很多公司都想要BI 即使他们并不完全理解它

对于对现代企业的长期成功至关重要的事物，商业智能的概念尚未明确界定。但这并不能阻止许多公司想要它，即使他们并不完全理解它。在这里，我们将了解这个IT业务趋势，它是什么以及它如何改善公司的流程。
什么是商业智能?
商业智能(BI)指的是数据的收集和分析，以产生可改善公司流程的见解。这个定义有很多内容，因此，围绕BI的许多混淆源于假设它停止分析。虽然这种区别有时会变得混乱，但商业智能可以被视为业务分析的最终目标，因为它产生了企业做出明智决策所需的可操作见解。为此，有效的商业智能需要满足四个主要标准：
准确度
这是指数据输入和输出的准确性。当然，这两者是相关的。任何需要分析的系统都可能成为垃圾进入，垃??圾输出(GIGO)问题的牺牲品，即使分析模型合理，污染数据也会破坏结果。为了获得准确的答案(输出) ，进入的数据必须准确并且与企业要回答的问题相关。
尝试将公司生成的所有数据转储到分析模型中并期望它能够理解从生产数字到员工婚姻状况的所有内容，这通常是不切实际的。这就是为什么人们经常使用自由裁量权来选择与特定问题相关的数据的原因。也就是说，这种选择可能被过度使用或者只是做错了，使我们回到了GIGO问题。
有价值的见解
并非所有见解都很有价值。了解大多数客户的左右手(左或右)可能对棒球手套制造商有用，但对鞋制造商的用处较少。尽管处理所有数据以找出以前未知的东西可能令人满意，但BI应该提供具体的见解。例如，如果分析显示体育用品商店许多购买棒球手套的顾客也购买了跑鞋，那么所有者可以重新安排商店展示以集中鞋子和手套以方便顾客，或者将它们分开到商店的不同角落以最大化机会浏览
及时性
获得准确而有价值的见解只是成功的一半。商业智能还必须能够在合适的时间提供这些见解。如果上述体育用品商店仅在12月而不是在购买趋势开始时发现手套和跑鞋相关性，则可能失去利用该信息的机会。
时效性有两个部分：数据进入的及时性和洞察力的及时性。企业根据他们的工作有不同的决策时间框架。零售店可能希望将非常及时的销售信息提供给BI ，希望能够及时获得每月，每周甚至每天的见解。像石油和天然气勘探和生产公司这样的长期运营可能只对季度或年度的见解感兴趣。
可行
的任何类型的商业智能的最后一个障碍是提供可以采取行动的见解。在某种程度上，这意味着要了解实际约束。例如，如果任何公司拥有无限的资金来升级其所有设备，那么几乎任何公司都可以变得更有效率。因此，良好的商业智能应该确定能够产生最大回报的升级，或者更好的是，其他利用方案可以充分利用现有资产。换句话说，商业智能应提供超越显而易见的洞察力，并在公司的独特限制内工作，以提供旨在改善业务流程并最终实现盈利的可操作创意。
BI流程
那么商业智能的黑匣子到底在做什么呢?商业智能流程与戴明周期非常相似。它有四个广泛的步骤，一遍又一遍地循环(这个流行语是持续改进，或Kaizen) 。
数据收集：识别数据源，收集数据并将其转换为可分析的格式。
分析和行动：分析数据并采取行动。
测量：使用所选模型测量动作的结果。
反馈：操作结果用作另一个数据点，以持续改进BI流程。
商业智能在行动
BI是一个应用于整个组织及其所有业务线的Deming周期。它通常由技术促进。在该视图中，该软件仅仅有助于使该过程更容易实现，并允许更大的数据样本包含在分析中。然而，在一天结束时， BI只有在被信任并用于指导人类决策时才有效。也就是说， BI在指导大型??组织方面取得的飞跃已经帮助它在商业领域获得了相当大的可信度。这意味着许多公司都想要BI - 即使他们并不完全理解它。
【很多公司都想要BI 即使他们并不完全理解它】

很多公司都想要BI 即使他们并不完全理解它

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