商業智能是一個術語，“包括應用程序，基礎設施和工具，以及能夠訪問和分析信息的最佳實踐”（Gartner）。它誕生于20世紀60年代的決策支持系統，然后在20世紀80年代得到擴展和發展。商業智能與計算機模型一起出現，用于決策和計劃，作為將數據轉化為結論的一種方式。雖然商業智能隨著時間的推移而發展，但仍然如此重要。
本文應作為該主題的介紹，如果您想了解更多，有大量關于商業智能的書籍。我們還列出了實際商業智能的實際示例。
什么是商業智能？
商業智能是一個技術術語，它忽略了業務運營中的數據，計算和分析。商業智能不僅僅是一個特定的“事物”，而是一個涵蓋從業務運營或活動中收集，存儲和分析數據以優化績效的過程和方法的總稱。所有這些事情匯集在一起，以創建一個全面的業務視圖，以幫助人們做出更好，可行的決策。
商業智能的例子：
數據挖掘
報告
績效指標和基準
描述性分析
查詢
統計分析
數據可視化
數據準備
為什么商業智能很重要？
簡而言之，商業智能通過在其業務環境中顯示當前和歷史數據，幫助人們做出更好的業務決策。它提供了性能基準，使業務運行更順暢，更高效。它可以幫助人們發現市場趨勢，增加銷售額或收入。有效地使用它甚至可以幫助合規和招聘工作。通過商業智能可以改善業務的任何方面。
數字化轉型創造了大量信息，并沒有放慢速度。數據無處不在，而且現在已經深深扎根于各種規模的組織的業務流程中。現在，每個人都希望能夠訪問和使用新信息來為日常決策提供信息，并解決他們對新的追求途徑的商業好奇心。
商業智能如何幫助企業：
確定增加利潤的領域或方法
分析客戶行為
將數據與競爭企業進行比較
跟蹤公司業績
優化公司運營
預測新企業的成功
確定市場趨勢
識別任何業務問題
經濟指標儀表板示例，顯示了美國經濟的長期驅動因素。
商業智能如何運作
企業有問題和目標。為了回答這些問題并跟蹤他們如何針對這些目標，他們收集必要的數據，進行分析，并確定他們為推動業務發展所需采取的行動。
例如，金融服務公司Charles Schwab使用商業智能來全面了解他們在美國各地的所有分支機構，以了解績效指標并確定機會領域。通過訪問中央商業智能平臺，Schwab可以將所有分支數據整合到一個視圖中?，F在，分支機構經理可以識別可能會改變投資需求的客戶。領導層可以跟蹤某個地區的業績是高于還是低于平均水平，然后點擊查看推動該地區業績的分支機構。這為優化提供了更多機會，同時為客戶提供更好的客戶服務。
在技術方面，原始數據是從業務活動中收集的。處理數據，然后將其存儲在
數據倉庫中。一旦存儲，用戶就可以訪問數據，開始分析過程以回答業務問題。
商業智能和業務分析之間的區別
業務分析是商業智能的一個子集。根據Gartner的IT詞匯表，“業務分析包括數據挖掘，預測分析，應用分析和統計?！焙喍灾M織將業務分析作為其更大的商業智能戰略的一部分。
業務分析不應該是一個線性過程，因為回答一個問題可能會導致后續問題和迭代。相反，將該過程視為數據訪問，發現，探索和信息共享的循環。這稱為分析周期，這是一個現代術語，解釋企業如何使用分析來應對不斷變化的問題和期望。
在我們的白皮書中閱讀有關分析周期和其他商業智能術語的更多信息。
商業智能工具
許多自助式商業智能工具簡化了分析過程，使人們更容易理解他們的數據，而沒有技術知識來自行翻譯數據。
呈現商業智能的一種常見方式是通過數據可視化。人類是視覺生物，非常符合模式或顏色差異。數據可視化以更易于理解的方式呈現數據。編譯到儀表板中的可視化可以輕松講述故事并突出顯示在手動分析原始數據時可能不一定容易發現的趨勢或模式。此可訪問性還可以圍繞數據進行更多對話，從而產生更廣泛的業務影響。
閱讀有關不斷發展的商業智能趨勢的報告。
傳統商業智能與現代商業智能的區別
過去，商業智能工具基于傳統的商業智能模型。這是一種自上而下的方法，其中商業智能由IT組織驅動，并且大多數（如果不是所有的）分析問題都通過靜態報告來回答。這意味著如果有人對他們收到的報告有一個后續問題，他們的請求將會轉到報告隊列的底部，他們必須重新開始這個過程。這導致緩慢，令人沮喪的報告周期，人們無法利用當前數據做出決策。
現代商業智能模型中的分析工作流程
現代商業智能模型中的分析工作流程。
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