商業智慧 - 快速指南

商業智慧 - 簡介

商業智慧是一系列程式、機制和技術的集合，這些程式、機制和技術將原始資料轉換為有意義的資訊，從而推動具有成本效益的業務服務。它是一套軟體和服務的集合，用於將資料轉換為可操作的情報和認知。

BI 對組織的方法以及戰術和運營業務決策產生巨大影響。BI 透過使用歷史資料而不是假設和直覺來支援基於事實的決策制定。

BI 工具實現資料分析並建立文件、摘要、儀表板、地圖、圖形和圖表，以幫助使用者詳細瞭解業務特徵。

商業智慧是許多組織用來更好地瞭解其使用者群和行業的眾多動態工具之一。它定義了業務方法，其中原始資訊被轉換為支援決策制定的有用資料。

商業智慧擁有廣泛的軟體，如果談論商業智慧在零售領域的優勢，目前的商業智慧工具允許組織利用資訊，不僅可以考慮當前的銷售額，還可以估計未來的潛力、模式、趨勢，並在更深層次上了解使用者的需求。

BI 有助於使資料易於訪問和理解，以便決策者能夠做出明智的選擇。此持續流程旨在高效且可擴充套件，確保企業擁有所需的洞察力來提高績效並實現其目標。

BI 的建立是為了幫助企業克服“垃圾進，垃圾出”的問題，這種問題發生在資料分析基於不準確或不完整的資訊時。

商業智慧目標

商業智慧的主要目標是透過確保資訊易於訪問、理解和安全來使業務有效運作。首先使用直觀的工具清晰地呈現準確和最新的資料，以便使用者能夠做出更好的決策。資料應來自可靠的來源，並且只能供需要的人員訪問。

傳統 BI 與現代 BI

以下是一些比較，以突出它們的關鍵區別：

傳統 BI	現代 BI
傳統 BI 通常依賴 IT 團隊訪問資料，這使得業務使用者難以獲得所需的結果。	現代 BI 透過為業務使用者提供資料訪問許可權以及他們所需工具（尤其是 AI 工具）來簡化操作，以便他們快速獲得所需的結果。
在傳統 BI 中，業務使用者通常必須等待報告，這意味著他們收到資訊時資訊可能已過時。	使用現代 BI，業務使用者可以隨時訪問準確、最新的資訊。
傳統 BI 耗時且涉及延遲。	現代 BI 允許快速訪問資料。
傳統 BI 通常會導致資料使用不一致，這可能導致混淆和錯誤。	現代 BI 確保資料使用一致，以便每個人都能訪問相同可靠的資訊。
傳統 BI 平臺主要側重於為使用者提供詳細的歷史報告和使用者友好的臨時分析工具。	現代 BI 側重於即時資料分析和用於深入洞察和預測分析的先進工具。
傳統 BI 通常需要從特定位置或裝置訪問，這使得在旅途中獲取資料變得更加困難。	現代 BI 使您的團隊可以輕鬆地從任何地方、任何裝置訪問資料和見解。

商業智慧方法

商業智慧的方法如下：

1. 資料分析視覺化

資料分析視覺化是關於如何視覺化資料。它在儀表板上呈現記錄，並使用與業務相關的自定義指標，以便根據事實做出更好的決策。

2. 報告

商業智慧工具用於從所有來源收集資訊並對其進行處理，以便能夠進行更好的報告和理性的財務決策。

3. 預測分析

預測分析是如何瞭解一項行動將如何發揮作用。事實上，你並不能完全瞭解，即使你學習了也並非百分百準確。但是，藉助商業智慧，它可以做出基於證據的決策來進一步推動業務發展。商業智慧使我們能夠對當前趨勢和影響組織整體發展的使用者行為做出合理的預測。

4. 資料探勘

資料探勘是一種計算機支援的技術，用於揭示資料實體之間以前未知或未被注意到的關係。資料探勘是透過使用模式識別技術（如統計和數值方法）共享儲存在倉庫中的大量資料來發現有用的新關聯、模式和趨勢的過程。

BI 工具和軟體型別

BI 工具是軟體程式，有助於從不同來源收集、處理和分析大量資料，這些軟體將這些資料轉換為有價值的資訊，使企業更容易理解和使用這些資料進行決策。

以下是不同的 BI 軟體和解決方案：

電子表格 - 在此軟體中，使用者輸入、儲存、編輯、組織、計算和視覺化資料。

示例 - MS Excel、Google Sheets 等。
OLAP - OLAP 代表聯機分析處理。OLAP 解決方案允許使用者透過以多維格式儲存資料來從不同角度檢視和分析資料。
資料視覺化 - 它幫助我們將資料表示為圖表、圖形、繪圖、地圖等。

示例 - Tableau Desktop、Power BI Desktop 等。
資料探勘 - 在業務中，我們處理大量資料。為了搜尋和分析這些資料以找到有價值的見解，我們使用資料探勘。

示例 - Knime、RapidMiner 等。
資料庫 - 資料庫儲存大量資料。有各種型別的資料庫，例如關係資料庫、NoSQL 資料庫和分散式資料庫。

示例
- 關係資料庫 - Oracle DB、SQL Server、PostgreSQL。
- NoSQL 資料庫 - MongoDB、Cassandra。
ETL 工具 - ETL 代表提取、轉換和載入。它是一個用於資料整合的方法。它涉及提取資料、轉換資料並將其載入到目標中。

示例 - Informatica、Ab Initio、IBM DataStage 等。
專案管理工具 - JIRA 軟體、MS Project、MS Excel。
資料建模工具 - Oracle Data Modeler、Toad Data Modeler
報表和分析 - MicroStrategy、SAP BusinessObjects Business Intelligence。

商業智慧 - 歷史

如今，商業智慧 (BI) 在幾乎所有主要公司和利益相關者的戰略規劃中都發揮著非常重要的作用。

然而，在早期，BI 的概念相當模糊。直到數年後，隨著對資料驅動決策和競爭優勢的需求不斷增長，BI 的重要性才得到充分認識。如今，我們都能看到 BI 工具和技術的持續改進，使其成為現代商業戰略的關鍵組成部分。

商業智慧的起源 (1800 年代)

