什么是商业智能(BI)?
商业智能（Business Intelligence，简称：BI）是一种通过现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值的解决方案。它将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的应用涉及制造业、金融、电信、零售等主要市场。
商业智能的核心是将企业中的数据转化为有用的信息，以支持各级决策者做出对企业更有利的决策。这需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
商业智能的历史
“商业智能”这一术语由作家 Richard Millar Devens 于 1865 年首次使用，当时他引用了一个先于竞争对手收集市场情报的银行家的话语。1958 年，IBM 计算机科学家 Hans Peter Luhn 探索了利用技术收集商业智能的潜力。他的研究帮助确立了几种方法，使 IBM 能够创建早期的一些分析平台。
在 20 世纪 60 年代和 70 年代，最早的数据管理系统和决策支持系统 (DSS) 问世，可存储和整理不断增加的数据。
“很多历史学家认为，现代版本的商业智能是从 DSS 数据库演变而来的，”IT 教育网站 Dataversity 表示。“在此期间开发了各种各样的工具，目标是以更简单的方式访问和整理数据。”为与 DSS 结合使用而开发的工具包括 OLAP、执行信息系统和数据仓库。
到了 20 世纪 90 年代，商业智能变得越来越流行，但技术仍然非常复杂。它通常需要 IT 支持，这样往往会导致工作积压、报告推迟。即使没有 IT，商业智能分析师和用户也需要接受大量培训，才能成功查询和分析他们的数据。
商业智能的发展趋势
2022年以来AI大语言模型取得了惊人的发展，AI+BI 的结合已经是必然趋势，AI的引入将会大幅度降低BI的实施难度，提高BI的决策能力。
商业智能的工作原理是什么？
商业智能将原始数据转换为组织上下都易于理解的见解时需要经历四个关键步骤。其中，前三个步骤（数据收集、分析和可视化）是最终决策制定步骤的基础。在 BI 投入应用之前，企业需要手动执行大量的分析。而现在，企业可以使用 BI 工具来自动执行许多流程，因此节省了时间和精力。
步骤 1：收集和转换来自多个来源的数据
商业智能工具通常使用“提取、转换和加载”(ETL) 方法来聚合来自多个来源的结构化和非结构化数据。这些数据经过转换和重新建模后会被存储到中心位置，这样应用程序就可以轻松地将其作为一个全面的数据集进行分析和查询。
步骤 2：发现趋势和矛盾点
数据挖掘或数据发现，它通常利用自动化来快速分析数据，以便发现有助于深入了解当前业务状态的模式和离群值。BI 工具通常支持若干种 数据建模 和分析类型，包括探索型、描述型、统计型和预测型，以便深入探索数据、预测趋势并提出建议。
步骤 3：利用数据可视化来展示结果
商业智能报告通过 数据可视化 让结果更易于理解和共享。 报告方法包括交互式 数据仪表板、图表、图形和映射，可帮助用户了解当前的业务进展情况。
步骤 4：根据见解实时采取行动
通过查看与业务活动相关的当前数据和历史数据，公司能够将见解快速转化为行动。商业智能支持实时调整和长期战略更改，以消除效率低下现象、适应市场变化、纠正供应问题并解决与客户相关的问题。
商业智能带来哪些优势？
借助商业智能，企业能够以通俗易懂的语言提出问题，并获得他们能够理解的答案。他们可以根据业务数据透露的信息做出决策，而不是求助于最佳猜测，无论这些业务数据是与生产、供应链、客户还是市场趋势相关。
企业通过使用 BI 可享受到的具体好处包括：
- 提高运营流程效率。
- 深入了解客户行为和采购模式。
- 准确跟踪销售、市场营销和财务绩效。
- 根据历史数据和当前数据清除基准。
- 即时警示数据异常和客户问题。
- 分析结果可跨部门实时共享。
商业智能应用的六个关键领域
- 客户体验，在同一位置访问所有客户信息，以便将资源定向到可为客户接洽与支持带来积极影响的关键领域。
