商業(yè)智能在哪些地方適用于你的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
雖然商業(yè)智能利用過去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)來描述你如今的業(yè)務(wù)狀況，商業(yè)分析可以挖掘數(shù)據(jù)以預(yù)測你的業(yè)務(wù)發(fā)展方向，并為最大限度地發(fā)揮有好處效果開出良方。
傳統(tǒng)上，企業(yè)以商業(yè)智能為基礎(chǔ)，將重點放在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略上，但預(yù)測性分析和規(guī)范性分析平臺的興起(部分歸功于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能)正在改變局勢。即使是商業(yè)智能本身也在不斷發(fā)展，它傾向于以前專門針對業(yè)務(wù)分析平臺的功能。
分析師和顧問們都同意，了解商業(yè)智能與其它分析平臺之間的分別以及每個企業(yè)所帶來的價值對你正確理解數(shù)據(jù)戰(zhàn)略方面都起了重要作用。
下面，我們來分解一下商業(yè)智能在哪些地方符合當(dāng)今可用的分析產(chǎn)品范圍――以及業(yè)務(wù)分析由于工具、策略和個人需要的轉(zhuǎn)變?nèi)绾伟l(fā)生變化。
商業(yè)智能對商業(yè)分析
最廣泛意義上的分析適用于所有技術(shù)支持的問題搞定活動。專家通常在連續(xù)體上將分析分為四個類別，其中描述性分析和診斷性分析在曲線的最不成熟的部分，預(yù)測性分析和規(guī)范性分析處于曲線上端。
商業(yè)智能是大多數(shù)組織在著手運用分析程序時開始的地方，它位于描述性階段。商業(yè)智能利用軟件和服務(wù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能告知組織的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)業(yè)務(wù)決策的行動智能。使組織得以收集、分析和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的正是這個。
喬治亞理工學(xué)院的施勒商學(xué)院的業(yè)務(wù)分析中心的執(zhí)行總監(jiān)Beverly Wright解釋說：“這是關(guān)于數(shù)據(jù)本身的信息。它除了講述一個關(guān)于數(shù)據(jù)所要傳達(dá)的故事之外，并不試圖做什么?！?
雖然一些商人可能會將商業(yè)智能與分析技術(shù)互換運用，但Wright說數(shù)據(jù)行業(yè)確實區(qū)分了兩者; 有些人將商業(yè)智能描述為更廣泛的分析領(lǐng)域(特別是高級分析)發(fā)生的事情，即預(yù)測未來各種情況下會發(fā)生什么。
用于商業(yè)的商業(yè)智能
商業(yè)智能運用來自傳統(tǒng)企業(yè)平臺(例如企業(yè)資源計劃，ERP)或財務(wù)軟件系統(tǒng)的更結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，并且可以在過去的金融交易或其它的過去行動(如運營和供應(yīng)鏈)等方面提供意見。如今，專家認(rèn)為，商業(yè)智能對組織的價值來源于它為這些領(lǐng)域和業(yè)務(wù)任務(wù)(包括合同協(xié)調(diào))提供可見性的能力。
Wright說：商業(yè)智能工具與企業(yè)技術(shù)棧的很多其它部分一樣，已經(jīng)演變得更加直觀、對用戶更加友好。她解釋說，過去，組織需要數(shù)據(jù)科學(xué)家來運用這些系統(tǒng)并建立儀表板。如今它們是自動化的。這意味著組織可以更容易地建立數(shù)據(jù)程序，允許非技術(shù)性商人運用商業(yè)智能工具來生成報告并獲得大量的信息，而不必在日常運用中用到數(shù)據(jù)專業(yè)人員。分析師們同意僅憑這個就能使商業(yè)智能技術(shù)在企業(yè)中成為重要的工具。
Wright說被稱為“公民分析師”的這一新型業(yè)務(wù)用戶是營銷、運營、財務(wù)或高管的專業(yè)人士，他們對數(shù)據(jù)或建模或分析沒有深入的認(rèn)識，但他們可以依賴于工具或系統(tǒng)，這些工具或系統(tǒng)能以非常簡單的方式向他們提供所需的信息?！?
作為商業(yè)分析的門戶的商業(yè)智能
盡管像報告搞定方案這樣的商業(yè)智能工具依舊在企業(yè)中占有一席之地，但分析師認(rèn)為這些工具的功能有限。
全球管理咨詢公司貝恩公司(Bain&Co.)在其2017年的《數(shù)字化轉(zhuǎn)型的六個IT規(guī)劃規(guī)則》的報告中表示，對IT領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)查顯示，超過50%的組織至少運用三個不一樣的分析提供商來生成績效報告。還進(jìn)一步指出：“首席信息官迫切希望能夠?qū)ⅹ毩⒌臄?shù)據(jù)源集成到一個可以覆蓋整個基礎(chǔ)設(shè)施的分析引擎中。
專家說更重要的是商業(yè)智能工具不能提供最深入的可推動新的商機(jī)和增長的數(shù)據(jù)分析。
企業(yè)管理協(xié)會(Enterprise Management Associates)的商業(yè)智能高級分析師John Myers說：“商業(yè)智能不會推動營收和創(chuàng)新。”
雖然Myers估計美國有20%的組織依舊處于分析采用的商業(yè)智能階段，但他表示，大多數(shù)組織都不希望分析工作在這個階段終結(jié)。Myers發(fā)現(xiàn)用戶通常受到商業(yè)智能工具生成的信息的鼓動，并希望數(shù)據(jù)開始回答日益復(fù)雜的問題。
事實上，貝恩報告還指出，IT運營管理者將高級分析列為“他們最想擁有的功能，但現(xiàn)在只有五分之一的人說他們可以運用這項技術(shù)?！?