商業智慧的概念最早由理查德·米勒·德文斯在他的1865年出版的書籍《商業與商業軼事百科全書》中提出。

他以亨利·弗內斯爵士（一位成功的銀行家）為例，表明依賴資料和事實證據比依賴直覺做出商業決策更有效。後來，其他人也認識到使用資訊的重要性，並且這一理念隨後被其他人進一步發展，他們看到了使用資訊的好處。

1800 年代的最後十年

第一個正式的商業分析系統是由弗雷德里克·泰勒於1800 年代的最後十年在美國引入的。他的科學管理方法始於時間研究，該研究檢查了生產方法和工人的動作。此分析旨在識別效率低下並最佳化流程，從而提高生產力和改善工業產出。

計算機如何徹底改變商業智慧？

以下是關於技術革命如何改變商業智慧的更詳細的介紹：

計算機和早期 DSS (1950-1960)

讓我們從商業智慧的第一個數字時代開始，在這個時代，我們開始從紙質轉向計算機。在20 世紀 50 年代和60 年代，計算機的引入開始改變企業處理資料的方式。最初，這些早期系統主要用於處理交易。但到20 世紀 60 年代初，企業開始開發第一個決策支援系統 (DSS)，這使他們能夠使用資料分析做出更明智的決策，而不是依賴直覺。這一時期標誌著企業轉向資料驅動決策的開始。

資料管理和商業智慧的興起 (1970-1980)

在 20 世紀 70 年代，埃德加·F·科德引入了關係資料庫模型，改變了資料儲存和訪問的方式。然後，SQL 後來得到開發，使資料管理更加容易。

在 20 世紀 80 年代，商業智慧隨著新的工具（如決策支援系統 (DSS) 和執行資訊系統 (EIS)）的出現而發展壯大。到 1989 年，霍華德·德雷斯納將“商業智慧”定義為透過資料分析改進業務決策的一種方式。

BI 工具的演變 (1990-2000)：資料倉庫、OLAP 和自助服務

隨著商業智慧 (BI) 技術的進步，它改變了公司處理資料的方式。

在 20 世紀 90 年代，BI 軟體幫助公司更好地分析資料，資料倉庫變得流行起來，用於儲存大量資訊，但該技術很複雜。到 20 世紀 90 年代後期，OLAP 工具允許進行詳細的資料分析。

在 21 世紀初，BI 工具變得更加使用者友好，並與 ERP 和 CRM 等系統整合。自助服務 BI 也應運而生，允許使用者執行自己的分析。到 2005 年，“大資料”成為一個關鍵概念，導致了旨在處理更大、更復雜資料的工具的出現。

人工智慧和機器學習時代的商業智慧 (2010-2020)

隨著技術的不斷發展，商業智慧 (BI) 也在不斷發展。在 2010 年代，BI 開始利用大資料和雲工具（如 Tableau 和 Power BI），使您更容易掌握複雜資料。然後，我們將進入 2020 年代，即人工智慧和機器學習時代。人工智慧和機器學習被引入，提供了即時洞察並自動化決策。如今，BI 側重於即時分析和預測工具，幫助您做出更明智的業務決策。

商業智慧的主要用途

假設您是企業主、企業家或管理團隊的一員。在這種情況下，本章將為您提供一個堅實的理解，說明您的業務或部門為什麼真正需要商業智慧。

商業智慧的用途

商業智慧主要有三種用途：

決策制定
業務績效管理
尋找商業機會和識別問題

1. 決策制定

在此背景下，決策制定是指商業智慧為決策者（例如管理者）提供的支援。它透過提供有價值的資訊和見解，幫助他們在戰略、戰術和運營各個層面做出明智的商業決策。

戰略

示例− 我們應該將長期產出投資於哪個產品？

戰術

示例− 為滿足年度目標，我們應該重複哪種促銷活動？

運營

示例− 我們週末應該招聘多少兼職員工？

2. 業務績效管理

商業智慧的第二個主要用途是業務績效管理。每個成功的公司都有不同級別的管理人員，他們密切監控其各個部門的績效。持續監控使他們能夠及時瞭解業務狀況，並確保績效符合其目標以及管理層設定的更普遍的期望，包括SLA和目標。

BI 支援業務績效管理的兩個方面：

瞭解業務中正在發生的事情。
跟蹤績效是否符合既定的目標和指標。

3. 尋找商業機會和識別問題

使用 BI 尋找商業機會識別問題的第三個也是最後一個最重要的部分。BI 的第三個關鍵用途是主動發現機會並識別可能被忽視的問題。這涉及到帶著特定的問題分析資料，或在沒有特定關注點的情況下探索資料，旨在發現隱藏的見解和潛在問題。

支援商業智慧用途的過程

支援 BI 主要用途的三個主要過程是：

BI 報表
商業分析
資料探勘

1. BI 報表

BI 報表涉及建立、開發和交付 BI 報表給決策者。這些報表透過將資料彙總成包含 KPI、業務指標、圖表、表格等的資訊，提供對業務的清晰簡潔的概述。它們允許對資料進行多維檢視，使其更易於理解和分析。

2. 商業分析

商業分析是支援 BI 主要用途的最重要的過程之一。分析可能令人困惑，因為 BI、資料分析和商業分析等許多術語看起來很相似。雖然這些術語經常互換使用，但分析通常指的是商業分析或資料分析。

在 BI 中，分析側重於透過資料分析得出見解，分為描述性（分解資料以檢視細節）、預測性（預測未來趨勢）和規範性（建議最佳行動）型別。COVID-19 儀表板示例說明了描述性和預測性分析。因此，最終我們可以說，在瞭解分析時，檢查資訊的可靠性非常重要。

3. 資料探勘

資料探勘是關於在大量資料中查詢有價值的資訊，而這些資訊並不容易立即發現。這很重要，因為有時業務使用者不會想到要問的所有問題，並且可能會遺漏一些細節。其目的是尋找不明顯的模式、趨勢和關聯。資料探勘不是從特定的問題開始，而是探索資料以發現新的見解並找出如何有效地使用它們。

