利用資料的商業智能分析工具

商業智能可以定義為擷取和轉換原始資料的技術和工具，這些資訊可以為業務營運提供有意義的好處。

商業智能的發展

商業智能（BI）是一個可追溯到19世紀中期的術語，基本上是一樣的定義。但作為結構化資料的自動化處理的參考，它隻出現在20世紀80年代後期，是以是一門相對年輕的科學。在此之前，資料處理通常在大型計算機或與其他公司基礎架構分開的決策支援系統上完成。如今，桌面版本或基于雲計算的SaaS（軟體即服務）是可用的。也有允許分布式處理，像Hadoop的開源架構。

現代商業智能工具的主要優點在于提高決策過程的速度和準确性。内部流程的優化可以有幾個目标，包括提高效率，增加收入，降低成本。商業智能報告工具還可以幫助公司發現消費者趨勢，滿足客戶需求，并找到業務問題的解決方案。這些提供了競争優勢。

商業智能工具和功能

商業智能通常依賴于資料倉庫或專門資料集市中的曆史資料，例如過去的銷售數字或生産産量。來自諸如POS終端的源系統的新資料被轉換成無縫地适合于資料倉庫中，并被添加到批量操作中。整合來自不同資料源的資料支援更準确和可靠的結果。過去表現的商業智能分析有助于識别模式或預測未來的結果。

最初，商業智能分析工具落後于資料分析師和商業智能專家的技能。他們接受過教育訓練，使用根據業務需求和要求生成特定資料集的資料查詢建立和評估報告。然而，更多的商業智能報告工具現在是使用者友好的，是以可以由任何經理或員工執行資料發現。這種方法被稱為“自助服務”商業智能。

商業智能分析工具可以包含一系列資料技術，以适應不同的業務需求。這可以包括深入挖掘的企業報告，臨時和程式設計查詢，OLAP（線上分析處理）以及建立各種資料集，層次結構，過濾器和透視圖。

報告工具通常包括資料可視化，或者能夠以圖表，地圖和圖表的形式呈現結果。通常，商業智能用于生成和維持業務儀表闆，其顯示所選擇的關鍵績效名額或其他名額，如易于了解的圖形，例如撥号或進度條。但商業智能分析工具也可以與其他應用程式（如CRM）結合使用，為客戶服務提供更多的見解和價值。

商業智能使用者

雖然工具因供應商的不同而不同，但這些元素中的一些或全部通常是存在的或可以作為附加元件購買。在某些情況下，報表解決方案或管理儀表闆提供了一個通用的工具，而更進階的分析，如資料挖掘、文本挖掘、檔案處理，或預測分析則提供給訓練有素的IT專業人員處理。

公司的資料是其最大的資産之一。大資料的時代，傳統資訊或線上活動産生不斷的資訊流，正在為商業智能工具和教育訓練帶來了更大的需求。

在小型企業中，商業智能工具可能主要用于報告目的，或委托給IT部門。在大公司中，商務智能團隊可能由經過教育訓練的商務智能專業人員，商務智能開發人員，資料管理專家和標明的高管組成，以實際的方式交流業務需求并解讀結果。一些組織将使用商業智能工具作為越來越複雜或專門的分析項目的内部軟體開發的基礎。當業務需求發生變化時，專業的商業智能團隊可以確定更快更靈活的資料處理，并且必須研究一系列用例場景。

商業智能和大資料之間的差異

“大資料”隻是指非常大量的資料，而不是使用資料的任何固定的定義。一些商業智能供應商和使用者将在“商業分析”一詞中提及這一兩個詞。但是，這還涉及到所有元件：資料倉庫、企業資訊系統、商業智能報告工具、性能、業務應用程式、風險評估，以及現在越來越多的安全性、法規遵從性和資料治理。最近，商業分析也正在成為首選。

但是，商業智能與分析的差別很重要，因為商業智能是指分析重要的工具和業務價值。

本文轉自d1net（轉載）