商业智能大数据分析的介绍-36氪企服点评

伴随着数据和人工智能时代的到来，越来越多的企业在运营和决策方面发生变化。在数据爆炸的时代，BI已成为越来越多企业的选择，微软的商业智能可视化数据分析工具PowerBI就像Office一样易于使用，世界500强中有97%的公司正在使用它。接下来小编就给大家带来商业智能大数据分析的介绍，一起来看看吧。

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商业智能大数据分析的介绍

一、什么是商业智能？

商业智能(BI)又称商务智慧或商务智能。1958年IBM研究人员HansPeterLuhn将“聪明”定义为“理解事物之间关系的能力”，并依赖于这种能力来指导决策，从而实现预期目标。

GartnerGroup在1996年正式给BI下了定义：“一个由数据仓库(或数据集市)、查询报告、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复组成的类别，能够为企业提供决策支持的技术和应用。
商业智能技术为企业提供了快速分析数据的技术和方法，它能够收集、管理和分析数据，将数据转化为有价值的信息，并向所有的企业分发，从而使企业的决策有数可依/有理据，减少决策的盲目性(纯粹是经验型决策)，使企业经营更加理性。

2013年，GartnerGroup更新并扩展了BI的概念，将Analytical“分析和合并成”，并结合了应用、基础设施、工具、实践等多种要素，定义为“包括应用、基础结构、基础设施、基础设施、基础设施、工具以及为改善和优化决策绩效而提供信息访问和分析的最佳实践”。

2018年12月，帆软数据应用研究院发布了《商业智能白皮书1.0》，对BI作出了如下定义：“商业智能是指通过数据仓库、数据可视化和数据分析技术，将特定数据转化为信息和知识的解决方案，其价值体现为满足企业不同群体对数据的查询、分析、探索的需求，实现对企业业务的监控和洞察，从而支持企业管理决策，提升企业管理水平，提高企业经营效率，优化企业业务。

二、什么是大数据分析？

数据分析能使人们对数据进行更高质量的解释，而具有预测意义的分析则能使分析师基于视觉分析和数据分析的结果作出一些预测性推断。

大数据分析以及存储和数据管理是某些数据分析层次上的最佳实践。使用按需的过程和工具来分析数据，可以确保预定义的高质量分析结果。

无论消费者是数据分析领域的专家，还是普通用户，作为数据分析工具，总是只能实现数据可视化。可视化能直观地显示数据，让数据自我表达，让用户得到想要的结果。

大数据已不再像前些年那样让人觉得无关紧要，而现在最重要的是对大数据的分析，只有分析过的数据，才能对用户产生最大的价值，越来越多的人开始联想到什么是大数据分析，因此大数据分析在整个IT领域显得特别重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

三、商业智能的价值是什么？

商业智能的价值在于满足企业中不同群体的数据查询、分析、探索的需要，帮助企业实现业务监控、业务洞察、业务优化、决策优化，甚至数据盈利(所有这些都以数据一致和准确为前提)。
BI系统的上线将极大地促进企业数据标准化，解决数据孤岛等问题；否则，企业将无法实现对业务的监控、洞察，也无法对企业的经营管理进行赋能。

商业智能的价值体现在四个方面：支持管理决策，提升管理水平，提高商业运作效率，改善商业优化。

1.支持管理决策。

对企业数据驱动决策的需求导致了BI的产生，因此，支持管理决策是BI的核心目标，也是BI的最直接价值所在。举例来说：

通过BOSS交互式屏幕系统，实现了对企业业务系统数据信息的高效分析，并将分析结果显示在领导办公室的显示屏上，使领导们能够直观方便地查看各管理部门的财务数据指标，合理安排资源配置。领导者可通过互动屏和手机端查看企业旗下500多家门店的库存和财务数据。通过对业务部门的反馈，部门每次汇报可以直接参考界面边汇报边操作，专注于业务分析，从而减少了花在查看报告、核对数据上的时间。

2.提高管理水平。

BI还可以在支持管理决策的基础上，进一步帮助企业实现数据的透明化和流程化，促进PDCA的有效循环，形成一定的激励机制，提高企业的管理水平。举例来说：

通过一个科室的TOP10综合报告，可以查看科室的收入情况，可以立即进行表彰和经验共享，帮助和激励其他科室的进步。

3.提高运营效率。

BI在业务层面除了管理层面的价值外，还表现出色，最明显的就是提高了企业的运营效率。商业运行过程中涉及大量的手工报表、人工统计、逐层取数等操作，可采用BI系统进行替代，减少误以为，提高数据准确性，提高工作效率，节约时间成本。举例来说：

许多企业每月开一次会议，用PPT复盘，分析工作完成情况，但是在执行过程中，往往会出现表层含义大于实际内涵的现象。花很多时间和精力做PPT，并不能保证数据完全准确，而且这些数据不能进入数字仓库，产生再利用价值。

4.优化业务

商业智能提高商业运作效率，主要是提高数据的准确性，降低相应的人力成本，优化商业智能，使商业智能从商业本身出发，使商业系统更加完善，从而提升商业价值。举例来说：
本公司通过建立投诉分析模块，为各部门建立投诉指标，通过投诉分析模块，本公司可实时查看各部门、各人员的投诉排名。通过量化改进，不仅优化了业务流程，而且还降低了成本。

BI的核心技术是演示类数据可视化技术，抛开了企业对不同数据量和深度分析的需要，数据可视化技术既能将数据转换成信息，又能帮助决策。具体的数据可视化形式又分为报表和可视化图表两大类，报表是我国企业普遍采用的一种数据显示形式。以上就是小编为大家带来的商业智能大数据分析的介绍，希望对您有帮助。