為什麼商業智慧很重要？

在 90 年代後期市場上出現技術之後，商業智慧變得必不可少，尤其對於大型公司而言，而對於中小型公司來說，擁有商業智慧也是一件好事。

降低成本和基於雲的解決方案
開源和免費軟體
成功實施的證明

商業智慧 - 概念

商業智慧是一個將不同領域的想法整合在一起的概念。是否在商業智慧中使用某個想法取決於具體的需要和可用資源。

商業智慧中一些常用的概念包括：

資料倉庫

資料倉庫是一種資料儲存庫，其中來自各種來源的資料被整合、組織和版本化。這種組織使其更易於用於報表和分析。

資料集市

資料集市可以是資料倉庫中的一個構建塊，也可以是從資料倉庫中提取的一個較小的部分。例如，雖然資料倉庫包含公司所有資料，但資料集市可能專注於特定領域，例如銷售或財務。這種設定允許不同部門快速訪問他們需要的資訊，從而使資料分析更輕鬆、更高效。

資料湖

資料湖是一個大型儲存系統，旨在儲存各種型別的資料，通常以其原始形式儲存。它允許授權使用者訪問和分析這些資料以用於不同目的。與傳統資料庫不同，資料湖可以儲存結構化資料（如表格）和非結構化資料（如文字或影像），使其成為管理不同資訊的實用工具。由於這種靈活性，組織可以收集和使用來自多個來源的資料，而無需首先對其進行處理。

資料金庫

資料金庫是一種設計和管理資料倉庫的方式，使儲存和訪問來自不同來源的資料變得容易。它有助於建立靈活且可擴充套件的系統，以便您可以處理隨時間推移的變化和更新。

ODS

ODS代表運營資料儲存。ODS 指運營資料儲存，一個用於運營報表和管理日常業務活動的系統。與資料倉庫一樣，它包含整合的主題相關資料，但與資料倉庫不同，ODS 只儲存當前資料，而不保留歷史記錄。這使其非常適合即時報表，提供對最新資訊的快速訪問。例如，公司可以使用 ODS 跟蹤每日銷售額或監控當前庫存水平。

ETL

ETL代表提取、轉換和載入。ETL 是從檔案、資料庫或網站等來源提取資料，根據業務和技術規則對其進行轉換，然後將其載入到目標資料儲存的過程。雖然通常與資料倉庫和商業智慧相關聯，但 ETL 也經常用於資料遷移和整合。此過程確保資料已做好充分準備並組織好，以便在各種系統或應用程式中使用。

資料整合

事務系統儲存特定於每個應用程式的資料，例如針對店內購買、線上銷售和員工資訊的單獨資料庫。為了回答需要來自多個來源的資料的複雜問題，需要將這些資料整合到資料倉庫中。整合涉及組合和對齊資料，解決不一致性並使其相容，以便進行準確的分析和對業務的統一檢視。

機器學習

機器學習是人工智慧的一個子集，它使系統能夠從資料中學習、識別模式並自行做出預測。這些模型使用現有資料構建，可以在引入新資料時調整和改進其預測。

許多商業智慧 (BI) 工具現在使用機器學習來幫助使用者更輕鬆地發現見解和分析資料。您無需成為資料科學家即可使用這些功能，因為它們通常帶有簡單的拖放或點選選項。BI 中的機器學習有助於自動化見解生成，並使高階資料分析更容易獲得。

資料探勘

資料探勘意味著在沒有特定問題的情況下瀏覽大量資料。其目的是尋找有趣的模式、趨勢和關聯。然後，分析師將他們發現的內容展示給業務領導者，後者會找出如何使用這些見解。這很有用，因為它可以揭示可能不會透過直接問題提出的重要細節。

有時，該過程不會揭示新的見解，但如果確實如此，則可以幫助改進營銷策略以減少客戶流失。如果結果成本過高或回報不足，則可能會將該想法擱置以供進一步分析。資料探勘與報表和分析一起，幫助企業獲得更好的理解並做出明智的決策。

商業智慧 - 架構

商業智慧 (BI) 架構本質上是 BI 解決方案中所有元件的正確排列，旨在滿足企業或組織的獨特需求。當我們談論 BI 中的架構圖時，它就像一張地圖，直觀地顯示了 BI 解決方案的所有部分以及它們如何協同工作。這些圖表可以很簡單，只提供一個總體概念，也可以非常詳細，顯示特定的工具和元件。有時它們會根據需要理解的人混合使用這兩種方法。

由於每個組織都有自己的一套 BI 需求，因此他們部署的 BI 架構會有所不同。一些企業可能會從基本設定開始，並在其需求擴充套件時逐漸構建。

這些元件是根據特定需求、預算和可用工具選擇的。例如，如果一個組織不需要歷史資料，並且其資料來源可以處理分析查詢，則可能不需要像資料倉庫這樣的額外資料儲存庫。

BI 架構沒有一刀切的方法。對一個組織有效的方法可能對另一個組織無效。

在檢視 BI 架構示例時，務必記住，這些圖表僅為示例。它們不一定是最佳實踐或全面的解決方案。相反，它們展示了 BI 架構如何根據業務需求從簡單到複雜。

架構類別

這些架構通常分為兩類：

就地 BI 架構− 在資料駐留的位置分析資料。
基於資料儲存庫的 BI 架構− 將資料移動到中央儲存庫進行分析。

架構 1

在此架構中，只有一個數據源，並且資料來源以靜態報表的形式將資料提供給下一步，即報表和分析平臺。

一個**報表和分析平臺 (RAP)** 提供了更強大的解決方案。它支援各種型別的輸出，包括靜態報表、精確的畫素級報表、資料分析和動態視覺化。

RAP 還提供多種交付報表的方式，例如透過電子郵件、FTP/SFTP 或入口網站。它還包括基於角色的訪問控制功能，以確保合適的人員檢視合適的資料，並提供專為開發人員和終端使用者設計的不同工具。

示例

銷售團隊可能會收到一份包含銷售資料的每月 PDF 報表，而資料分析師可以使用 RAP 建立和探索基於即時資料的自定義視覺化。

架構 2

在早期的架構中，我們專注於使用單個數據源。在架構 2 中，雖然有多個數據源，但來自這些資料來源的資料不會合並在一起。不同的使用者可以使用相同的前端工具訪問這些獨立的資料來源，但如果他們需要組合來自不同資料來源的資料，則必須自行完成。