Myers解釋說，用戶可能從查看銷售數(shù)據(jù)開始，然后想看這個數(shù)據(jù)按國家或產(chǎn)品組織。然后他們想要看今年的十大客戶，他們的共同特征，用戶想根據(jù)這個信息來知道哪一個將會是來年的十大客戶。
Myers說：“你以積少成多作為出發(fā)點并以不一樣維度將其呈現(xiàn)出來了。這就是很多人稱之為報告或靜態(tài)儀表板或傳統(tǒng)的商業(yè)智能的東西。但是，當(dāng)你開始預(yù)測未來或運用預(yù)測性分析時，當(dāng)你必須做更復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算時，那么你從事著被人們稱之為分析的東西?！?
Myers闡述說商業(yè)智能運用基本計算來提供答案，而其它形式的分析(包括預(yù)測性分析的和規(guī)范性分析)則運用數(shù)學(xué)模型來確定屬性并提供預(yù)測。他還指出，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能處于分析連續(xù)體的最遠(yuǎn)端。
商業(yè)智能不清楚了界線
盡管數(shù)據(jù)專業(yè)人士在高級分析(如建模)方面依舊扮演重要角色，但Myers說，他們的參與程度根據(jù)業(yè)務(wù)案例的不一樣而有所不一樣。例如，用于檢測潛在信用卡欺詐的高級分析系統(tǒng)需要速度，因此依賴于無監(jiān)督模型與數(shù)據(jù)科學(xué)家查詢系統(tǒng)。
Myers補(bǔ)充說，組織往往會購買現(xiàn)成的商業(yè)智能產(chǎn)品和商業(yè)高級分析產(chǎn)品，但是他們傾向于擁有自己的數(shù)據(jù)專業(yè)人員來構(gòu)建他們需要的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能功能，因為市場上沒有一整套的軟件包;這個產(chǎn)品壓根還沒問世?！?
貝恩的全球高級分析實踐及其數(shù)字、技術(shù)、媒體和電信業(yè)務(wù)的負(fù)責(zé)人Chris Brahm表示，由于組織需要更多商業(yè)智能平臺和其它分析工具，搞定方案市場正在發(fā)生變化。
Brahm表示，很多商業(yè)智能工具正在引入更多的、更好的數(shù)據(jù)信號，以產(chǎn)生更準(zhǔn)確、更有見地的報告，從而不清楚了傳統(tǒng)上將商業(yè)智能與更高級的分析技術(shù)區(qū)分開來的界線。因此他補(bǔ)充說商業(yè)智能供應(yīng)商需要在市場上進(jìn)步或冒失敗的風(fēng)險。
他說：“由于主要用戶往往是管理者，他們可以逐步發(fā)展從而為企業(yè)管理者提供實時的高質(zhì)量信息嗎?他們能用新的數(shù)據(jù)集和新技術(shù)提供更好的實時信息嗎?因為如果他們不能，那么新的供應(yīng)商將進(jìn)入――并且正在進(jìn)入――并回答管理者的問題?！?
他說，這些新系統(tǒng)正在幫助用戶做出更好的決策，回答有關(guān)如何最大化并優(yōu)化業(yè)務(wù)的問題――業(yè)務(wù)應(yīng)面向誰、提供哪些促銷活動以及哪一方向誰提供這樣的問題。
他說：“很多正在進(jìn)入市場的參與者正在為管理人員和一線工作人員提供分析數(shù)據(jù)，這些分析人員超越了傳統(tǒng)商業(yè)智能所做的工作”。他補(bǔ)充說這些工具正在運用新的技術(shù)和數(shù)據(jù)就管理人員在供應(yīng)鏈、運營和研究等特定領(lǐng)域的問題提供更好的、更全面的答案。
技術(shù)公司往往沿著采用曲線進(jìn)一步發(fā)展，最有可能采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等先進(jìn)的分析功能的也往往是它們。
Brahm說，更傳統(tǒng)的行業(yè)也緊隨其后，它們也將高級分析視為未來成功的關(guān)鍵。貝恩研究表明，百分之七十的組織領(lǐng)導(dǎo)者將高級分析和人工智能視為業(yè)務(wù)的重中之重。
他補(bǔ)充道：“每個人都朝著這個方向前進(jìn)?！?
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