據估計，全球80％的數據都是非結構化的。這些數據存在于社交媒體提要，數碼照片，電子郵件和音頻文件等等。非結構化數據可能難以分析，這意味著企業可能無法利用他們可以訪問的數據寶庫。這就是現代商業智能工具的用武之地。

我們現在可以訪問可以整理來自各種來源（包括應用程序，網站和博客）的數據的工具，企業可以使用這些來創建可操作的報告。事實上，隨著技術成熟分析視頻和圖像，商業智能工具越來越能夠進行規范性分析。

Prescriptive analytics不僅可以用于預測市場趨勢，而且可以用來創建更簡單，更具吸引力的用戶體驗。想象一下，根據您最近在全球范圍內具有類似情況的人的活動和健康趨勢，警告即將發生的心律失常。

盡管規范分析可能還有一段距離，但商業智能工具還可以提供其他直接的好處。

商業智能工具的力量

商業智能工具越來越多地具有移動和云兼容性，允許用戶從任何地方訪問數據洞察。這種按需訪問數據洞察可以讓企業擁有更多的移動團隊，這也意味著可以選擇更廣泛的人才庫。除了智能工具越來越易用之外，企業應該利用它們有三個主要原因。

1.“敏捷”方法的優勢

業務的敏捷模型依賴于快速迭代以達到期望的結果。反過來，快速迭代依賴于測試和數據收集，這兩者都可以通過商業智能（BI）工具實現。此外，由于可以讓整個組織訪問相同的數據，因此BI工具可以促進更有效的團隊合作。想象一下，整個營銷部門可以實時訪問洞察和調整活動。或者整個開發團隊獲得有關應用程序使用情況的報告，并相應地改進UX。

2.更有說服力

營銷部門經常遇到證明美元支出合理化的問題。鑒于大多數組織實施全渠道方法，并且大多數用戶旅程分為各種接觸點，在線和離線，因此證明數字營銷的投資回報率尤其困難。

BI工具可以幫助組織理解從不同來源涌入的所有數據。通過分析報告和獲取見解，營銷部門可以更好地投入資金。

3.個性化的力量

BI工具可以支持大量分析功能，包括在線分析處理，數據可視化和性能記分卡。功能可以組合在一起以充實用戶角色，然后可以用來改善營銷信息的個性化。事實上，在個性化的幫助下，敏捷方法非常適合于改善客戶體驗和最終轉換的過程。

一些常見的BI工具

在過去四年左右的時間里，商業智能工具的普及和功能迅速增長。事實上，據估計，到2020年，BI和分析軟件市場的價值將超過200億美元，并且非常重視移動商務智能。

與普遍看法相反，并非所有BI工具都復雜或昂貴。有許多易于使用的選項可以為小型企業提供價值。以下是我們客戶使用的當今市場中常用的BI工具，以及我們在分析數據和為客戶制定戰略決策時使用的工具。這些只是一些工具，在我看來，它們具有正確的功能組合，易用性和經濟性。

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI于2015年首次推出，是我在市場上見過的最實惠的數據分析工具之一。它以其數據可視化功能和實時趨勢分析而著稱。導航與Microsoft Excel非常相似，它易于用于Excel高級用戶。事實上，與其他流行的Microsoft工具（如SQL Server）的集成是無縫的。但是，如果要分析大型數據集，Power BI可能不適合您。對于大型數據集，可能存在嚴重的性能滯后。

Sisense

Sisense有更簡單的儀表板，仍然提供信息。由于采用柱狀方法并有效利用CPU提高速度，它可以輕松處理大型數據集。然而，Sisense是市場上更昂貴的工具之一。

IBM Cognos Analytics

這種商業智能工具包括獨特的產品，使其在競爭中脫穎而出。分析工具包括假設分析，趨勢分析和高級分析，每個分析工具都可以幫助用戶更快地做出更好的決策。通過自定義通知，跨部門分析和簡單的可擴展性，它可以成為一個強大的工具，但需要付出代價并且學習曲線陡峭。

Google Data Studio

Google帳戶用戶可以免費使用，Google Data Studio是一款剛剛推出測試版的報告工具。由于它是Google產品，因此可與搜索引擎巨頭的其他產品（包括Google Analytics）無縫集成。快速無縫集成意味著從您的搜索營銷和廣告工作中導入數據非常容易。在我看來，Google Data Studio確實在協作部門占據了一席之地。它提供與其他Google產品類似的功能，例如為團隊成員分配不同的權限，以及能夠與任何人共享報告。

但是，它并不像市場上一些比較成熟的BI工具那樣先進。例如，它提供了非常基本的可視化選項，并且無法自定義工具提示。

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作為市場上最受歡迎的BI工具之一，Tableau因其密集的數據可視化功能而脫穎而出。它允許您輕松執行一些非常復雜的數據可視化任務。Tableau還擁有強大的移動客戶端，這意味著您可以隨時執行分析任務。但是，Tableau可能更昂貴，至少對于大型組織而言。

通過收集可用的商業智能工具，組織在找到合適的產品時應該沒有問題。對商業智能的投資可以實現更快，更準確的報告，將數據轉化為洞察力和行動。