示例

營銷團隊可能會從一個數據源提取客戶資料，從另一個數據源提取銷售資料，並使用相同的儀表板，但他們需要手動組合這些資訊以獲得完整的檢視。

架構 3

上面給出的 BI 架構由多個元件協同工作，將原始資料轉化為有用的資訊。儲存運營和交易資料的核心繫統稱為資料來源。藉助資料整合工具，特別是 ETL，可以對這些資料進行清理和準備，以便進行分析。在所有資料準備就緒後，資料將儲存在運營資料儲存、資料湖和資料倉庫中。

之後，BI 工具評估並呈現資料，以幫助使用者識別模式並做出決策。資訊分發工具簡化了對這些資料的使用，使您可以訪問即時資訊和深入的檢視。

在上面給出的架構中，

1. 資料來源

在給定的架構中，資料來源是儲存運營和交易資料的系統。

示例

源系統就像公司儲存其重要資料的各種位置。可以將它們想象成大型圖書館中的不同書架。

此處提到的“書架”是指儲存來自不同領域的資料的書架，例如銷售記錄、客戶詳細資訊、財務交易，甚至來自外部來源的資料，如市場趨勢或客戶調查。所有這些資料對於公司做出明智的決策都至關重要。

在選擇資料來源時，需要考慮資料的相關性、最新性和準確性以及詳細程度。您可能還需要混合使用結構化、半結構化和非結構化等不同型別的資料，以滿足高管和其他使用者的需求。

2. 資料整合工具

資料整合工具用於資料分析。此處使用的資料整合技術是 ETL。

商業智慧架構包括資料清洗和資料分析，這兩者都用於識別資料質量問題並修復它們。

此外，BI 架構還包括資料清洗和資料分析，這兩者對於識別和解決資料質量問題至關重要。例如，資料清洗可能涉及刪除重複項或更正資料中的錯誤，而資料分析有助於瞭解資料的結構和內容。這些過程共同確保用於分析的資料準確可靠，從而做出更好的業務決策。

3. 資料儲存系統

儲存系統是儲存和管理 BI 資料的系統。主要儲存是**資料倉庫**，它以不同格式（如關係型或多維資料庫）儲存結構化資料。這使得搜尋和分析資料變得容易。對於更具體的需要，部門或業務單元可以使用連線到主資料倉庫的較小的**資料集市**。

現在，在資料進入資料倉庫之前，它通常會先經過運營資料儲存 (ODS)。可以將 ODS 視為資料的臨時中轉站，也可以在這裡快速分析資料，特別是最近的交易。

最後，我們可以說還有資料湖，通常在 Hadoop 等平臺上執行。資料湖是儲存所有型別原始資料的地方。這些原始資料可以直接在資料湖中進行分析，或者進行篩選後再載入到資料倉庫中進行更深入的分析。

4. BI 工具

BI 工具幫助企業以多種方式理解其資料。它們允許您執行自定義查詢、透過挖掘深入瞭解資料並執行詳細分析。關鍵功能之一是**OLAP（聯機分析處理）**，它允許使用者從各個角度快速瀏覽資料。

藉助自助式 BI 工具，分析師和經理現在可以執行自己的查詢並建立報表，而無需 BI 團隊的幫助。這些工具還帶有資料視覺化功能（如圖表和圖形），這使得輕鬆發現數據中的趨勢和模式變得輕而易舉。

5. 使用者

BI 中的資訊交付工具使使用者可以輕鬆檢視和互動分析結果。它們通常包括視覺化和自助選項，以進行更深入的分析。例如，BI 儀表板和線上門戶提供即時資料和可自定義的檢視，允許使用者瀏覽詳細資訊，而傳統報表則以固定格式呈現資料。

除了這些工具之外，BI 系統通常還具有資料準備軟體，用於組織資料以進行分析。它們還提供元資料儲存庫、業務術語表和資料目錄等工具，以幫助使用者查詢相關資料並瞭解其上下文和來源。

商業智慧 (BI) 的型別

在本章中，我們將向您介紹各種型別的商業智慧。閱讀完本章後，您將能夠了解不同型別的商業智慧。

基於各種引數

基於分析的 BI 型別
基於決策的 BI 型別

基於分析的商業智慧型別

基於分析，商業智慧分為 3 個部分：

描述性商業智慧
預測性商業智慧
規範性商業智慧

1. 描述性商業智慧

它根據可用資料提供對已發生事件的洞察。它根據資料提供有關事件的資訊。它還有助於您瞭解事件發生的原因。

**示例** 上週六有多少人參觀了當地公園？

為什麼下午的遊客人數突然增加？

2. 預測性商業智慧

它使用過去的資料和模式預測未來可能發生的事情。它根據資料中發現的關係來計算未知事物的價值。

**示例** 下週末預計有多少人參加社群活動？

哪些參與者最有可能從參加線下活動轉向參加虛擬活動？

3. 規範性商業智慧

規範性商業智慧提供實現所需輸出的最佳選項。

**示例** 在未來三個月內，增加 Java 課程會員註冊的最佳策略是什麼？

Java 專案需要多少志願者？

基於決策的 BI 型別

戰略決策
戰術決策
運營決策

戰略決策

在戰略方法中，目標是做出明智的決策，以塑造公司的未來，例如決定專注於哪些產品或開發哪些產品以最大化長期增長和盈利能力。

**示例** 我們應該長期投資哪項服務？

我們應該在哪個地點開設這門課程？

戰術決策

戰術決策涉及選擇特定行動以在規定的時間範圍內實現既定目標。

**示例** 需要哪些促銷活動才能達到年度目標？

運營決策

運營決策是指那些與業務順利運作所需的日常決策相關的決策。確保業務有效執行所需的實際決策。

**示例** 我們應該為 Java 課程聘用多少名教師？

基於解決方案所有權的商業智慧

基於解決方案所有權，商業智慧分為兩個部分：

自助式 BI
BIaaS

Business Intelligence based on Solution Ownership

自助式 BI

在自助式 BI 中，公司中的員工可以自行檢視和分析資料，而無需 IT 或資料專家的幫助。它為他們提供了使用者友好的工具（如儀表板和報表），以便他們可以快速找到業務問題所需的答案，而無需依賴他人。自助式商業智慧是指 BI 提供了一個環境，在該環境中，資訊工作者可以自行建立和訪問特定的 BI 報表、查詢和分析集，而無需 IT 干預。