- 销售和市场营销，深入了解销售和市场营销绩效、消费者行为和购买趋势，以确保未来的市场营销计划有效且能带来收入。
- 运营，自动执行例行分析任务、改进流程、减少效率低下现象并提高生产效率，从而改善运营。
- 财务，使用自定义仪表板全面了解公司财务状况、调查历史数据、计算风险并预测趋势。
- 库存控制，自动执行数据分析和报告，以改进库存管理、加快履行进度并预测购买趋势。
- 安全性和合规性，集中数据以提高准确性和透明度，从而更容易发现错误、安全问题并降低合规性风险。
商业智能的主要功能是什么？
商业智能（BI）的主要功能是帮助企业收集、存储、分析和管理数据，以便更好地理解业务运营状况并做出明智的决策。以下是商业智能的一些主要功能：
1、数据集成
将来自不同数据源的数据整合到一个统一的平台，以便进行分析和报告。这包括数据清洗、转换和验证等操作。
2、数据仓库和数据湖
构建和维护数据仓库或数据湖，以存储和管理大量的企业数据。数据仓库和数据湖可以支持大规模的数据存储和分析，满足不同业务需求。
3、数据可视化
通过图表、报表和仪表盘等方式，将数据以直观、易读的形式呈现给用户。数据可视化有助于业务人员更好地理解和挖掘数据中的价值信息。
4、分析工具
提供各种数据分析工具，如查询、报表、OLAP分析、预测分析等，以支持用户对数据进行深入的分析和挖掘。
5、数据挖掘和机器学习
利用数据挖掘和机器学习技术，发现数据中的潜在模式、趋势和关联，为业务运营提供深入的洞察和预测。
6、决策支持
将数据分析和挖掘的结果与业务决策过程相结合，为企业决策提供有力的数据支持。这包括创建定制的报告和仪表盘，以及提供实时数据推送和预警等功能。
7、协作和共享
实现多人协同作业和数据共享，以提高工作效率、减少重复劳动和增强团队间的沟通与协作。
8、安全和权限管理
确保数据的安全性和隐私保护，通过权限管理控制不同用户对数据的访问和操作权限。
商业智能和数据分析有什么区别？
商业智能（BI）和数据分析都是数据驱动决策过程中的重要组成部分。然而，它们之间存在一些关键区别：
1、定义
商业智能是一种技术驱动的过程，它涉及收集、存储、分析和呈现数据，以便为企业提供有价值的见解和优化决策。数据分析则是一种从数据中提取有用信息的过程，以支持业务决策、发现模式和趋势、预测未来事件等。
2、目标
商业智能的主要目标是帮助企业管理者更好地理解业务运营、市场趋势和竞争对手，从而制定更明智的战略和决策。数据分析的目标则更广泛，包括从数据中发现新的见解、优化业务流程、提高运营效率等。
3、方法和技术
商业智能通常涉及使用数据仓库、数据挖掘、机器学习等技术来处理大量数据。数据分析则包括各种方法，如统计分析、数据可视化、预测分析等，以从数据中提取有价值的信息。
4、范围
商业智能通常关注企业层面的战略和运营决策，而数据分析可以在不同层面进行，从战术到战略，甚至个人层面。
5、职责
商业智能团队通常负责构建和维护企业范围内的数据仓库、数据集市和分析工具。数据分析团队则更专注于利用这些工具和技术为企业提供有价值的见解。
商业智能解决方案如何选择？
除了选择能满足您独特需求的商业智能工具外，还要确保您选择的任何解决方案都具备以下特质：
- 易于使用： 选择界面清晰、易于浏览的工具，将挫败感降到最低。例如，Looker Studio可使报表简洁有序，并可轻松修改报表的外观。
- 内置人工智能：许多现代商业智能工具都内置了人工智能，可帮助进行数据分析，提供预测性见解并自动发现趋势。Microsoft Power BI 可能是这种集成最突出的例子，它提供高级分析、自然语言处理和机器学习功能，可将数据转化为可操作的商业智能。
- 集成功能：在集成的帮助下增强商业智能流程。在Zapier的帮助下，你可以将Zoho Analytics 等 BI 工具与成千上万的流行应用程序连接起来，实现无缝 BI。
- 广泛的数据可视化选项：大多数 BI 解决方案都具有数据可视化功能，但并非所有 BI 解决方案在这方面都一视同仁。SAS Viya 擅长可视化，能将数据转化为引人入胜的可视化仪表盘。