有一些非常常见的问题 (FAQ)，本节尝试简要回答它们。
如果您的销售、营销和财务团队难以获得详细的分析或因数据不足而错失关键决策，则表明您需要一个 BI 系统。
商业智能关注的是“当前趋势是什么以及我们应该采取什么行动？”，而数据科学则研究“为什么会出现这种趋势以及如果我们采取这种行动可能会发生什么？”。
商业智能旨在处理高度结构化的数据，而数据科学系统则构建为管理高速、动态的数据。
用户自助服务不需要 IT 团队访问和分析数据，自助服务是一种数据分析方法。