BIaaS

**BIaaS** 代表**商業智慧即服務**。企業正在轉向商業智慧即服務 (BIaaS)，這使他們能夠將 BI 和分析任務外包給專家，而無需聘用更多員工。在這種設定中，供應商以訂閱方式為多個客戶提供完全託管的 BI 解決方案，負責所有技術工作。這樣，公司就不需要內部保留 BI 團隊，因為服務提供商會處理所有事務。

自助式 BI 和商業智慧即服務之間的區別

阿拉伯語	自助式 BI	BI 即服務
管理	公司將負責管理和維護整個 BI 系統。	服務提供商管理和維護整個 BI 系統。
時間	部署和實施需要更長的時間。	更短的實施和部署時間。
依賴性	對第三方提供商的依賴性低。	對第三方提供商的依賴性高。
安全性	在自助式 BI 中，資料更安全，因為它保留在公司內部。	安全性由服務提供商管理。
訪問新技術	訪問新技術和功能的速度可能較慢，因為公司負責管理升級和遷移。	公司可以更快地訪問最新的 BI 技術和功能，服務提供商會定期更新平臺。
可擴充套件性	由於需要額外的硬體、軟體和資源，因此自助式 BI 不易擴充套件。	BIaaS 易於擴充套件，因為它完全基於雲。
自定義	自管理BI提供更多控制和自定義選項，因為公司管理著系統。	BIaaS的自定義選項可能有限，具體取決於服務提供商的功能和產品。
成本	自管理BI通常具有更高的前期成本，因為需要軟體、硬體和IT人員。	BIaaS的初始成本通常較低，因為它基於訂閱模式，並有持續的成本用於支付服務提供商的維護和更新。

商業智慧 - 實施

實施商業智慧 (BI) 涉及選擇合適的解決方案以滿足您的特定需求和挑戰。我們將仔細研究不同型別的商業智慧 (BI) 解決方案，每種解決方案都旨在解決BI實施中的特定需求和挑戰。

我們將討論的BI解決方案型別基於它們的構建和部署方式 -

開箱即用型BI
敏捷BI
自助服務BI

開箱即用型BI

開箱即用型BI (OOTB BI) 解決方案預先打包了報告、儀表盤和特定應用程式（如CRM、ERP或人力資源模組）的功能。

這些解決方案安裝後即可使用，與定製開發的BI相比，可為企業節省時間和精力。
例如，BMC Analytics for BSM和Oracle OOTB BI。
主要優勢包括預建報告、由於供應商專業知識帶來的更高可靠性以及隨著相關應用程式發展而進行的自動更新。

開箱即用型BI (OOTB BI) 解決方案透過提供可在銷售、財務、人力資源和ERP系統等各個領域使用的現成報告、儀表板和功能（包括Excel整合）來簡化商業智慧。

與可能耗時且複雜開發的定製BI解決方案不同，OOTB BI解決方案在安裝後即可立即投入使用。

例如，BMC Analytics for BSM和Oracle的BI解決方案等工具附帶大量預建報告和功能，節省了大量的開發時間，並透過專家設計確保了可靠性。這些報告會隨著應用程序升級定期更新。

OOTB BI的優勢包括

#1）快速洞察 - 透過預先設計的儀表板和報告即時訪問有價值的資訊。

#2）減少IT工作量 - IT處理後端管理，而使用者則在私有云上享受企業和自助服務BI。

#3）適應性強 - 標準報告可以自定義以滿足特定的業務需求。

#4）使用者友好且可擴充套件 - 易於使用，並且能夠隨著您的資料需求而增長。

#5）面向未來 - 從基本模組開始，並與新的資料來源無縫擴充套件。

總的來說，OOTB BI提供了一種高效、靈活的商業智慧方法，提供可靠的洞察力並減少對自定義開發的需求。

自助服務BI

自助服務BI (SSBI) 曾經被BI供應商宣傳為遊戲規則改變者。大約在2010年，許多業務經理被引導相信SSBI將使BI團隊變得不必要，使他們能夠自己建立報告並分析資料，而無需等待幫助。

然而，到了2020年，很明顯BI團隊仍然非常需要，而且對他們的需求正在增長。那麼，SSBI的承諾發生了什麼變化呢？

SSBI是BI解決方案中的一套工具，它允許非IT使用者（如營銷或財務經理）分析資料並建立報告，而無需編寫程式碼或依賴BI團隊。此功能已成為大多數BI工具中的常見功能，並有助於企業更快地開展工作。

但是，關於SSBI仍然存在一些誤解。有些人認為它可以完全由非IT團隊執行，使BI團隊變得不必要，不需要伺服器設定，併為所有使用者提供完整的資料訪問許可權。這些誤解可能會導致對SSBI的實際功能產生混淆。

最後，雖然SSBI提供了靈活性，但很明顯，BI團隊在理解複雜資料方面仍然發揮著至關重要的作用。

敏捷BI

敏捷商業智慧使用敏捷實踐來建立BI產品和/或服務。

這種方法與傳統方法（傳統方法最初涉及製作流程圖）相反，它並行執行小型功能，最終形成最終產品。

過去，BI解決方案通常使用瀑布模型開發，導致專案冗長而複雜，經常出現延遲、未能滿足預期或被取消。這些專案通常會生成靜態報告，需要更改程式碼並重新部署以解決新問題。

敏捷BI於2000年代後期應運而生，以解決這些問題。透過應用敏捷開發原則，敏捷BI專注於建立可擴充套件的模組，從而更快地獲得投資回報並迅速適應業務變化。

它強調諸如自助服務BI和互動式儀表板等功能，使業務使用者能夠比傳統方法更快、更靈活地找到問題的答案。

從本質上講，敏捷BI為BI解決方案實施提供了一種更具響應性和效率的方法，使其成為現代企業的首選。

商業智慧的應用領域

商業智慧透過將資料轉化為有用的資訊，幫助不同行業做出更好的決策。以下是商業智慧的不同應用領域 -

銀行業中的商業智慧

商業智慧對於銀行獲取支援更明智決策的見解至關重要。以下是BI如何幫助銀行業 -

改善銀行運營 - 透過BI，銀行可以跟蹤關鍵財務指標，最佳化預算並監控分支機構和數字渠道的績效。這使得更容易發現效率低下並改善整體運營。
個性化客戶定位 - 透過分析客戶資料（如人口統計、行為和偏好），BI幫助銀行建立定製的活動和優惠。這可以提高客戶滿意度、忠誠度和參與度。
有效管理風險 - BI透過分析歷史資料、信用評分和市場趨勢，幫助銀行評估客戶的信用可靠性。這可以降低財務風險，並增強銀行做出更安全貸款決策的能力。
即時欺詐檢測 - 利用機器學習和BI工具，銀行可以監控交易和賬戶行為是否存在可疑活動。這使他們能夠在欺詐影響客戶之前發現並阻止欺詐。

製造業中的商業智慧

商業智慧被廣泛應用於各個行業，包括製造業。由於製造業有很多活動部件，因此有效利用業務資料至關重要。

改進生產計劃 - BI工具透過分析需求預測、生產能力和資源可用性來增強生產計劃。這有助於製造商識別和解決生產延遲，最佳化計劃並縮短交貨時間。
更好的庫存控制 - BI提供對庫存水平和需求模式的即時洞察。這有助於製造商更有效地管理庫存，防止出現超儲或缺貨等問題，並降低相關成本。
防止機器故障 - 透過分析機器感測器的資料，BI工具可以預測裝置何時可能發生故障。這種主動方法允許製造商在故障發生之前執行維護，使生產保持正常進行。
最佳化供應鏈 - BI分析關鍵指標，例如供應商交貨時間、運輸成本和庫存週轉率。這有助於製造商發現效率低下，最大程度地減少中斷，並簡化物流，以提高效率和節省成本。

教育中的商業智慧

教育中的商業智慧 (BI) 幫助學校和學院利用資料做出更好的決策並改善成果。以下是BI的用途 -

提高學生的成功率 - BI工具檢視諸如成績、出勤率和參與度等資料。這有助於教師發現可能需要額外幫助的學生，跟蹤他們的進步，並調整他們的教學方法以支援更好的學習。
使管理更順暢 - BI透過顯示重要資訊（如學生人數、預算支出和員工績效）來幫助管理學校任務。這使得學校更容易處理資源並就人員配備和財務做出明智的決策。
改進課程 - 透過檢視學生反饋和績效資料，BI幫助學校更新和改進課程。這確保了所教授的內容與學生的相關性和實用性。
提高學生參與度 - BI跟蹤學生參與課堂和活動的情況。這些資訊有助於教師找到方法使學習更具吸引力和互動性。
更好地管理資源 - BI幫助學校瞭解教科書、技術和設施等資源的使用情況。這有助於規劃和確保資源在最需要的地方使用。

醫療保健中的商業智慧

商業智慧幫助醫療保健提供者利用資料改善患者護理和設施運營。透過分析各種型別的資料，BI工具使做出更好的決策並提高醫療保健服務的整體效率變得更容易。以下是BI在醫療保健中的用途 -

改善患者體驗 - BI工具使用儀表板和圖表收集和分析患者反饋。這有助於醫療保健提供者瞭解患者喜歡或不喜歡什麼，以便他們可以改善護理，個性化治療，並改善整體體驗。
有效管理收入 - BI透過檢視索賠、付款模式和拒絕索賠的資料來幫助進行賬單和付款。這使得更容易解決賬單問題，減少拒絕索賠的數量，並增加收款金額。
提高運營效率 - BI跟蹤重要的指標，例如患者人數、等待時間和治療費用。這有助於醫療保健機構發現問題（例如長時間等待或人員配備不足），並進行改進以提供更好的服務。
增強患者結局 - BI還會檢視治療結果和患者進展的資料。透過分析這些資訊，醫療保健提供者可以調整治療計劃以更好地滿足患者的需求並改善健康結果。
最佳化資源利用 - BI有助於監控醫療裝置和人員等資源的使用情況。這確保了資源得到有效利用，有助於避免短缺，並支援更好的計劃和預算。

結果

可口可樂透過使用商業智慧提高了供應鏈管理，降低了庫存水平，並提高了生產效率。這導致了成本降低、產品可用性提高以及全球範圍內運營績效的增強。

商業智慧旅程的階段

開始商業智慧 (BI) 旅程涉及幾個關鍵階段。我們不會深入解釋軟體開發或專案管理的每個階段，而是會對BI流程進行簡單的概述。這種方法將幫助我們清楚地描繪每個階段的挑戰，使BI或IT解決方案的新手更容易理解。

瞭解這些階段可以設定上下文，並使您能夠更有效地掌握挑戰。讓我們快速瞭解BI旅程的每個階段。

BI的旅程按順序分為三個階段：

計劃階段
開發階段
部署階段

計劃階段

BI旅程從計劃階段開始。它是BI旅程的第一階段，為BI旅程奠定了基礎。此階段沒有固定的持續時間，它可以持續數週到數年，具體取決於組織的優先順序和資源。

如果BI是迫切的需求並且資源可用，則流程可以快速啟動。但是，啟動階段往往會因資源有限而延遲。它始於BI願景的誕生，並於管理層批准BI計劃時結束。

在這裡，組織定義範圍、設定目標、識別關鍵利益相關者並評估可用資源。它也是評估現有資料來源、選擇合適的技術和建立實施路線圖的階段。

精心執行的計劃階段可確保每個人都保持一致並做好準備，為BI旅程的成功奠定基礎。這兩個階段都至關重要，因為它們決定了整個BI計劃的方向和步伐。

計劃階段的挑戰

過去實施的BI解決方案通常具有跨越數年的實施時間表，或者在某些情況下，似乎永遠無法完成。
一些員工或部門擔心商業智慧 (BI) 計劃可能會揭示其當前系統、流程、財務或工作方式中的差距和低效率。

開發階段

開發階段是從專案啟動到系統上線供使用者使用，構建BI解決方案的實際工作發生的階段。

此階段涵蓋所有內容：計劃、招聘合適的團隊、收集業務需求、設計系統、設定硬體和軟體、構建資料模型、編碼、測試，最後，啟動BI解決方案。

如果您完全內部完成，則您的團隊負責所有工作。如果您外包，則外部團隊負責大部分技術任務，而您的團隊則管理專案。有時，這兩種方法兼而有之，您的團隊和外部合作伙伴之間共享責任，具體取決於合同中商定的內容。

實施階段是將您的BI計劃逐步轉化為現實，以使您的解決方案啟動並執行。

部署階段

當BI系統完全部署並可供使用者使用時，即時階段開始。此階段持續到組織活躍，因為BI是一個持續的過程，而不僅僅是一次性專案。

專案上線後，它將進入進一步開發、維護和可能的升級週期。

這包括：

#1) 進一步增強和開發 - 這包括新增新的資料來源、建立額外的儀表板和報表以及整合新功能。

例如，假設一家公司最初使用來自銷售、客戶管理和庫存系統的進行BI系統啟動。稍後，他們決定包含來自新的員工管理系統的資料以增強其報告功能。

#2) 維護 - 這包括修復問題、執行升級以及進行必要的調整以保持系統的平穩執行。

#3) 監控和故障排除 - BI系統上線後，在最初的幾周內密切監控其效能和資料質量。這有助於快速識別和解決任何問題。

在此之後，評估BI系統如何影響您的關鍵績效指標 (KPI) 並根據需要調整您的策略。

商業智慧 - 團隊和角色

構建強大的商業智慧 (BI) 團隊始於選擇合適的人員並確保每個人都確切地知道自己的角色。在團隊能夠出色地完成工作之前，至關重要的是要擁有堅實的資料基礎設施。這意味著準備好合適的工具和系統，以便團隊能夠立即開始工作。

瞭解組織當前的資料能力以及您對BI團隊的需求也很重要。這有助於您為他們設定明確的目標。最後，擁有預算對於確保BI團隊擁有有效開展工作所需的財務資源至關重要。

此外，保持溝通暢通並定期重新審視這些需求和目標可以幫助團隊與組織不斷變化的需求保持一致。

商業智慧角色可以分為三類：

技術角色
技術功能角色
管理角色

技術角色

在BI團隊中，技術角色專注於建立和維護技術基礎設施。這些團隊成員設計、開發和管理BI解決方案。他們處理從編碼和測試到支援和維護推動商業智慧的系統的所有工作。

一些角色如下：

1. 商業智慧架構師

BI架構師負責設計和維護整體BI架構。他們確保BI解決方案滿足業務和技術需求，重點關注可擴充套件性、效能和資料質量。他們還了解最新的工具和技術，並指導開發團隊。

2. 商業智慧開發人員

BI開發人員的職責可能因他們專注於解決方案的特定部分（如前端或後端）或作為全棧開發人員從頭到尾處理整個流程而異。通常，BI開發人員是敏捷BI團隊的一部分，並向BI團隊負責人或BI主管彙報。他們的主要任務包括設計、開發和維護BI解決方案，其中包括資料倉庫、ETL流程和報告工具。

簡單來說，BI開發人員的工作內容可能會根據他們是在處理拼圖的一小部分還是管理整個專案而有所不同。

3. 商業智慧質量保證工程師

BI質量保證工程師確保BI解決方案准確可靠。他們測試資料流、驗證指標並檢查效能問題。他們的作用對於確保BI系統能夠準確提供洞察力至關重要。

技術功能角色

技術功能團隊在技術團隊和管理團隊之間建立聯絡。

一些角色如下：

1. 商業智慧分析師

BI分析師的主要工作是理解資料並找出對業務至關重要的資訊。他們檢視數字、理解資料傳達的資訊，然後將這些資訊轉化為報告和儀表板，以幫助公司做出更好的決策。他們的目標是找到業務可以利用的見解。

2. BIBA（商業智慧業務分析師）

商業智慧業務分析師 (BIBA) 專注於幫助其他人（如業務使用者和客戶）充分利用BI解決方案，而不是自己使用它們。他們充當業務使用者和BI開發團隊之間的橋樑，確保每個人都步調一致。通常，BIBA是BI團隊不可或缺的一部分。

管理角色

商業智慧 (BI) 中的管理角色與其他領域的管理角色類似，從團隊負責人到高階職位（如副總裁和C級高管）。這些角色可能因組織的規模和需求而異。

職位越高，責任越廣。團隊負責人專注於指導其團隊，BI主管負責整個部門，依此類推。同樣，預算責任也隨著角色的提升而增加，從管理團隊預算到監督部門或公司財務。

商業智慧的財務

商業智慧的財務是指商業智慧解決方案的總擁有成本 (TCO)，強調這些成本遠遠超出了儀表板和資料視覺化平臺等可見工具。

正如技術審閱者Harel Sagiv所指出的，估計BI成本特別複雜，因為它們通常與整體IT支出以及不同部門之間共享的資源深度整合。

總擁有成本包括資本支出和運營支出，並考慮了完整的BI生態系統，包括資料整合工具、資料倉庫和安全措施等關鍵元件。

其目的是全面瞭解與BI相關的實際成本，使企業能夠設定現實的期望並做出符合其財務限制和戰略目標的明智決策。本章將探討開發和維護高效BI解決方案所需的科技和專業知識的費用。

我們的目標是捕捉大部分成本。與任何其他 IT 解決方案一樣，BI 解決方案也包括與人員和系統（硬體和軟體）相關的成本。

人員成本

在商業智慧 (BI) 的財務報表中，人員成本指的是與招聘、管理和留住 BI 團隊相關的所有費用。這包括工資、福利、培訓以及與直接或間接參與 BI 活動的員工相關的任何其他費用。

示例

假設一家公司在柏林組建了一個由 5 名成員組成的 BI 團隊。每個成員的年薪為 70,000 美元。除了工資之外，還有福利費用（每人 12,000 美元）、培訓費用（每人 3,000 美元）和裝置費用（每人 2,000 美元）。因此，一年的總人員成本為 -

工資 - 350,000 美元（5 x 70,000 美元）
福利 - 60,000 美元（5 x 12,000 美元）
培訓 - 15,000 美元（5 x 3,000 美元）
裝置 - 10,000 美元（5 x 2,000 美元）
總人員成本 - 一年 435,000 美元。

這給出了維持 BI 團隊一年的粗略估計成本。

系統成本

在確定 BI 軟體和硬體投資時，許多功能性和非功能性因素都會發揮作用。這些因素包括資料來源或應用程式的數量、當前和預測的資料量、預期使用者數量、效能要求、可用性需求、本地或全球使用情況、響應時間預期、環境數量、資料層和資料保留策略。

此外，還有各種可用的選項，例如本地或雲解決方案、專有或開源軟體、不同級別的供應商支援、定價模型、許可選項（如指定使用者或企業）以及部署的工具數量（例如，同一部門中的多個數據視覺化工具）。

BI 中的系統成本指的是與支援 BI 活動所需的技術基礎設施相關的費用。這些費用包括資料儲存、處理、分析和報告所需硬體和軟體元件。

系統成本的關鍵元件如下：-

軟體許可證 - 購買或訂閱 BI 工具、資料分析平臺、資料庫和其他必要軟體的費用。
硬體 - 用於執行 BI 應用程式所需的伺服器、資料儲存系統、網路裝置和其他物理基礎設施的費用。
雲服務 - 與使用基於雲的 BI 解決方案相關的成本，包括資料儲存、處理和軟體即服務 (SaaS) 費用。
資料整合工具 - 用於將來自各種來源的資料整合到統一的 BI 系統中的工具和平臺的費用。
維護和支援 - 維持 BI 系統的持續成本，包括軟體更新、硬體維修和技術支援服務。
安全 - 與確保資料安全相關的費用，例如防火牆、加密和網路安全工具。

這些因素和元件確保 BI 基礎設施強大、可擴充套件且安全，從而使 BI 團隊能夠有效地分析資料。正確理解和管理系統成本對於做出明智的 BI 基礎設施投資決策至關重要。

商業智慧的投資回報率

商業智慧的投資回報率 (ROI) 衡量的是 BI 計劃帶來的財務收益與所涉及的成本相比。簡單來說，ROI 可以幫助您瞭解在 BI 工具、技術和團隊上花費的資金是否為業務帶來了價值。

如何計算 BI 的 ROI？

ROI = ((總收益 - 總成本)/ 總成本) × 100

這裡，

確定收益 - 確定 BI 帶來的財務收益，例如改進的決策制定、成本節約、收入增加或運營效率。
計算成本 - 將實施和維護 BI 所涉及的所有成本加總，包括軟體、硬體、人員和培訓。
使用 ROI 公式 - 此公式為您提供投資於 BI 的資金獲得的回報百分比。
例如，如果實施 BI 系統的成本為 200,000 歐元，而估計的財務收益為 300,000 歐元，則 ROI 將為 -

示例

ROI = ((300,000 歐元 - 200,000 歐元) / 200,000 歐元) × 100 = 50%

這意味著公司每花費一歐元在 BI 上，就能獲得 50 歐分回報。

BI 的附帶收益

計算商業智慧 (BI) 的 ROI 通常側重於直接收益，如節省的時間或成本降低，但 BI 也會帶來重大的附帶收益。例如，節省的時間可以提高生產力，而提高的員工積極性可以增強工作滿意度，並可能增加收入。

BI 還可以促進更好的追加銷售和交叉銷售，從而提供競爭優勢。量化這些收益很棘手，但一種簡單的方法是將直接 ROI 翻倍以獲得粗略估計。

例如，直接 ROI 為 300% 可能會表明總 ROI 為 600%。儘管有這些好處，但一些領導者仍然抵制 BI 投資，聲稱工作太忙。BI 專業人員應每年記錄和審查 ROI，以展示 BI 的真正價值。

個人商業智慧 (IBI) - 簡介

什麼是 IBI？

IBI 代表個人商業智慧。想象一下，能夠像企業一樣，透過資料的視角真正瞭解自己。個人商業智慧 (IBI) 正是關於這一點：收集和分析您自己的資料以深入瞭解您的生活。透過檢查此自收集資料中的模式、趨勢和相關性，您可以做出明智的決策，從而實現個人成長和進步。

從本質上講，IBI 是有意識地捕捉和反思您自己的資料以發現更多關於您自己的資訊並改善您的生活的實踐。此過程涉及積累資料、分析資料以發現有意義的見解，然後根據這些發現採取可操作的步驟進行改進。

從根本上說，IBI 是關於收集關於您自己的資料、分析它以及利用這些見解來進行有意義的改進。這是一種由您有意識地捕捉到的資料驅動的自我反省形式。

IBI 的核心涉及三個主要步驟：-

收集資料
分析它以發現趨勢和模式
根據這些發現採取行動來改善您的生活。

個人商業智慧

個人商業智慧 (IBI) 是關於使用自捕捉資料來深入瞭解您自己的生活，這與組織如何使用商業智慧來改進運營非常相似。透過識別這些關聯，您可以做出明智的決策來改善生活的各個方面。

IBI 是一種概念和一個過程，可以選擇任何工具、技術或流程來實施 IBI。

正如商業智慧 (BI) 既是概念又是流程一樣，個人商業智慧 (IBI) 遵循相同的方法，作為更廣泛的 BI 框架內的專門子型別。

雖然 BI 專注於收集和分析資料以提高組織績效，但 IBI 將重點轉移到個人身上。它關乎利用個人資料來深入瞭解您自己的生活，識別模式並做出明智的決策以改善您的福祉。

公司如何利用您的個人資料來提高銷售額？

每次您線上互動，無論是瀏覽社交媒體、購物還是搜尋資訊，Facebook、Google 和 Amazon 等知名公司都在悄悄地收集有關您的資料。他們正在將資訊片段拼湊在一起，以建立您是誰、您喜歡什麼以及您如何思考的詳細畫像。為什麼？因為他們越瞭解您，他們就能越有效地提供您可能購買的產品或服務，不僅是為了您自己，也為了您周圍的人。

注意 - 這是一種業務策略，專注於利用您的個人資料來提高銷售額，方法是將其產品與您的需求和興趣相匹配。雖然這可能讓人感覺有點不安，但這正是這些公司希望透過提供您可能想要的東西來保持領先地位的方式，通常是在您意識到之前。

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